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龙图腾网恭喜南京亿猫信息技术有限公司申请的专利融合多类型传感器信息的智能购物车用户行为决策方法及装置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：CN119151599B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202411642983.9，技术领域涉及：G06Q30/0203；该发明授权融合多类型传感器信息的智能购物车用户行为决策方法及装置是由王庆刚;李晨;徐步兵设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合多类型传感器信息的智能购物车用户行为决策方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了融合多类型传感器信息的智能购物车用户行为决策方法及装置，所述方法包括：获取起始时间t0至终止时间t1的时间段商品的重量信息、图像信息和运动轨迹特征；通过分析事件时间段内各个传感器数据，获取车辆状态感知重量的可信度，通过图像进一步确保重量的可信和重量反馈给图像的置信程度，从而得到更准确的结果，对该次事件能够更准确的评估。

本发明授权融合多类型传感器信息的智能购物车用户行为决策方法及装置在权利要求书中公布了：1.融合多类型传感器信息的智能购物车用户行为决策方法，其特征在于，包括：确定用户购物事件发生的起始时间t0至终止时间t1的时间段；获取起始时间t0至终止时间t1的时间段商品的重量信息、图像信息和运动轨迹特征；根据起始时间t0至终止时间t1的时间段商品的重量信息和图像信息计算用户购物事件的置信度；若用户购物事件的置信度高于阈值，则根据商品的运动轨迹特征及对应的重量信息变化匹配对应的购物事件类型；根据起始时间t0至终止时间t1的时间段商品的重量信息和图像信息计算用户购物事件的置信度的方法为：根据归一化的公式计算所述置信度； λ w 为重量信息可信程度权重；Wconf为重量置信度；λi为图像信息可信程度权重；Iconf为图像置信度；重量信息可信程度权重λw、重量置信度Wconf、图像信息可信程度权重λi和图像置信度Iconf的获取方法包括：获取时间段内的运动传感器数据，包括加速度、姿态角信息，重量数据以及视频流，同时如果用户扫码，通过查询数据库获取该商品的标重和上下限和该商品的标准图像样本；通过陀螺仪磁力计和加速度传感器获取车辆在事件内的各个时刻的姿态和运动情况，用于评估重量数据的可靠性；分析重量数据，将重量数据分为稳定段、变化段、稳定段，然后在各段时间内分析车辆的运动状态和姿态角，从而得到该时间段内的重量数据的可靠性，稳定段内，车辆静止且处于水平，则稳定重量值可信程度高；若车辆静止在坡道上，需要补偿重量数据，同时稳定重量值可信程度高；若车辆水平运动过程中，有多段连续的稳定值且波动相对较小，取平均重量值较为可信，若重量值波动较大，则重量值不可信；图像算法逐帧分析视频流：检测到入侵事件；是否有边框干扰，若有手扶框，则该时间段内的重量完全不可信，若全程物品压框，车辆静止，则该时间段内的稳定重量变化差值可信；分析追踪到的运动物品轨迹，获取轨迹特征；将运动物品轨迹中的商品图像和商品图像数据库进行比对，获取topN及其置信度，并根据topN商品对应的barcode检索数据库，获取对应的商品标重和上下限；若有扫描对应的标重信息，则根据重量的可信程度获得权重λw，然后重量通过与标重的差别程度获得重量的置信度Wconf；然后根据图像比对结果获取图像的置信度和权重；若无扫描对应的标重信息，则获取topN的商品列表，逐个计算重量的置信度，根据重量的置信度，调整topN的置信度权重，即重量越符合，权重越大，topN重新计算图像权重并进行排序，获取topN的置信结果，返回业务层；若有扫码事件，将运动物品轨迹中的商品图像和商品图像数据库中该Barcode的图像样本进行相似度比对，将该相似度作为图像信息的置信度Iconf；若无扫码事件，将运动物品轨迹中的商品图像和商品图像数据库中所有Barcode下图像样本进行相似度比对，选择最大相似度值作为该图像信息的置信度Iconf；确定图像信息权重λi需要综合考虑轨迹长度、轨迹中图像样本数、轨迹相对于购物车框的运动方向、轨迹包含的状态；如一条轨迹在视频中的长度较短，包含目标样本数也少，赋予权重λi一个较小的值，反之赋予λi一个较大的值；若一条轨迹运动方向相对于购物车框单一且明确，则赋予权重λi一个较大的值，若轨迹运动形式复杂，则赋予权重λi一个较小的值；若一条轨迹包含运动、静止两种状态，有两种情况：状态由静止转变为运动，则表明算法捕捉到了购物车内商品被取出的一个完整过程；若状态的转变为静止转运动，状态由运动转变为静止，则表明算法捕捉到了商品被放入购物车内的一个完整过程；此时赋予λi一个较大的值。

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