一种确定商品库存量单位的方法及装置与流程

本申请涉及计算机视觉领域，特别是指一种确定商品库存量单位的方法及装置。

背景技术：

1、商品库存量单位(stock keeping unit，sku)是商品库存进出计量的基本单元，可以以件、盒、托盘为单位，每种商品均各自对应一种库存量单位。近年来，零售业已经将视觉相关技术投入实用，运用视觉智能技术检测和识别商品，统计各项商品的货架排面、占比、缺货、货损等业务关键数据。

2、在现有技术中，使用摄像头实时采集或拍照的方式收集商品在销售门店的陈列图像，利用深度学习细颗粒图像分类算法进行商品库存量单位的识别。但利用现有技术确定商品库存量单位，存在对于商品库存量单位的识别率较低的缺点。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请提供了一种确定商品库存量单位的方法及装置，从而达到提高商品库存量单位识别率的目的。

2、本申请提供的一种确定商品库存量单位的方法是这样实现的：

3、根据第一货架的图片，确定第一货架上各个商品的尺寸信息；

4、根据第一货架的图片，确定第一货架上各个商品之间的位置关系；

5、根据第一货架的图片，确定第一货架上各个商品的系列标签；

6、根据第一货架上各个商品的尺寸信息、第一货架上各个商品之间的位置关系和第一货架上各个商品的系列标签，确定第一货架上各个商品对应的库存量单位。

7、可选地，根据第一货架上各个商品的尺寸信息、第一货架上各个商品之间的位置关系和第一货架上各个商品的系列标签，确定第一货架上各个商品对应的库存量单位，包括：

8、将第一货架上各个商品的尺寸信息、第一货架上各个商品的系列标签、第一货架上各个商品的临近商品的尺寸信息和第一货架上各个商品的临近商品的系列标签输入库存量单位分类模型，得到第一货架上各个商品对应的库存量单位。

9、可选地，库存量单位分类模型是基于样本商品的尺寸信息、样本商品的系列标签、样本商品的临近商品的尺寸信息和样本商品的临近商品的系列标签训练得到的。

10、可选地，根据第一货架上各个商品的尺寸信息、第一货架上各个商品之间的位置关系和第一货架上各个商品的系列标签，确定第一货架上各个商品对应的库存量单位，包括：

11、根据第一货架上各个商品的系列标签，确定第一货架上各个商品对应的标识，标识指示第一货架上各个商品对应的库存量单位是否为各个商品所属系列中的唯一库存量单位；

12、根据第一货架上各个商品的尺寸信息、第一货架上各个商品之间的位置关系、第一货架上各个商品的系列标签和第一货架上各个商品对应的标识，确定第一货架上各个商品对应的库存量单位。

13、可选地，根据第一货架上各个商品的尺寸信息、第一货架上各个商品之间的位置关系和第一货架上各个商品的系列标签，确定第一货架上各个商品对应的库存量单位，包括：

14、根据第一货架上各个商品的尺寸信息、第一货架上各个商品之间的位置关系和第一货架上各个商品的系列标签，确定第一货架上各个商品对应的序号，序号指示第一货架上各个商品对应的库存量单位在各个商品所属系列中的排序；

