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龙图腾网获悉广东工业大学;广州哆啦科技有限公司申请的专利一种基于AI智能识别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：CN121121173B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511418546.3，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权一种基于AI智能识别的商品识别方法是由吕皓;孙晗;张郁强设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI智能识别的商品识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于AI智能识别的商品识别方法，一方面，针对目标商品的易进行相似度识别的视角进行预设，并在预设视角下获取多张连拍图像进行融合，相较现有的均值融合方式，能够更准确地表现出图像的清晰区域，为后续的相似度结果的准确性提供保障；另一方面，不仅基于相似度与重量指标进行单独阈值比较，还能够在相似度不存在问题时，与重量指标进行联合分析因为在商品外观做到与正品很相似时，由于此使用材质的问题，会导致重量存在一定差距，进一步提高异常商品的检出率。综合而言，本发明不仅通过自动化处理提高了退货商品的异常商品检测效率，还能够提高检测准确率。

本发明授权一种基于AI智能识别的商品识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI智能识别的商品识别方法，其特征在于，包括以下： 于预设工作台处获取目标商品的多个视角的每个视角下的P张连拍图像； 针对任意视角，对其关联的P张连拍图像进行图像融合得到该视角的关联检测图像； 获取第i个视角的目标商品的模版图像，并将所述模版图像与所述关联检测图像进行相似度匹配得到第i个视角下的商品相似度，进而得到所有视角下的商品相似度； 遍历所有视角下的商品相似度，若存在商品相似度小于第一阈值的情况，则直接判断目标商品存在假货风险，若不存在商品相似度小于第一阈值的情况则按以下方式执行， 继续获取目标商品的重量数据，并将所述重量数据与预设标准重量作差取绝对值得到重量指标，再判断重量指标是否大于第二阈值，若是大于第二阈值则判断目标商品存在假货风险，若不大于第二阈值则基于所有视角下的商品相似度与重量指标进行分析，判断目标商品是否存在假货风险； 将存在假货风险的目标商品告知相关工作人员进行后续复核； 具体的，针对任意视角，对其关联的P张连拍图像进行图像融合得到该视角的关联检测图像，包括， 首先，通过经典的图像融合方式将P张连拍图像进行像素均值融合得到融合后图像，即对于融合后图像中的任意像素点的像素值为P张连拍图像对应像素点的平均值； 再基于清晰指数从P张连拍图像中找出各自的清晰区域； 将所述清晰区域按照连拍图像的拍摄先后顺序依次替换融合后图像的对应区域得到关联检测图像； 其中清晰系数的计算方式如下， 对于P张连拍图像中的第p张图像，p∈[1，P]，由于其为二维图像，记其图像矩阵为Matrix_pp，计算Matrix_pp中第hp行第sp列的像素点Matrix_pp，hp，sp的清晰指数如下： ； 其中，、、分别表示Matrix_pp，hp，sp的邻域范围内像素点的均值、最大值以及最小值； 具体的，基于清晰指数从P张连拍图像中找出各自的清晰区域，包括， 当p=1时，遍历并找寻出第p张图像中清晰指数最大的像素点clear_1以及clear_2，基于clear_1以及clear_2形成第一直线，再从第p张图像中的第一直线外的区域中找寻出清晰指数最大的像素点clear_3，此时以clear_1、clear_2以及clear_3为顶点形成的闭合区域即为该图像的清晰区域； 当p＞1时，计算第p-1张图像对应的清晰区域中像素点的清晰指数平均值得到mean_p-1，遍历并找寻出第p张图像中清晰指数大于mean_p-1的像素点，从这些像素点中任意挑选两个像素点clear_4以及clear_5，基于clear_4以及clear_5形成第二直线，再从第p张图像中的第二直线外的区域中找寻出清晰指数最大的像素点clear_6，此时以clear_4、clear_5以及clear_6为顶点形成的闭合区域即为该图像的清晰区域。

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