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龙图腾网获悉杭州智控网络有限公司申请的专利一种电子价签位置识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119850930B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510316449.7，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种电子价签位置识别方法及系统是由钟小强;罗旭设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电子价签位置识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电子价签管理领域，特别是一种电子价签位置识别方法及系统。该方法包括以下步骤：从零售环境中获取实时图像数据，并通过多模态传感器对图像数据进行增强，得到标准化的图像序列；对图像序列进行去噪、增强和质量优化，并通过深度卷积神经网络提取图像特征，生成电子价签位置候选区域；结合图像空间信息计算出电子价签的真实位置坐标，并同步更新商品价格；将更新后的电子价签位置和价格信息发送至云计算平台进行存储、分析和管理；基于实时反馈和历史数据，通过增强学习优化图像处理和位置识别策略，生成自适应调整参数。本发明能在复杂的零售环境中高效、准确地识别电子价签位置，并实现实时的价格同步更新，自动化与准确性高。

本发明授权一种电子价签位置识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电子价签位置识别方法，其特征在于，包括下述步骤： 从零售环境中通过多模态传感器获取实时图像数据，所述多模态传感器包括RGB图像传感器、深度传感器、红外传感器和温度传感器； 对所述图像数据进行增强和标准化处理，生成标准化的图像序列，其中标准化处理包括将图像调整为统一尺寸、转换至Lab色彩空间，并进行归一化处理，所述归一化处理的表达式为： ； 其中，为标准化后的图像数据集合；为增强后的图像数据；μ为图像数据的均值；σ为图像数据的标准差； 对所述标准化的图像序列进行去噪和增强处理，通过深度卷积神经网络提取图像特征，生成电子价签位置候选区域序列； 基于所述候选区域序列和深度传感器提供的三维坐标，计算电子价签的真实三维位置坐标，所述三维位置坐标表达式为： ； 其中，为电子价签的三维位置坐标，K为相机的内参矩阵，R和T分别为相机的旋转矩阵和平移矩阵，为候选区域的像素坐标； 基于实时数据反馈和历史环境数据，通过增强学习算法动态调整图像处理参数，包括滤波器的标准差和对比度调整因子，优化图像处理和位置识别策略；包括以下步骤： S510:根据实时反馈数据评估当前的图像处理与位置识别策略,为优化提供依据,识别出潜在问题并进行调整； S520:结合历史环境数据进行优化,评估过去的经验,调整模型的参数和识别策略,提升系统的长期适应性； S530：利用增强学习算法，通过持续训练和反馈优化图像处理和位置识别策略，生成适应不同零售环境的调整参数。

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