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龙图腾网恭喜青岛图灵科技有限公司申请的专利一种智能货柜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：CN114332602B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202111460377.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种智能货柜的商品识别方法是由冯栋;张永;刘浩;刘治宇设计研发完成，并于2021-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能货柜的商品识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种智能货柜的商品识别方法，获取配置在智能货柜内各层货架上方的鱼眼相机俯视拍摄的商品图像；利用预先训练完毕的改进CascadeR‑CNN网络模型对所述商品图像中的商品进行检测，并根据商品检测结果对所述商品图像中的商品进行截取得到商品目标图；根据所述商品目标图的数量判断智能货柜内的商品数量是否发生变化；若是，则利用改进Resnet网络模型提取商品特征，与预设商品特征库进行特征值比对确定当前时刻智能货柜内的商品类别及对应的商品数量，并更新所述智能货柜的商品数据库中的商品信息。本发明方案通过商品特征比对的方法实现了购买商品类别的准确识别，可将新增商品特征加入商品特征库用于识别商品类别，提高了智能货柜对新增商品的适用性。

本发明授权一种智能货柜的商品识别方法在权利要求书中公布了：1.一种智能货柜的商品识别方法，其特征在于，包括：获取配置在智能货柜内各层货架上方的鱼眼相机俯视拍摄的商品图像；利用预先训练完毕的改进CascadeR-CNN网络模型对所述商品图像中的商品进行检测，并根据商品检测结果对所述商品图像中的商品进行截取得到商品目标图；根据所述商品目标图的数量与智能货柜的商品数据库中的商品数量是否相等判断智能货柜内的商品数量是否发生变化；若是，则利用改进Resnet网络模型从所述商品目标图中提取商品特征，与预设商品特征库进行特征值比对确定当前时刻智能货柜内的商品类别及对应的商品数量，并更新所述智能货柜的商品数据库中的商品信息，其中，所述预设商品特征库中包括有不同类别商品的特征值；所述改进CascadeR-CNN网络模型的Backbone部分的输出层采用可形变卷积网络，所述改进CascadeR-CNN网络模型采用改进的NMS算法计算预测框得分，其计算公式如下： 其中，Si为预测框得分，M为当前得分最高预测框，bi为待处理预测框，N为得分阈值，Lac为当前得分最高预测框和待处理预测框左上角顶点的距离，La为当前得分最高预测框的对角线长度；所述改进Resnet网络模型输入端包括一个mask卷积层和一个normal卷积层，所述mask卷积层将输入图像与预设图像掩膜相乘并进行卷积得到第一特征图，所述normal卷积层将输入图像进行卷积得到第二特征图，所述改进Resnet网络模型将所述第一特征图和所述第二特征图进行Concat融合，所述改进Resnet网络模型还包括IBN模块，所述改进Resnet网络模型采用交叉熵损失函数和TripletLoss损失函数进行模型优化。

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