一种根据监控画面预测销售额的日用杂品销售系统技术方案

本发明专利技术公开一种根据监控画面预测销售额的日用杂品销售系统，包括主控模块和分别与所述主控模块连接的监控装置、图像处理模块、分类模块、评估模块、数据存储模块、数据显示模块和数据通信接口，其中所述主控模块为日用杂品销售管理中心；所述数据存储模块为日用杂品销售信息存储硬件或者云存储模块，所述数据显示模块为显示日用杂品销售数据信息的可视化硬件，所述数据通信接口为兼容远程数据信息无线信息通信的接口。本发明专利技术能够自动化提取销售监控画面，对不同日用杂品按照一定的数据属性进行分类，进而对销售额进行预测。进而对销售额进行预测。进而对销售额进行预测。

【技术实现步骤摘要】
一种根据监控画面预测销售额的日用杂品销售系统


[0001]本专利技术涉及图像数据处理领域，且更确切地涉及一种根据监控画面进行预测销售额的日用杂品销售系统。

技术介绍

[0002]图像数据处理是利用图像数据去噪、图形分割、图像数据增强等手段根据需求对图像数据进行处理的技术。图像数据处理技术基本可以分成两大类：模拟图像处理（Analog Image Processing）和数字图像处理（Digital Image Processing）。近年来，图像处理技术日趋成熟，逐步被多种行业广泛应用，日用杂品通常包括炊事用具、炉灶用其、夏底品、清洁卫生用品、日用陶瓷器皿、土纸、鞭炮及竹、木、棕、藤、荆、柳、草制品等。这些物品在销售时种类繁多，一些用品不分时间季节，是常年销售的商品，一些用品是生活用品，还有一些用品是根据用户需求进行，由于这些数据信息参差不齐，在预测销售额时很容易出现预测结果不准确、预测精度低下等问题。

