申请/专利权人：江苏源坤电子科技有限公司

申请日：2024-03-04

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117854064A

主分类号：G06V20/68

分类号：G06V20/68;G06V10/764;F25D29/00;G01D21/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明涉及信息管理技术领域，具体为一种基于人工智能的冷柜货品识别系统及方法，包括：采集商用冷柜内若干三维位置坐标的温度值、摄像头对货品的监测图像；根据各货品存储区域之间的距离分析货品和货品之间的位置关联性；根据时间序列下各取样点的温度值分别构建温度变化曲线，根据各时间节点的连续性分析各取样点温度变化的关联性和温度异常的影响因素；分析各取样点之间的温度影响因子，构建温度影响曲线，并根据温度影响曲线中极值的数量和大小分析各取样点在时间序列下的温度影响变化程度；根据圆形区域内的各货品信息和相应各货品之间的位置关联性自适应对各货品的存储区域进行重新选取和放置，有利于货品的智能存储。

主权项：1.一种基于人工智能的冷柜货品识别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S100：基于对商用冷柜构建的三维空间坐标系，利用温度传感器实时采集商用冷柜内若干三维位置坐标的温度值；实时采集商用冷柜内摄像头对货品的监测图像；基于实时监测图像，识别出商用冷柜内各货品的标签信息和在监测图像中的存储区域；步骤S200：分别获取监测图像中各货品的存储区域，则根据各货品存储区域之间的距离分析各时间节点下货品和货品之间的位置关联性；步骤S300：将若干三维位置坐标分别映射在监测图像中的二维位置坐标设为取样点，根据时间序列下各取样点的温度值分别构建温度变化曲线；提取温度变化曲线中温度斜率值绝对值大于斜率阈值的各时间节点，并根据各时间节点的连续性分析各取样点之间温度变化的关联性；基于各取样点之间温度变化的关联性分析商用冷柜内各取样点温度异常的影响因素；步骤S400：若判定商用冷柜内各取样点温度异常的影响因素为自然因素，则获取任意时间节点下各取样点之间的温度差值和在监测图像中的二维位置坐标，分析各取样点之间的温度影响因子；根据各取样点之间的温度影响因子构建温度影响曲线，并根据温度影响曲线中极值的数量和大小分析各取样点在时间序列下的温度影响变化程度；步骤S500：当各取样点在时间序列下的温度影响变化程度大于变化阈值时，以任意两个取样点之间的距离长度为直径建立圆形区域；根据圆形区域内的各货品信息和相应各货品之间的位置关联性自适应对各货品的存储区域进行重新选取和放置。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江苏源坤电子科技有限公司 一种基于人工智能的冷柜货品识别系统及方法

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