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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种类别无关的自动结账产品计数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：CN114596254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202111678786.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种类别无关的自动结账产品计数方法是由魏秀参;陈昊;肖亮设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种类别无关的自动结账产品计数方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种类别无关的自动结账产品计数方法，包括：使用计数分治策略作为自监督方法生成预训练模型；利用注意力模块和域适应模块来解决零售商品数据的细粒度属性和域差异问题；将单品图像类别特征图和结账图像特征图拼接后输入计数模块，进行对应类别的定位和计数，同时进行增量学习的实验设定，以验证方法的类别无关性。本发明充分利用点级别注释信息，根据不同类别单品图像与结账图像的热力图响应不同来进行计数，同时使用自监督方法初始化模型参数，通过注意力模块捕获细粒度特征，应用梯度反转层进行域适应，针对自动结账任务提出了一种类别无关的产品计数方法，在常规实验设置和增量实验设置中均取得了较好结果。

本发明授权一种类别无关的自动结账产品计数方法在权利要求书中公布了：1.一种类别无关的自动结账产品计数方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，使用一种计数分治策略作为自监督方法生成预训练模型，用于初始化计数模块参数； 步骤2，利用注意力模块通过结账图像中的位置信息和细节信息以捕获细粒度特征，利用域适应模块对结账图像域和单品图像域进行判别，通过梯度反转层使域判别器混淆此二域； 对于第i张结账图像H和W分别表示图像的高度和宽度，经过特征提取模块后可以得到特征图Π是特征提取网络的参数，该特征图输入注意力模块可以得到增强后的特征图 AttlayoutF＝σconv[fGAPF:fGMPF], AttdetailF＝σfMLPfGAPF+fMLPfGMPF. 其中Attlayout·和Attdetail·分别代表布局和细节两个注意力子模块，F为一个任意的特征图，σ是sigmoid函数，conv·是一个核大小为7×7的卷积操作，[:]是拼接操作，fGAP·和fGMP·分别是全局平均汇合与全局最大汇合操作，fMLP·是一个包含一层隐藏层的多层感知机； 在单品图像方面，对同一类产品随机采样Ns张图像，表示为 K是产品类别总数，r＝1,…,Ns，H和W分别表示图像的高度和宽度；提取特征后得到特征向量Θ是特征提取网络的参数，而第k类单品图像经过广播操作后得到的特征图是 的大小与保持一致； 将和同时输入域适应模块；先经过一个梯度反转层，再让域判别器进行判别，最终混淆结账图像域和单品图像域，从而实现域适应； 步骤3，将单品图像特征图和结账图像特征图拼接后输入计数模块，进行对应类别的定位和计数，同时进行增量学习的实验设定，以验证方法的类别无关性；具体为： 将通过步骤2得到的结账图像特征图和单品图像特征图输入计数模块，对结账图像中的第k类产品进行定位和计数； 和先拼接成一个长特征图，然后被送入沙漏网络，根据输出热力图的不同热力值对第k类产品进行定位和计数： 其中Hg·是沙漏网络； 增量学习的实验设定为：从类别中随机选取一些类别作为未知类，先用已知类数据训练完整的网络模型，然后用该模型测试包含所有已知类和未知类的测试数据集和仅包含已知类的测试数据集，对比两者的结果。

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