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龙图腾网获悉南京亿猫信息技术有限公司申请的专利一种基于图像实时处理的商品识别方法及装置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：CN120496014B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510986852.0，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于图像实时处理的商品识别方法及装置是由马晓慧;徐步兵;王庆刚设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像实时处理的商品识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像实时处理的商品识别方法及装置，属于智能购物车技术领域方法包括：获取实时视频流，以及重量变化数据；将视频流转换为图像，输入至预先构建的目标检测模型，输出包含物体信息的图像；将包含物体信息的图像输入至特征提取模型，生成物体特征向量；基于相邻帧检测框的交并比和物体特征向量的重识别匹配结果进行目标跟踪，生成物体运动轨迹；确定购物事件的时间窗口，提取时间窗口内的物体运动轨迹数据；并与预先构建的本地特征库、标准特征库进行多维度特征比对，获取商品放入取出识别结果；本发明充分利用有限的硬件资源，优化内部处理算法逻辑，实现商品放入取出的快速识别。

本发明授权一种基于图像实时处理的商品识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图像实时处理的商品识别方法，其特征在于，包括： 获取智能购物车的双摄像头采集的实时视频流，以及重量传感器的重量变化数据； 通过并行处理线程对所述实时视频流执行以下操作： 将视频流转换为图像，输入至预先构建的目标检测模型，输出包含物体信息的图像； 将包含物体信息的图像输入至预先构建的特征提取模型进行特征提取，生成物体特征向量； 基于相邻帧检测框的交并比和物体特征向量的重识别匹配结果进行目标跟踪，生成物体运动轨迹；包括：对于当前帧的每个检测物体，计算其检测框与前一帧各物体检测框的交并比值；计算其特征向量与前一帧各物体特征向量的相似度； 当满足交并比值大于第一阈值且特征相似度大于第四阈值；或交并比值大于第二阈值但小于第一阈值，且特征相似度大于第三阈值；将当前物体与前一帧目标关联为同一物体；其中所述第一阈值大于第二阈值，第三阈值大于第四阈值； 或者，对每对物体匹配组合，计算加权得分，当加权得分大于关联阈值时，将当前物体与前一帧对应物体关联为同一目标； 或者，当最大交并比值超过第一阈值时，将该物体与交并比最大的前一帧物体关联为同一目标；当最大交并比值低于第一阈值但高于第二阈值，最大相似度超过第三阈值时，将该物体与相似度最大的前一帧物体关联； 当不满足关联条件时，为当前物体分配新的跟踪标识；基于关联结果更新物体运动轨迹； 确定购物事件的时间窗口，结合所述物体运动轨迹，提取时间窗口内的物体运动轨迹数据；所述确定购物事件的时间窗口包括以下至少一种方式： 方式一：基于重量传感器稳定前后的时间阈值，确定购物事件的时间窗口； 方式二：通过实时对图像进行监测，识别出物体进入购物车、购物车物体静止、离开购物车三者的状态，记录状态变化时间从而确定购物事件的时间窗口； 方式三：综合方式一和方式二，在重量稳定情况下获取图像中物体的状态变化时间，从而确定购物事件的时间窗口； 将提取的时间窗口内的物体运动轨迹数据，与预先构建的本地特征库、标准特征库进行多维度特征比对，获取商品放入取出识别结果包括： 放入商品时： 若存在扫码数据，将物体运动轨迹数据与标准特征库中对应条形码的特征进行1:1匹配； 若未扫码，将物体运动轨迹数据与标准特征库中所有商品特征进行1:N相似度计算，输出相似度最高的结果,其中，N为大于1的自然数； 取出商品时： 将物体运动轨迹数据与本地特征库中N个历史事件特征进行1:N匹配； 当应用程序端提供加购列表时，额外将物体运动轨迹数据与加购列表中M个商品的标准特征进行比对,其中，M为大于1的自然数； 输出两组比对结果至应用程序端进行综合决策。

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