(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201711127155.1
(22)申请日 2017.11.15
(71)申请人 深圳码隆科技有限公司
地址 518000 广东省深圳市盐田区工业东
街国际创意港2栋5层B
(72)发明人 马修·罗伯特·斯科特 黄鼎隆
傅恺
(74)专利代理机构 北京超凡志成知识产权代理
事务所(普通合伙) 11371
代理人 王宁宁
(51)Int.Cl.
G06Q 20/20(2012.01)
G06Q 30/06(2012.01)
(54)发明名称
设备
(57)摘要
本发明实施例提出了一种基于图像识别技
术的无人售货方法和设备，应用于商场，其中，该
摄，生成拍摄图片；通过神经网络对所述拍摄图
片进行识别，以确定所述用户所选商品的信息；
其中，所述信息中包括金额信息；通过所述用户
关联的账户对待支付金额进行支付；其中，所述
待支付金额基于综合各所选商品的金额信息中
的金额得到。以此实现了自动化的方式进行无人
售货，大大提高了效率，降低了使用成本，且利于
人流的顺畅流通，
进而提升了用户的使用体验。权利要求书2页 说明书6页 附图1页CN 107944859 A 2018.04.20
C N 107944859
A
1.一种基于图像识别技术的无人售货方法，其特征在于，应用于商场，该方法包括：
当检测到已关联有账户的用户处于预设的检测区域时，对所述用户所选商品进行拍摄，生成拍摄图片；
通过神经网络对所述拍摄图片进行识别，以确定所述用户所选商品的信息；其中，所述信息中包括金额信息；
通过所述用户关联的账户对待支付金额进行支付；其中，所述待支付金额基于综合各所选商品的金额信息中的金额得到。
2.如权利要求1所述的一种基于图像识别技术的无人售货方法，其特征在于，还包括：
当检测到有用户处于预设的检测区域时，在预设时间段内获取到所述用户输入的数据；
基于预设的关联关系确定所述数据是否关联有账户信息；
若判断结果为是，将所述用户设置为已关联有账户的用户；
若判断结果为否，则提示所述用户进行关联账户的操作。
3.如权利要求2所述的一种基于图像识别技术的无人售货方法，其特征在于，还包括：
接收所述用户的关联请求；其中，所述关联请求中包含有账户信息以及用户自定义的标识；
将所述账户信息以及所述标识进行关联，以生成关联关系；
存储所述关联关系。
4.如权利要求3所述的一种基于图像识别技术的无人售货方法，其特征在于，所述标识包括：字符串、二维码、条形码。
5.如权利要求1所述的一种基于图像识别技术的无人售货方法，其特征在于，所述神经网络为通过对所述商场中的商品的图片进行训练得到。
6.一种一种基于图像识别技术的无人售货设备，其特征在于，应用于商场，该设备包括：
生成模块，用于当检测到已关联有账户的用户处于预设的检测区域时，对所述用户所选商品进行拍摄，
生成拍摄图片；
识别模块，用于通过神经网络对所述拍摄图片进行识别，以确定所述用户所选商品的信息；其中，所述信息中包括金额信息；
支付模块，用于通过所述用户关联的账户对待支付金额进行支付；其中，所述待支付金额基于综合各所选商品的金额信息中的金额得到。
7.如权利要求6所述的一种基于图像识别技术的无人售货设备，其特征在于，还包括：
处理模块，用于当检测到有用户处于预设的检测区域时，在预设时间段内获取到所述用户输入的数据；
基于预设的关联关系确定所述数据是否关联有账户信息；
若判断结果为是，将所述用户设置为已关联有账户的用户；
若判断结果为否，则提示所述用户进行关联账户的操作。
8.如权利要求7所述的一种基于图像识别技术的无人售货设备，其特征在于，还包括：
关联模块，用于接收所述用户的关联请求；其中，所述关联请求中包含有账户信息以及用户自定义的标
识；
将所述账户信息以及所述标识进行关联，以生成关联关系；
存储所述关联关系。
9.如权利要求8所述的一种基于图像识别技术的无人售货设备，其特征在于，所述标识包括：字符串、二维码、条形码。
10.如权利要求6所述的一种基于图像识别技术的无人售货设备，其特征在于，所述神经网络为通过对所述商场中的商品的图片进行训练得到。
一种基于图像识别技术的无人售货方法和设备
技术领域
[0001]本发明涉及数据处理领域，特别涉及一种基于图像识别技术的无人售货方法和设备。
背景技术
[0002]目前，商店或者超市等，在进行销售时，在结算时都是依赖于收银员来进行的，在这种方式下，
