【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本公开涉及一种电子装置及其控制方法，并且更具体地，涉及一种提供自动管理产品的输入和输出的服务的电子装置及其控制方法。
技术介绍
1、随着电子技术的发展，提供各种功能的电子装置正在被开发。特别地，近年来，正在开发管理储存在诸如冰箱之类的电子装置内的产品的电子装置。
2、用于管理库存的相关方法包括使用附接到产品上的条形码信息以简单的标记方式来识别产品，并且这在大型仓库或配送系统中是有用的。然而，相关方法需要将条形码附接到诸如一般消费品的家用电器上，并且如果没有条形码，则相关方法无法识别产品。
3、另一种相关方法使用安装在装置上的检测传感器(例如，相机、rfid等)。具体地，该方法通过安装在装置上的相机或附加传感器检测/识别输入的产品来管理库存。然而，诸如rfid等的设备每次移动物品时都需要使用附加传感器，这导致处理能力和尺寸增加，并且无法识别被阻挡或阻碍的储存产品。
4、在又一相关方法中，可以在产品识别过程期间使用神经网络模型。然而，为了识别各种产品混合的状态，需要预先训练相关的神经网络模型，并且为此需要收集大量的训练数据以及重复的附加收集和再训练。另外，图像形状随着输入和输出时的不同姿势而变化，因此需要预先对所有姿势进行图像训练，这需要大量的存储和处理，导致成本较高。
5、因此，需要一种改进的产品管理方法，其解决一个或多个前述问题。
技术实现思路
1、本公开是鉴于上述需要而做出的，并且一个或多个实施例提供了一种能够执行自动化库存管理的电
2、根据本公开的实施例，一种电子装置包括：储藏室；相机；存储器，被配置为存储与储藏室中提供的产品相对应的数据库；以及处理器，通信地耦接到相机和存储器以控制电子装置。所述处理器被配置为：控制所述相机捕捉所述储藏室的一侧的图像；基于识别出第一产品被输入到所述储藏室，获得所述第一产品的第一特征；通过将所述第一特征存储在所述存储器中来更新所述数据库；基于识别出第二产品从所述储藏室输出，获得所述第二产品的第二特征；从数据库中识别与第二特征相对应的产品；以及基于与第二特征相对应的产品来更新数据库。
3、处理器可以被配置为：通过将所述第二产品的图像输入到所述存储器中存储的第一神经网络模型、第二神经网络模型和第三神经网络模型中的至少一个来获得至少一个第二特征；识别与至少一个第二特征相对应的产品；以及基于与至少一个第二特征相对应的产品来更新数据库。第一神经网络模型可以基于相同产品的多个姿势的形状被映射为相同类别的第一训练数据来训练。第二神经网络模型可以基于具有共同标志、形状或纹理中的至少一种的不同产品被映射为相同类别的第二训练数据来训练。第三神经网络模型可以基于针对相同产品的多个姿势的形状被映射为相同类别的训练数据执行平滑处理、模糊处理、色度降低或颜色值降低中的至少一种的第三训练数据来训练。
4、处理器可以被配置为：通过将所述第二产品的图像输入到所述第一神经网络模型、所述第二神经网络模型和所述第三神经网络模型中的每一个来获得多个第二特征；添加多个第二特征的权重；从数据库中识别与加权求和的第二特征相对应的产品；以及基于与加权求和的第二特征相对应的产品来更新数据库。
5、处理器可以被配置为：通过将所述第二产品的图像输入到所述第一神经网络模型、所述第二神经网络模型和所述第三神经网络模型中的每一个来获得多个第二特征；基于所述第一神经网络模型、所述第二神经网络模型和所述第三神经网络模型的优先级来获得所述多个第二特征的优先级；基于多个第二特征的优先级，从数据库中识别与多个第二特征相对应的产品；以及基于与多个第二特征相对应的产品来更新数据库。
6、数据库可以包括储存在储藏室中的多个产品的多个特征。处理器可以被配置为：识别多个第二特征中具有最高优先级的第二特征与多个特征中的每一个之间的相似度；以及基于在所识别的相似度中作为最高相似度的第一相似度与作为次高相似度的第二相似度之间的第一差值是第一阈值或更大，识别出与所述第一相似度相对应的产品被输出。
7、处理器可以被配置为：基于第一差值小于第一阈值，重新识别具有第二最高优先级的第二特征与多个特征中的每一个之间的相似度；以及基于在重新识别的相似度中作为最高相似度的第三相似度与作为次高相似度的第四相似度之间的第二差值是第一阈值或更大，识别出与第三相似度相对应的产品被输出。
8、数据库包括储存在储藏室中的多个产品的多个特征，并且其中，处理器被配置为：通过将所述第二产品的图像输入到所述第一神经网络模型来获得第二特征1；识别所述第二特征1与所述多个特征中的每一个之间的相似度；基于在所识别的相似度中作为最高相似度的第一相似度与作为次高相似度的第二相似度之间的差值是第二阈值或更大，并且所述第一相似度和所述第二相似度是第三阈值或更大，识别出与所述第一相似度相对应的产品被输出；基于所述第一相似度与所述第二相似度之间的差值小于所述第二阈值，并且所述第一相似度和所述第二相似度是所述第三阈值或更大，通过将所述第二产品的图像输入到所述第二神经网络模型来获得第二特征2；以及通过从数据库中识别与第二特征2相对应的产品来更新数据库。
