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龙图腾网恭喜浙江嗨便利网络科技有限公司申请的专利基于人工智能模型的售货柜商品识别算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：CN119904792B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510372893.0，技术领域涉及：G06V20/50；该发明授权基于人工智能模型的售货柜商品识别算法是由张维;洪旺生;张威设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能模型的售货柜商品识别算法在说明书摘要公布了：本发明涉及售货柜商品识别技术领域，具体涉及基于人工智能模型的售货柜商品识别算法。基于单摄像头视频数据，通过连续帧间特征跟踪后构造消费者交互图，再利用图神经网进行局部特征聚合，随后通过捕捉全局时空依赖，预测出每个商品的潜在购买意向指数，利用交互图结构化描述消费者行为，保留每次交互的详细特征，通过图卷积和Transformer实现多层次信息融合，在仅依靠单一视觉数据的前提下实现高精度的行为建模和购买意向预测，以便对商品布局进行迭代优化，使高购买意向商品优先分配至更合理的陈列位置，实现售货柜商品的陈列配置，亦提高用户购买体验。

本发明授权基于人工智能模型的售货柜商品识别算法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能模型的售货柜商品识别算法，其特征在于，包括如下步骤：在商品图像中检测出商品区域和消费者手部区域；依据消费者与商品之间的交互构造成图结构，形成交互图，包括：在候选交互事件中分别计算交并比、手部运动轨迹曲率以及加速度，其中：利用拟合曲线与其导数计算手部运动轨迹曲率；引入贝叶斯估计方法结合上一帧的加速度和当前帧速度变化的观测数据，建立先验分布和观测概率，实现加速度的最大后验估计，基于尔曼滤波方法，根据预测误差动态调整过程噪声协方差和观测噪声协方差，得到更新的加速度；依据交并比、手部运动轨迹曲率以及更新的加速度确定综合评分，判定图像帧中发生的商品的交互事件；将交互事件作为图中的节点，利用时间间隔和空间距离构造边，通过节点和边构成图结构，实现交互图的构建；将交互图输入至图神经网络中进行节点特征聚合，通过捕捉全局时空依赖输出每个商品潜在的购买意向指数，并利用该购买意向指数实现商品陈列的优化；将交互图输入至图神经网络中进行节点特征聚合的方法为：设交互图中参与特征聚合的节点为，初始特征为；图卷积的更新公式为： 其中，表示第层节点的特征，表示节点的邻居节点集合，和分别表示第层的权重矩阵和偏置，表示激活函数；通过捕捉全局时空依赖输出商品潜在的购买意向指数的方法为：对每个节点计算购买意向指数： 其中，表示第个节点的购买意向指数，表示中的第个节点的特征向量，分别表示全连接层的权重矩阵和偏置；整个图的融合节点特征表示Transformer模块，表示节点特征矩阵，通过自注意力机制对节点特征进行处理，以捕捉长距离依赖关系和全局时序信息，经过Transformer处理后，每个节点的特征都融合全局上下文信息。

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