由于是依赖人工的方式来继续的，一则成本较高，且随着社会的发展，人力的成本将越来越高，另外，人工的方式导致效率比较低下，特别是在大型的超市，往往结算时用户需要排很久的队，导致用户的体验特别不好，另外，也导致人流无法顺畅流通，导致大量本应该出去的人出不去，或者放弃购物，或者导致想购物的人进不来，特别是上商场的面积相对不足的情况下更是如此。
发明内容
[0003]针对现有技术中的缺陷，本发明提出了一种基于图像识别技术的无人售货方法和设备，以自动化的方式进行无人售货，大大提高了效率，降低了使用成本，且利于人流的顺畅流通，进而提升了用户的使用体验。
[0004]具体的，本发明提出了以下具体的实施例：
[0005]本发明实施例提出了一种基于图像识别技术的无人售货方法，应用于商场，该方法包括：
[0006]当检测到已关联有账户的用户处于预设的检测区域时，对所述用户所选商品进行拍摄，生成拍摄图片；
[0007]通过神经网络对所述拍摄图片进行识别，以确定所述用户所选商品的信息；其中，所述信息中包括金额信息；
[0008]通过所述用户关联的账户对待支付金额进行支付；其中，所述待支付金额基于综合各所选商品的金额信息中的金额得到。
[0009]在一个具体的实施例中，还包括：
[0010]当检测到有用户处于预设的检测区域时，在预设时间段内获取到所述用户输入的数据；
[0011]基于预设的关联关系确定所述数据是否关联有账户信息；
[0012]若判断结果为是，将所述用户设置为已关联有账户的用户；
[0013]若判断结果为否，则提示所述用户进行关联账户的操作。
[0014]在一个具体的实施例中，还包括：
[0015]接收所述用户的关联请求；其中，所述关联请求中包含有账户信息以及用户自定义的标识；
[0016]将所述账户信息以及所述标识进行关联，以生成关联关系；
[0017]存储所述关联关系。
[0018]在一个具体的实施例中，所述标识包括：字符串、二维码、条形码。
[0019]在一个具体的实施例中，所述神经网络为通过对所述商场中的商品的图片进行训练得到。
[0020]本发明实施例还提出了一种基于图像识别技术的无人售货设备，应用于商场，该设备包括：
[0021]生成模块，用于当检测到已关联有账户的用户处于预设的检测区域时，对所述用户所选商品进行拍摄，生成拍摄图片；
[0022]识别模块，用于通过神经网络对所述拍摄图片进行识别，以确定所述用户所选商品的信息；其中，所述信息中包括金额信息；
[0023]支付模块，用于通过所述用户关联的账户对待支付金额进行支付；其中，所述待支付金额基于综合各所选商品的金额信息中的金额得到。
[0024]在一个具体的实施例中，还包括：
[0025]处理模块，用于当检测到有用户处于预设的检测区域时，在预设时间段内获取到所述用户输入的数据；
[0026]基于预设的关联关系确定所述数据是否关联有账户信息；
[0027]若判断结果为是，将所述用户设置为已关联有账户的用户；
[0028]若判断结果为否，则提示所述用户进行关联账户的操作。
[0029]在一个具体的实施例中，还包括：
[0030]关联模块，用于接收所述用户的关联请求；其中，所述关联请求中包含有账户信息以及用户自定义的标识；
[0031]将所述账户信息以及所述标识进行关联，以生成关联关系；
[0032]存储所述关联关系。
[0033]在一个具体的实施例中，所述标识包括：字符串、二维码、条形码。
[0034]在一个具体的实施例中，所述神经网络为通过对所述商场中的商品的图片进行训练得到。
[0035]以此，本发明实施例提出了一种基于图像识别技术的无人售货方法和设备，应用于商场，其中，该方法包括：当检测到已关联有账户的用户处于预设的检测区域时，对所述用户所选商品进行拍摄，生成拍摄图片；通过神经网络对所述拍摄图片进行识别，以确定所述用户所选商品的信息；其中，所述信息中包括金额信息；通过所述用户关联的账户对待支付金额进行支付；其中，所述待支付金额基于综合各所选商品的金额信息中的金额得到。以此实现了自动化的方式进行无人售货，大大提高了效率，降低了使用成本，且利于人流的顺畅流通，进而提升了用户的使用体验。
附图说明
[0036]为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0037]图1为本发明实施例提出的一种基于图像识别技术的无人售货方法的流程示意
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