无人零售柜购物数据的采集方法、装置、电插锁及介质与流程

本发明实施例涉及无人售货，尤其涉及一种无人零售柜购物数据的采集方法、装置、电插锁及介质。

背景技术：

1、随着人工智能在无人零售智能柜中的应用越来越广泛，无人零售柜的运营商对柜子的磁力锁要求越来越高。通常无人零售柜的两大部件是电插锁和视频录像机，电插锁用于控制零售柜的门是否可以打开，视频录像机则是在门开之后对用户的购物行为进行记录，后台即可根据视频录像片段进行分析从而完成无人零售的系统闭环。为了进行有效购物行为捕捉，我们通常是以门开关为标准，门开就是有效购物行为，门关就是无效购物行为，因此不管是数据存储空间、数据传输流量、数据运算算力，都需要尽可能准确的有效购物数据。如果电插锁的门信号出现故障，那么会有两种情况：门关被误判门开，那么无效数据太多，造成浪费；门开被误判门关，那么有效数据会丢失，造成零售柜的货损。

2、为了解决电插锁的门信号故障问题，通常零售柜厂商会在出厂前增加一个门磁感应器，用于二次验证门信号的可靠性。但是门磁感应器的引入，不仅仅增加了系统的使用成本，还增加了系统接入的复杂性。

技术实现思路

1、本发明实施例提供一种无人零售柜购物数据的采集方法、装置、电插锁及介质，以在不额外增加硬件及安装成本的基础上，实现门开关的二次判断检测，从而兼顾产品的实用性与经济性。

2、第一方面，本发明实施例提供了一种无人零售柜购物数据的采集方法，该方法包括：

3、获取电插锁的第一门侦测信号；

4、拍摄门状态图像，并根据所述门状态图像，采用基于神经网络的机器视觉算法检测得到第二门侦测信号；

5、若所述第一门侦测信号与所述第二门侦测信号所指示的门状态均为打开，则判定为有效购物行为，并拍摄用户行为，以得到购物数据。

6、可选的，在所述拍摄门状态图像之前，还包括：

7、若所述第一门侦测信号所指示的门状态为打开，则触发对所述门状态图像的拍摄。

8、可选的，在所述拍摄门状态图像，并根据所述门状态图像，采用基于神经网络的机器视觉算法检测得到第二门侦测信号之后，还包括：

9、若所述第一门侦测信号与所述第二门侦测信号所指示的门状态不同，则判定为系统故障，并向用户进行提示。

10、可选的，在所述拍摄用户行为，以得到购物数据之后，还包括：

11、将所述购物数据上传至后台，以通过后台分析用户购物结果。

12、可选的，所述门状态图像的分辨率为240*120。

13、可选的，所述机器视觉算法采用二分类方法对门状态进行识别。

14、可选的，所述二分类方法采用sigmoid方法进行数据归一化操作。

15、第二方面，本发明实施例还提供了一种无人零售柜购物数据的采集装置，该装置包括：

16、第一门信号获取模块，用于获取电插锁的第一门侦测信号；

17、第二门信号获取模块，用于拍摄门状态图像，并根据所述门状态图像，采用基于神经网络的机器视觉算法检测得到第二门侦测信号；

18、购物数据采集模块，用于若所述第一门侦测信号与所述第二门侦测信号所指示的门状态均为打开，则判定为有效购物行为，并拍摄用户行为，以得到购物数据。

19、第三方面，本发明实施例还提供了一种电插锁，该电插锁包括：

20、一个或多个处理器；

21、存储器，用于存储一个或多个程序；

22、当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明任意实施例所提供的无人零售柜购物数据的采集方法。

23、第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明任意实施例所提供的无人零售柜购物数据的采集方法。

24、本发明实施例提供了一种无人零售柜购物数据的采集方法，首先获取电插锁的第一门侦测信号，然后拍摄门状态图像，并根据得到的门状态图像，采用基于神经网络的机器视觉算法检测得到第二门侦测信号，若第一门侦测信号与第二门侦测信号所指示的门状态均为打开，则判定为有效购物行为，并拍摄用户行为，以得到购物数据。本发明实施例所提供的无人零售柜购物数据的采集方法，在不增加额外硬件及安装成本的基础上，通过引入基于神经网络的机器视觉算法，可以在原有摄像头录制购物行为的基础上，实现门开关的二次判断检测，从而解决电插锁门磁电气信号失效带来的弊端，有效过滤无效购物行为，同时兼顾了产品的实用性与经济性，既降低了系统的复杂性，又提高了系统的可靠性。

技术特征：

1.一种无人零售柜购物数据的采集方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的无人零售柜购物数据的采集方法，其特征在于，在所述拍摄门状态图像之前，还包括：

3.根据权利要求1所述的无人零售柜购物数据的采集方法，其特征在于，在所述拍摄门状态图像，并根据所述门状态图像，采用基于神经网络的机器视觉算法检测得到第二门侦测信号之后，还包括：

4.根据权利要求1所述的无人零售柜购物数据的采集方法，其特征在于，在所述拍摄用户行为，以得到购物数据之后，还包括：

5.根据权利要求1所述的无人零售柜购物数据的采集方法，其特征在于，所述门状态图像的分辨率为240*120。

6.根据权利要求1所述的无人零售柜购物数据的采集方法，其特征在于，所述机器视觉算法采用二分类方法对门状态进行识别。

7.根据权利要求6所述的无人零售柜购物数据的采集方法，其特征在于，所述二分类方法采用sigmoid方法进行数据归一化操作。

8.一种无人零售柜购物数据的采集装置，其特征在于，包括：

9.一种电插锁，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的无人零售柜购物数据的采集方法。

技术总结
本发明实施例公开了一种无人零售柜购物数据的采集方法、装置、电插锁及介质。该方法包括：获取电插锁的第一门侦测信号；拍摄门状态图像，并根据所述门状态图像，采用基于神经网络的机器视觉算法检测得到第二门侦测信号；若所述第一门侦测信号与所述第二门侦测信号所指示的门状态均为打开，则判定为有效购物行为，并拍摄用户行为，以得到购物数据。本发明实施例所提供的技术方案，在不增加额外硬件及安装成本的基础上，可以在原有摄像头录制购物行为的基础上，实现门开关的二次判断检测，从而解决电插锁门磁电气信号失效带来的弊端，有效过滤无效购物行为，同时兼顾了产品的实用性与经济性，既降低了系统的复杂性，又提高了系统的可靠性。

技术研发人员：叶基龙,鲍敦桥
受保护的技术使用者：杭州矩视科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/11