技术实现思路

[0003]针对上述技术的不足，本专利技术公开一种根据监控画面预测销售额的日用杂品销售系统，能够自动化提取销售监控画面，对不同日用杂品按照一定的数据属性进行分类，进而对销售额进行预测。
[0004]为了实现上述技术效果，本专利技术采用以下技术方案：一种根据监控画面预测销售额的日用杂品销售系统，包括主控模块和分别与所述主控模块连接的监控装置、图像处理模块、分类模块、评估模块、数据存储模块、数据显示模块和数据通信接口，其中所述主控模块为日用杂品销售管理中心；所述数据存储模块为日用杂品销售信息存储硬件或者云存储模块，所述数据显示模块为显示日用杂品销售数据信息的可视化硬件，所述数据通信接口为兼容远程数据信息无线信息通信的接口；所述监控装置包括处理器模块和分别与所述处理器模块连接的图像采集模块、A/D转换模块、数据获取总线、图像采集驱动模块和处理器加速器，其中所述图像采集模块的输出端与所述A/D转换模块的输入端连接，其中所述处理器模块为基于FPGA处理器的处理模块和ARM处理器的处理模块，FPGA处理器为基于EP4CE10F17C8芯片的处理模块，所述ARM处理器为基于CortexM3的STM32F103VE型号ARM处理器，并且所述FPGA处理器与ARM处理器通信连接；处理器加速器为基于图像采集的矢量化加速运算层次结构实现日用杂品销售图像采集的加速；所述图像处理模块包括图像分割单元、目标图像提取单元、目标图像识别单元和特征匹配目标计算单元，其中所述图像分割单元的输出端与目标图像提取单元的输入端连接，所述目标图像提取单元的输出端与目标图像识别单元的输入端连接，所述目标图像识别单元的输出端与所述特征匹配目标计算单元的输入端连接；所述分类模块包括基于C5.0决策树模型的分类器；
所述评估模块包括基于GA
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BP神经网络模型的评估模块；在上述实施例中，所述处理器加速器实现数据处理加速的方法是：通过构建矢量化加速运算层次结构，将日用杂品融入矢量化加速运算层次结构，通过扫描字符数量，将输入的字符进行快速扫描，以最为原始的地址访问输入到矢量加速结构中，进而通过不同层次求解，将图像采集结果与图像计算进行匹配，进而提高图像采集模块的速度加速。
[0005]在本专利技术中，目标图像提取单元为基于图像归一化后的字符进行信息提取的模块。
[0006]在本专利技术中，目标图像识别单元为基于SPCA563B芯片的图像识别单元。
[0007]在本专利技术中，特征匹配目标计算单元是采用利用目标的局部模板在当前帧进行匹配获取目标候选区域，利用改进的距离加权彩色直方图计算候选区域与局部模板的相似度，结合直方图的相似度和卡尔曼预测确定目标的位置。
[0008]在上述实施例中，所述图像处理模块对日用杂品销售信息提取的方法是：步骤1、通过图像分割单元将图像中具有不同类型的日用杂货数据信息按照不同的属性进行区域划分；步骤2、通过目标图像提取单元对监控画面中的不同日用杂货数据信息进行信息提取；步骤3、通过目标图像识别单元对目标图像提取单元提取的数据信息进行目标识别；步骤4、通过特征匹配目标计算单元对目标图像识别单元识别出的数据信息进行匹配；在本步骤中，通过SAD运算子模块将16*16窗生成的子模块生成的目标模板与候选目标内的像素点按公式进行匹配运算；在进行匹配时首先选取模板图像，然后在图像区域中的所有的未知物体进行SAD运算，扫描整幅图像寻找SAD值最小的点，将SAD最小值的点所在的领域作为所寻找的目标物体。
[0009]在上述实施例中，所述C5.0决策树模型实现分类的方法为：日用杂品数据信息集合为，销售额预测信息记作为，则：
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(1)在公式(1)中，为日用杂品在进行销售额评估时，在进行数据接收时，数据发送端子在发出预测数据的同时，并同时接收到数据时的概率数，其中m表示日用杂品数据信息的个数，n表示销售额预测信息的个数，该数据通过概率表示为：
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（2）通过计算数据发送端子和数据接收端子之间的数据信息，被评估的数据集信息情况。
[0010]在上述实施例中，所述GA
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BP神经网络模型实现销售额度数据信息评估的方法包括以下步骤：
（1）设置BP网络结构模型，所述BP网络结构模型包括输入层、隐含层和输出层，每个不同的层次之间的神经元都采用了全连接的形式，BP网络对数据信号处理的整体过程如下：日用杂货销售额数据信息预测所需要的相关数据信息通过输入层进入BP网络中，在BP网络内部由隐含层对输入的相关数据信息进行处理计算，最终输出的数据值会与预设值进行对比；（2）BP网络结构模型计算，BP网络输出的数据与预设的数据值之间的误差E(n)满足：