9、数据库包括储存在储藏室中的多个产品的多个特征，并且其中，处理器被配置为：通过将所述第二产品的图像输入到所述第一神经网络模型来获得第二特征1；识别所述第二特征1与所述多个特征中的每一个之间的相似度；基于所识别的相似度中的最高相似度小于第四阈值，通过将所述第二产品的图像输入到所述第三神经网络模型来获得第二特征3；从数据库中识别与第二特征3相对应的产品；以及基于与第二特征3相对应的产品来更新数据库。
10、数据库可以包括储存在储藏室中的多个产品的多个特征。处理器可以被配置为：基于所述多个产品的数量是阈值数量或更多，执行重新映射操作以降低所述多个特征之间的相似度。
11、处理器可以被配置为：控制所述相机捕捉所述储藏室的一侧的多个连续捕捉的图像；从多个连续捕捉的图像中识别预定颜色的区域；以及基于所述多个连续捕捉的图像中的所述区域的移动，识别第三产品是否正在被输入到所述储藏室或从所述储藏室输出。
12、电子装置还可以包括门。处理器可以被配置为：基于门被打开，控制相机捕捉储藏室的一侧的图像。
13、根据本公开的实施例，一种用于控制电子装置的方法，包括：捕捉所述电子装置的储藏室的一侧的图像；基于识别出第一产品被输入到所述储藏室，获得所述第一产品的第一特征；通过将所述第一特征存储在所述电子装置的存储器中来更新储存在所述储藏室中的产品的数据库；基于识别出第二产品从所述储藏室输出，获得所述第二产品的第二特征；从数据库中识别与第二特征相对应的产品；以及基于与第二特征相对应的产品来更新数据库。
14、获得所述第二特征可以包括：通过将第二产品的图像输入到第一神经网络模型、第二神经网络模型和第三神经网络模型中的至少一个来获得至少一个第二特征。识别与第二特征相对应的产品可以包本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电子装置，包括：
2.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述处理器被配置为：
3.根据权利要求2所述的电子装置，其中，所述处理器被配置为：
4.根据权利要求2所述的电子装置，其中，所述处理器被配置为：
5.根据权利要求4所述的电子装置，其中，所述数据库包括储存在所述储藏室中的多个产品的多个特征，并且
6.根据权利要求5所述的电子装置，其中，所述处理器被配置为：
7.根据权利要求2所述的电子装置，其中，所述数据库包括储存在所述储藏室中的多个产品的多个特征，并且
8.根据权利要求2所述的电子装置，其中，所述数据库包括储存在所述储藏室中的多个产品的多个特征，并且
9.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述数据库包括储存在所述储藏室中的多个产品的多个特征，并且
10.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述处理器被配置为：
11.根据权利要求1所述的装置，还包括门，
12.一种用于控制电子装置的方法，所述方法包括：
13.根据权利要求
14.根据权利要求13所述的方法，其中，获得所述第二特征包括：
15.根据权利要求13所述的方法，其中，获得所述第二特征包括：通过将所述第二产品的图像输入到所述第一神经网络模型、所述第二神经网络模型和所述第三神经网络模型中的每一个来获得多个第二特征，
...【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种电子装置，包括：
2.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述处理器被配置为：
3.根据权利要求2所述的电子装置，其中，所述处理器被配置为：
4.根据权利要求2所述的电子装置，其中，所述处理器被配置为：
5.根据权利要求4所述的电子装置，其中，所述数据库包括储存在所述储藏室中的多个产品的多个特征，并且
6.根据权利要求5所述的电子装置，其中，所述处理器被配置为：
7.根据权利要求2所述的电子装置，其中，所述数据库包括储存在所述储藏室中的多个产品的多个特征，并且
8.根据权利要求2所述的电子装置，其中，所述数据库包括储存在所述储藏室中的多个产品的多个特征，并且
9.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述数...
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