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龙图腾网恭喜西安理工大学申请的专利基于深度学习的货架动态商品识别与顾客购物匹配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：CN114529847B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202111639338.8，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于深度学习的货架动态商品识别与顾客购物匹配方法是由杨延西;刘磊;匡益设计研发完成，并于2021-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的货架动态商品识别与顾客购物匹配方法在说明书摘要公布了：本发明公开的一种基于深度学习的货架动态商品识别与顾客购物匹配方法，包括以下步骤：采集顾客购买行为视频流和货架对应区域重力感应数据，并实时传到后台服务器；通过后台服务器中训练好的商品检测网络和顾客轨迹网络中解析处理视频流数据；在检测时间序列中判断商品拿出和放入状态；根据关键帧中商品检测框和顾客轨迹框中心点坐标距离匹配顾客ID与所拿商品；根据货架对应区域实时重力感应数据，辅助判断顾客拿出放入商品，生成购买清单。本发明可以同时对多名顾客的购买行为进行识别，使用场景更为灵活，而且使用视觉和重力感应双重判断，识别过程稳定性强，抗干扰能力强。

本发明授权基于深度学习的货架动态商品识别与顾客购物匹配方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的货架动态商品识别与顾客购物匹配方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1，顾客在检测区域发生购买行为，摄像头a采集货架前顾客购买行为视频流，重力传感器采集货架对应区域实时重力感应数据，视频流与重力感应数据同时回传到后台服务器；步骤2，对步骤1采集的视频流，逐帧图像输入到商品检测网络和顾客轨迹检测网络，得到商品检测框与顾客轨迹框；所述步骤2中构建商品检测网络的具体过程为：步骤2.1.1，搭建图像采集平台，采集不同角度的商品图像并进行人工标注；步骤2.1.2，对采集到的商品图像进行水平或垂直翻转、镜像和旋转操作扩充商品数据集；步骤2.1.3，通过分割单一商品图像与货架背景生成真实场景商品数据集；所述步骤2.1.3具体包括以下步骤：步骤2.1.3.1，对单个商品图像分别以一倍和两倍标注框进行裁剪；步骤2.1.3.2，对两倍标注框大小的图像进行Saliency-Detection，将前后景区分开来；步骤2.1.3.3，将步骤2.1.3.2得到的结果通过CRF条件随机场进行细化处理，对结果进行一倍标注框裁剪，得到细化的分离结果；步骤2.1.3.4，将步骤2.1.3.3得到的结果与一倍标注框商品图进行累加，之后将黑色背景透明化得到分割过后的商品图像；步骤2.1.3.5，对所有种类商品分割后的结果图，以每张图五件商品，遮挡率不超过50%与货架背景图合成真实场景商品数据集；步骤2.1.4，将采集的商品数据集、扩充的商品数据集和合成的商品数据集按照8：1：1的比例划分为训练集、验证集和测试集；步骤2.1.5，使用YOLOv5目标检测网络对划分好的数据集进行训练，得到商品检测网络；步骤3，在检测时间序列中，通过商品检测框在图像中的移动，判断商品拿出和放入状态；步骤4，根据关键帧中商品检测框和顾客轨迹框中心点坐标距离匹配顾客ID与所拿商品；步骤5，根据货架对应区域实时重力感应数据，辅助判断顾客拿出放入商品，生成购买清单。

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