【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能货柜领域，尤其涉及一种智能货柜隐私保护及商品识别方法、设备及存储介质。
技术介绍
1、无人售货柜以其人工成本低、便捷性强、灵活性高等诸多优势，成为“新零售”行业的新宠，已逐步在我国推广并使用。
2、传统无人售货柜采用机械结构设计，利用货道(如弹簧货道、推板货道)等滑摆放物品。用户先选中商品并付款后，商品通过固定的货道滑落至取货口。传统无人售货柜存在以下缺点：
3、1)售卖的商品种类有限，且难以摆放易碎、不规则、体积大、重量大的商品；2)售卖的商品数量有限，不能对商品进行叠放，运营时补货难度更高，商品容量小；3)用户购买时便利性差，购物体验较差；4)传统无人售货柜机械设计复杂，硬件成本高昂且占地面积较大，不利于大规模的推广使用。
4、为解决上述传统无人售货柜存在的缺点，现有方案研发了新一代基于视觉视频识别的智能售货柜。智能无人售货柜采用“扫码-开门-拿商品-关门-自动结账”的业务流程。
5、用户扫码开门后可随意挑选商品，在完成关门动作后，售货柜进行自动结账并推送给用户。智能售货柜机械结构更为简单，柜体成本较低且占地位置小，适用性更强，此外，智能售货柜支持商品叠放，支持的商品种类更多，容量更大，降低了运营难度。然而，现有智能售货柜也面临以下问题需要解决：
6、1)智能售货柜通常采用视频记录用户购买商品的过程，存在隐私泄露的风险，需对视频中的隐私进行针对性的保护；
7、2)在采用深度学习等人工智能技术对商品进行检测和识别时，需准备海量的训练数据集
8、3)智能售货柜售卖的商品种类非常多，且种类间的差别较小，现有深度学习识别技术易出现误识别的情况；
9、4)人工智能目标检测和识别模型参数量较大，推理计算资源消耗大，导致目标检测和识别计算成本增加。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于：提出一种智能货柜隐私保护及商品识别方法、设备及存储介质，解决现有智能货柜未保护用户隐私，且对商品识别不准确的技术问题。
2、一种智能货柜隐私保护及商品识别方法，包括以下步骤：
3、s1：获取智能货柜采集的视频流，对其抽帧处理，获得一系列视觉影像；
4、s2：根据所述视觉影像，采用半自动方式分别构建人脸和商品检测训练数据集、商品识别训练数据集；
5、s3、构建人脸和商品检测模型、商品识别模型，并分别根据人脸和商品检测训练数据集、商品识别训练数据集进行对应训练，得到训练完成的人脸和商品检测模型、商品识别模型；
6、s4、对于新输入的视觉影像，利用训练完成的人脸和商品检测模型完成人脸和多个商品的检测，并对人脸做隐私化处理；
7、s5、根据步骤s4检测到的多个商品，采用商品识别模型获取其对应的多个商品类型；
8、s6、采用推荐方法从多个商品类型中，确定最终的商品类型。
9、一种存储介质，所述存储介质存储指令及商品检测模型和商品识别模型用于实现一种智能货柜隐私保护及商品识别方法。
10、一种智能货柜隐私保护及商品检测设备，包括：处理器及所述存储介质；所述处理器加载并执行所述存储介质中的指令及对商品检测模型和商品识别模型作剪枝、量化操作，用于实现一种智能货柜隐私保护及商品识别方法。
11、本专利技术提供的有益效果是：智能货柜运行时，采用人脸和商品检测模型，对检测出来的人脸进行隐私化处理；通过半自动样本数据集的构建，提高模型训练前的准备速度的同时，间接提高了模型检测准确率；通过对多种商品进行识别与推荐，提高了商品检测的精度。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种智能货柜隐私保护及商品识别方法，其特征在于：方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种智能货柜隐私保护及商品识别方法，其特征在于：步骤S1中对视频流进行抽帧前，还对其进行解码处理。
3.如权利要求1所述的一种智能货柜隐私保护及商品识别方法，其特征在于：步骤S2中，人脸和商品检测训练数据集的构建过程具体如下：
4.如权利要求1所述的一种智能货柜隐私保护及商品识别方法，其特征在于：步骤S2中，商品识别训练数据集的构建过程如下：
5.如权利要求4所述的一种智能货柜隐私保护及商品识别方法，其特征在于：步骤S4具体为：
6.如权利要求1所述的一种智能货柜隐私保护及商品识别方法，其特征在于：步骤S5具体如下：
7.如权利要求6所述的一种智能货柜隐私保护及商品识别方法，其特征在于：在步骤S53将商品的高维特征与商品模板库进行逐一对比之前，还采用先验信息限定对比范围。
8.如权利要求1所述的一种智能货柜隐私保护及商品识别方法，其特征在于：步骤S6具体如下：
9.一种存储介质，其特征在于：所
10.一种智能货柜隐私保护及商品检测设备，其特征在于：包括：处理器及存储介质；所述处理器加载并执行存储介质中的指令及对商品检测模型和商品识别模型作剪枝、量化操作，用于实现权利要求1～8任一项所述的一种智能货柜隐私保护及商品识别方法。
...【技术特征摘要】
1.一种智能货柜隐私保护及商品识别方法，其特征在于：方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种智能货柜隐私保护及商品识别方法，其特征在于：步骤s1中对视频流进行抽帧前，还对其进行解码处理。
3.如权利要求1所述的一种智能货柜隐私保护及商品识别方法，其特征在于：步骤s2中，人脸和商品检测训练数据集的构建过程具体如下：
4.如权利要求1所述的一种智能货柜隐私保护及商品识别方法，其特征在于：步骤s2中，商品识别训练数据集的构建过程如下：
5.如权利要求4所述的一种智能货柜隐私保护及商品识别方法，其特征在于：步骤s4具体为：
6.如权利要求1所述的一种智能货柜隐私保护及商品识别方法，其特征在于：步骤s5具体如下：
【专利技术属性】
技术研发人员：刘洋，卢文杰，刘钊，
申请(专利权)人：武汉轻购云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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