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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于YOLO检测和特征匹配的商品识别方法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：CN116664864B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310557792.1，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种基于YOLO检测和特征匹配的商品识别方法是由李建强;宋秉谕;陈柳乐;高正凯设计研发完成，并于2023-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLO检测和特征匹配的商品识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于YOLO检测和特征匹配的商品识别方法。本发明将两个摄像头的特征点信息结合，可修正原有的商品置信度。本发明在原有的YOLO网络基础上，通过分别检测两个摄像头采集的图像，并增加一个新的置信度改进模块，设计了打分策略，根据特征匹配的结果调整最终商品的置信度。置信度改进模块包括特征点匹配模块和置信度计算模块。特征点匹配模块根据YOLO检测出商品的有效帧以及其包含的检测框坐标信息和商品置信度信息，提取特征点，并将两个视角的商品图像进行特征点匹配，输出匹配结果；置信度计算模块结合YOLO网络和特征点匹配模块输出的信息，根据设定的打分策略，对商品置信度进行加权融合，决定最终的商品置信度。

本发明授权一种基于YOLO检测和特征匹配的商品识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLO检测和特征匹配的商品识别方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：智能柜商品目标检测 通过卷积神经网络从整张图像中预测商品的类别和坐标位置，并且预测目标框中还包含商品的置信度和分类的可能性； 步骤1.1同时获取左右摄像头图像帧：两个前端边缘设备分别在用户拿取商品的时间段内同时采样，统一发送给云上服务器； 步骤1.2YOLO目标检测：将左右摄像头分别采集到的图像都作为输入传给YOLO网络模型，通过特征提取网络对输入的商品图像进行特征提取，得到特征图，输出的特征图中提取到有关于类别数、置信度和预测框坐标以及宽高； 步骤2：商品图像匹配 利用左右两个摄像头的图像信息，记录两个视角下匹配成功的特征点个数以及特征点坐标； 步骤2.1图像转灰度图： 步骤2.2特征点检测：采用FAST算法检测特征点； 步骤2.3计算特征描述子：根据步骤2.2提取的特征点作为圆心，使用BRIEF描述子建立坐标系，对前一步提取出的特征点的周围图像区域进行描述； 步骤2.4特征匹配：经过步骤2.2和步骤2.3后，采用角点匹配，对于匹配成功的特征点记录其坐标，邻域直径，方向以及个数； 步骤3：商品置信度预测 使用特征点匹配网络的检测结果，对YOLO检测的商品置信度进行特调整，对每一帧的信息进行加权融合得到最终的商品置信度信息； 步骤3.1逐帧计算商品置信度：将每一帧左右两个摄像头检测出的商品置信度与特征点匹配个数结合从而加权求和来得到最终得分； 步骤3.2汇总计算商品置信度：将步骤3.1输出的每一帧得到的置信度求平均并进行归一化处理得到最终的商品置信度。

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