15、根据第一货架上各个商品对应的序号，确定第一货架上各个商品对应的库存量单位。

16、可选地，根据第一货架的图片，确定第一货架上各个商品之间的位置关系，包括：

17、将第一货架的图片输入商品检测模型，得到第一货架上各个商品的边界框的坐标；

18、根据第一货架上各个商品的边界框的坐标，确定第一货架上各个商品的上侧商品、下侧商品、左侧商品和右侧商品。

19、可选地，商品检测模型是基于样本货架图片和样本商品边界框的坐标训练得到的。

20、可选地，根据第一货架的图片，确定第一货架上各个商品的尺寸信息，包括：

21、将第一货架的图片输入商品检测模型，得到第一货架上各个商品的边界框的坐标；

22、根据第一货架上各个商品的边界框的坐标，确定第一货架上各个商品的边界框的高度和宽度，以及第一货架上各个商品的边界框的宽高比。

23、可选地，根据第一货架的图片，确定第一货架上各个商品的系列标签，包括：

24、根据第一货架上各个商品的边界框的坐标，从第一货架的图片切割出第一货架上各个商品的图片；

25、将第一货架上各个商品的图片输入商品系列分类模型，得到第一货架上各个商品的系列标签。

26、可选地，商品系列分类模型为细颗粒度分类模型，是基于样本商品图片和样本系列标签训练得到的。

27、本申请还提供了一种确定商品库存量单位的装置，包括：确定单元；

28、确定单元，用于根据第一货架的图片，确定第一货架上各个商品的尺寸信息，用于根据第一货架的图片，确定第一货架上各个商品之间的位置关系，用于根据第一货架的图片，确定第一货架上各个商品的系列标签，用于根据第一货架上各个商品的尺寸信息、第一货架上各个商品之间的位置关系和第一货架上各个商品的系列标签，确定第一货架上各个商品对应的库存量单位。

29、本申请还提供了一种计算机设备，包括：处理器，处理器与存储器耦合，存储器中存储有至少一条计算机程序指令，至少一条计算机程序指令由处理器加载并执行，以使计算机设备实现确定商品库存量单位的方法。

30、因此，本申请的有益效果是：提供了一种确定商品库存量单位的方法及装置，采用根据第一货架的图片，确定第一货架上各个商品的尺寸信息，根据第一货架的图片，确定第一货架上各个商品之间的位置关系，根据第一货架的图片，确定第一货架上各个商品的系列标签，根据第一货架上各个商品的尺寸信息、第一货架上各个商品之间的位置关系和第一货架上各个商品的系列标签，确定第一货架上各个商品对应的库存量单位的方法，通过将商品的陈列规律和商品的视觉特征结合，在同一系列标签下，由货架上各个商品之间的位置关系和各个商品的尺寸信息确定各个商品对应的库存量单位，提高了商品库存量单位的识别率。

技术特征：

1.一种确定商品库存量单位的方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一货架上各个商品的尺寸信息、所述第一货架上各个商品之间的位置关系和所述第一货架上各个商品的系列标签，确定所述第一货架上各个商品对应的库存量单位，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述库存量单位分类模型是基于样本商品的尺寸信息、样本商品的系列标签、样本商品的临近商品的尺寸信息和样本商品的临近商品的系列标签训练得到的。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一货架上各个商品的尺寸信息、所述第一货架上各个商品之间的位置关系和所述第一货架上各个商品的系列标签，确定所述第一货架上各个商品对应的库存量单位，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一货架上各个商品的尺寸信息、所述第一货架上各个商品之间的位置关系和所述第一货架上各个商品的系列标签，确定所述第一货架上各个商品对应的库存量单位，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一货架的图片，确定所述第一货架上各个商品之间的位置关系，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述商品检测模型是基于样本货架图片和样本商品边界框的坐标训练得到的。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据第一货架的图片，确定所述第一货架上各个商品的尺寸信息，包括：

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一货架的图片，确定所述第一货架上各个商品的系列标签，包括：

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述商品系列分类模型为细颗粒度分类模型，是基于样本商品图片和样本系列标签训练得到的。

11.一种确定商品库存量单位的装置，其特征在于，所述装置包括：确定单元；

12.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器中存储有至少一条计算机程序指令，所述至少一条计算机程序指令由所述处理器加载并执行，以使所述计算机设备实现权利要求1-10中任一项所述的方法。

技术总结
本申请公开了一种确定商品库存量单位的方法及装置，涉及计算机视觉领域，采用根据第一货架的图片，确定第一货架上各个商品的尺寸信息，根据第一货架的图片，确定第一货架上各个商品之间的位置关系，根据第一货架的图片，确定第一货架上各个商品的系列标签，根据第一货架上各个商品的尺寸信息、第一货架上各个商品之间的位置关系和第一货架上各个商品的系列标签，确定第一货架上各个商品对应的库存量单位的方法，通过将商品的陈列规律和商品的视觉特征结合，在同一系列标签下，由货架上各个商品之间的位置关系和各个商品的尺寸信息确定各个商品对应的库存量单位，提高了商品库存量单位的识别率。

技术研发人员：许欢庆,牟永奇,马彦飞
受保护的技术使用者：北京朗镜科技有限责任公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12