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（3）式（3）中，和分别代表经BP网络处理后的输出值与预设的数据值；(3)误差诊断，当输出的误差的值大于用户事先预设的阈值，系统就会将最终输出的值按照输出层、隐含层、输入层的顺序进行反向传播，此时需要更新阈值，BP网络会依据误差由公式将权值更新，更新公式为：
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（4）式（4）中，是输入层到隐含层的数据权值，是隐含层到输出层的数据权值；表示在隐层个点的情况下的隐含层参数，表示在隐层个点时隐含层参数的权重，表示在隐层个点的情况下的隐含层参数，融入GA模型以提高诊断精度，根据BP网络输出值与预设值的误差来确定适应函数，适应函数SE的公式为：
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（5）式（5）中，表示训练日用杂货数据信息样本的总体数量，表示训练日用杂货数据信息样本的总体数量中的某一项样本数量，代表输出层拥有的节点数量，代表日用杂货数据信息样本个体在训练样本下的输出值，代表日用杂货数据信息样本预测销售额真实输出值； 表示训练样本时的日用杂货数据信息个数，表示在数据训练样本为时的BP网络数据信息输出值；表示适应函数SE的影响因子，通过公式（6）表示：
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（6）式（6）中，SE表示适应函数；式（5）迭代本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种根据监控画面预测销售额的日用杂品销售系统，其特征在于：包括主控模块和分别与所述主控模块连接的监控装置、图像处理模块、分类模块、评估模块、数据存储模块、数据显示模块和数据通信接口，其中所述主控模块为日用杂品销售管理中心；所述数据存储模块为日用杂品销售信息存储硬件或者云存储模块，所述数据显示模块为显示日用杂品销售数据信息的可视化硬件，所述数据通信接口为兼容远程数据信息无线信息通信的接口；所述监控装置包括处理器模块和分别与所述处理器模块连接的图像采集模块、A/D转换模块、数据获取总线、图像采集驱动模块和处理器加速器，其中所述图像采集模块的输出端与所述A/D转换模块的输入端连接，其中所述处理器模块为基于FPGA处理器的处理模块和ARM处理器的处理模块，FPGA处理器为基于EP4CE10F17C8芯片的处理模块，所述ARM处理器为基于CortexM3的STM32F103VE型号ARM处理器，并且所述FPGA处理器与ARM处理器通信连接；处理器加速器为基于图像采集的矢量化加速运算层次结构实现日用杂品销售图像采集的加速；所述图像处理模块包括图像分割单元、目标图像提取单元、目标图像识别单元和特征匹配目标计算单元，其中所述图像分割单元的输出端与目标图像提取单元的输入端连接，所述目标图像提取单元的输出端与目标图像识别单元的输入端连接，所述目标图像识别单元的输出端与所述特征匹配目标计算单元的输入端连接；所述分类模块包括基于C5.0决策树模型的分类器；所述评估模块包括基于GA
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BP神经网络模型的评估模块。2.根据权利要求1所述的一种根据监控画面预测销售额的日用杂品销售系统，其特征在于：所述处理器加速器实现数据处理加速的方法是：通过构建矢量化加速运算层次结构，将日用杂品融入矢量化加速运算层次结构，通过扫描字符数量，将输入的字符进行快速扫描，以最为原始的地址访问输入到矢量加速结构中，进而通过不同层次求解，将图像采集结果与图像计算进行匹配，进而提高图像采集模块的速度加速。3.根据权利要求1所述的一种根据监控画面预测销售额的日用杂品销售系统，其特征在于：所述目标图像提取单元为基于图像归一化后的字符进行信息提取的模块。4.根据权利要求1所述的一种根据监控画面预测销售额的日用杂品销售系统，其特征在于：所述目标图像识别单元为基于SPCA563B芯片的图像识别单元。5.根据权利要求1所述的一种根据监控画面预测销售额的日用杂品销售系统，其特征在于：所述特征匹配目标计算单元是采用利用目标的局部模板在当前帧进行匹配获取目标候选区域，利用改进的距离加权彩色直方图计算候选区域与局部模板的相似度，结合直方图的相似度和卡尔曼预测确定目标的位置。6.根据权利要求1所述的一种根据监控画面预测销售额的日用杂品销售系统，其特征在于：所述图像处理模块对日用杂品销售信息提取的方法是：步骤1、通过图像分割单元将图像中具有不同类型的日用杂货数据信息按照不同的属性进行区域划分；步骤2、通过目标图像提取单元对监控画面中的不同日用杂货数据信息进行信息提取；步骤3、通过目标图像识别单元对目标图像提取单元提取的数据信息进行目标识别；
步骤4、通过特征匹配目标计算单元对目标图像识别单元识别出的数据信息进行匹配；在本步...

【专利技术属性】
技术研发人员：李国权，
申请(专利权)人：广州市方连科技有限公司，
类型：发明
国别省市：