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龙图腾网获悉青岛图灵科技有限公司申请的专利一种智能货柜的差异商品检测分类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：CN114255377B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202111476957.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种智能货柜的差异商品检测分类方法是由冯栋;刘治宇;刘浩;陈洪伟设计研发完成，并于2021-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能货柜的差异商品检测分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种智能货柜的差异商品检测分类方法，获取配置在智能货柜货架上方的摄像头在不同时刻拍摄的两张商品图像；利用预先训练完毕的商品差异检测模型对所述两张商品图像中的商品进行检测处理，得到差异商品检测结果；其中，所述差异商品检测结果包括差异商品检测框坐标以及差异商品所属图像信息；根据所述差异商品检测结果对检测出的差异商品进行识别，得到差异商品类别信息。本发明方案直接检测出消费者购买前后两张智能货柜场景图像上差异商品所在的图像位置，再对差异商品所在的图像位置的商品进行识别确定差异商品类别，解决了目前全监督目标检测模型标注成本高、更新成本高、部署成本高等问题。

本发明授权一种智能货柜的差异商品检测分类方法在权利要求书中公布了：1.一种智能货柜的差异商品检测分类方法，其特征在于，包括： 采集多组差异商品图像；其中，每组差异商品图像包括两张在同一视角不同时刻俯视拍摄的商品图像； 对所述多组差异商品图像中的差异商品进行画框标注得到各组差异商品图像对应的标注框信息，并根据所述标注框信息生成各组差异商品图像的标签信息； 对所述多组差异商品图像进行数据增强处理，得到多组差异商品训练图像； 利用所述多组差异商品训练图像及标签信息对构建的商品差异检测模型进行训练，得到预先训练完毕的商品差异检测模型，其中，所述商品差异检测模型的设置有两个权值共享的特征提取器，所述两个权值共享的特征提取器输出端连接有特征融合算子，所述特征融合算子的输出端连接有回归网络； 获取配置在智能货柜货架上方的摄像头在不同时刻拍摄的两张商品图像；其中，所述两张商品图像是所述摄像头俯视拍摄得到的； 利用预先训练完毕的商品差异检测模型对所述两张商品图像中的商品进行检测处理，所述检测处理包括：特征提取、特征融合以及目标回归，得到差异商品检测结果；其中，所述差异商品检测结果包括差异商品检测框坐标以及差异商品所属图像信息； 根据所述差异商品检测结果对检测出的差异商品进行识别，得到差异商品类别信息； 所述根据所述标注框信息生成各组差异商品图像的标签信息，包括： 将所述多组差异商品训练图像按照预设的栅格大小进行栅格划分，得到至少一个栅格区域； 根据每组差异商品训练图像对应的标注框信息生成每组差异商品训练图像的各栅格区域对应的标签信息；其中，所述标签信息包括栅格与标注框中心点的位置关系、两张差异商品图像与标注框中心点的位置关系、标注框中心点的横坐标及纵坐标、标注框的长度和宽度； 所述对所述多组差异商品图像进行数据增强处理包括以下至少一项： 对每组差异商品训练图像中的两张差异商品图像的位置进行随机置换； 对每组差异商品训练图像中的两张差异商品图像进行随机裁剪和或随机填充； 对每组差异商品训练图像中的两张差异商品图像进行随机镜像翻转； 增强每组差异商品训练图像中的两张差异商品图像的对比度和或亮度和或饱和度； 所述利用所述多组差异商品训练图像及标签信息对构建的商品差异检测模型进行训练，包括： 对所述多组差异商品训练图像中的每个栅格区域进行差异商品检测，并根据检测结果对每个栅格区域中预设的锚框进行调整，得到各栅格区域的差异商品预测信息； 根据所述各栅格区域的差异商品预测信息和标签信息计算差异商品检测损失值，并将所述差异商品检测损失值反向传播至所述商品差异检测模型的各层，以根据所述差异商品检测损失值更新各层的权值参数； 重复上述的训练步骤，直至所述商品差异检测模型收敛； 所述利用预先训练完毕的商品差异检测模型对所述两张商品图像中的商品进行检测处理，所述检测处理包括：特征提取、特征融合以及目标回归，得到差异商品检测结果，包括： 通过所述两个权值共享的特征提取器分别对所述两张商品图像进行特征提取，得到第一图像特征和第二图像特征； 通过所述特征融合算子对所述第一图像特征和第二图像特征进行差值计算，得到融合图像特征； 通过所述回归网络对所述融合图像特征进行识别，得到差异商品检测结果。

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