СИСТЕМА ИДЕНТИФИКАЦИИ СВЕЖИХ ПРОДУКТОВ ДЛЯ КАССОВОГО ТЕРМИНАЛА РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ

1. Способ категоризации изображений, включающий
предобработку, при этом предобработка включает в себя
получение множества изображений фонов, на которых должны быть определены отдельные наименования продуктов, в качестве набора фоновых изображений,
получение исходного ряда изображений отдельных наименований продуктов, которые должны быть определены в исходном наборе изображений отдельных наименований продуктов,
маскирование фона изображений в исходном наборе изображений отдельных наименований продуктов для создания набора маскированных изображений отдельных наименований продуктов,
цифровую аугментацию набора маскированных изображений отдельных наименований продуктов для создания расширенного набора маскированных изображений отдельных наименований продуктов, который включает больший ряд изображений маскированных отдельных наименований продуктов, чем набор маскированных изображений отдельных наименований продуктов,
наложение каждого изображения расширенного набора изображений отдельных наименований продуктов на каждое из изображений набора фоновых изображений для создания множества новых обучающих изображений как части набора обучающих изображений, набор обучающих изображений, таким образом, обеспечивающий достаточную количественную изменчивость для обучения нейронной сети,
выделение признаков из набора обучающих изображений, и
создание модели классификации путем обучения нейронной сети на наборе обучающих изображений, где модель классификации обеспечивает прогнозирование категоризации изображения;
реализацию модели классификации в процессоре; и
получение изображения для категоризации, где процессор связан с системой кассовых терминалов, процессор использует модель классификации на полученном изображении для обеспечения выходных данных прогнозирования категоризации изображения для системы кассовых терминалов.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что в предобработке предварительно обученная сверточная нейронная сеть (СНС), обученная на больших несвязанных или отдельных наборах данных, применяется в качестве детектора признаков.
3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что нейронная сеть включает полносвязную нейронную сеть.
4. Способ по п. 2, отличающийся тем, что выделение признаков включает
a) предварительно обученную СНС;
b) гистограмму цветового пространства;
c) текстурные признаки по числовому вектору признаков и
d) доминирующую цветовую сегментацию.
5. Способ по п. 1, отличающийся тем, что система кассовых терминалов принимает форматированную взаимосвязь выходных данных посредством модели классификации, форматированные выходные данные, включающие протокол для обеспечения оценок для процентной вероятности категории изображения для системы кассовых терминалов.
6. Внешняя система обработки и классификации изображений для создания модели классификации и классифицирования изображений, внешних по отношению к системе кассовых терминалов, в которой система обработки и классификации изображений включает процессор, выполненный с возможностью
предобработки, при этом предобработка включает в себя
получение множества изображений фонов, на которых должны быть определены отдельные наименования продуктов, в качестве набора фоновых изображений,
получение исходного ряда изображений отдельных наименований продуктов, которые должны быть определены в исходном наборе изображений отдельных наименований продуктов,
маскирование фона изображений в исходном наборе изображений отдельных наименований продуктов для создания набора маскированных изображений отдельных наименований продуктов,
цифровую аугментацию набора маскированных изображений отдельных наименований продуктов для создания расширенного набора маскированных изображений отдельных наименований продуктов, который включает больший ряд изображений маскированных отдельных наименований продуктов, чем набор отдельных маскированных изображений,
наложение каждого изображения расширенного набора изображений отдельных наименований продуктов на каждое из изображений набора фоновых изображений для создания множества новых обучающих изображений как части набора обучающих изображений, набор обучающих изображений, таким образом, обеспечивающий достаточную количественную изменчивость для обучения нейронной сети;
выделения признаков из расширенного набора изображений для создания модели классификации путем обучения нейронной сети на расширенном наборе изображений; и
применения модели классификации, реализованной в процессе, для обеспечения в качестве выходных данных прогнозирования категории изображения; и
создания форматированной взаимосвязи в качестве выходных данных, включающих протокол для системы кассовых терминалов, где система кассовых терминалов принимает форматированную взаимосвязь выходных данных посредством модели классификации внешней системы.
7. Система по п. 6, отличающаяся тем, что модель классификации обеспечивает процентную вероятность категоризации изображения.
8. Система по п. 7, отличающаяся тем, что в предобработке нейронная сеть включает предварительно обученную сверточную нейронную сеть (СНС), обученную на больших несвязанных или отдельных наборах данных, используемую в качестве детектора формы и контура.
9. Система по п. 7, отличающаяся тем, что нейронная сеть включает полносвязную нейронную сеть.
10. Система по п. 8, отличающаяся тем, что выделение признаков включает
a. Предварительно обученную СНС;
b. Гистограмму цветового пространства;
c. Текстурные признаки по числовому вектору признаков и
d. Доминирующую цветовую сегментацию.
11. Способ обработки изображений для создания модели классификации изображений для категоризации изображений продуктов, включающий
получение множества изображений фонов, на которых должны быть определены отдельные наименования продуктов, в качестве набора фоновых изображений;
получение исходного ряда изображений отдельных наименований продуктов, которые должны быть определены в исходном наборе изображений отдельных наименований продуктов;
маскирование фона изображений в исходном наборе изображений отдельных наименований продуктов для создания набора маскированных изображений отдельных наименований продуктов;
цифровую аугментацию набора маскированных изображений отдельных наименований продуктов для создания расширенного маскированного набора изображений отдельных наименований продуктов, который включает больший рад изображений маскированных отдельных наименований продуктов, чем набор маскированных изображений отдельных наименований продуктов;
наложение каждого изображения расширенного набора изображений отдельных наименований продуктов на каждое из изображений набора фоновых изображений для создания множества новых обучающих изображений как части набора обучающих изображений, чтобы, таким образом, обеспечить достаточную количественную изменчивость для обучения нейронной сети;
выделение признаков из набора обучающих изображений, где выделение признаков включает использование предварительно обученной сверточной нейронной сети (СНС) в качестве высокоуровневого идентификатора контура и формы; и
создание модели классификации путем обработки второго ряда изображений с помощью нейронной сети, где модель классификации обеспечивает прогнозирование категоризации изображения.
12. Способ по п. 11, отличающийся тем, что создание модели классификации дополнительно включает выделение предварительно обработанных признаков изображений в наборе обучающих изображений.
13. Способ по п. 11, отличающийся тем, что выделение признаков включает:
a) предварительно обученную СНС;
b) гистограмму цветового пространства;
c) текстурные признаки по числовому вектору признаков и
d) доминирующую цветовую сегментацию.
14. Способ по п. 11, отличающийся тем, что нейронная сеть включает полносвязную нейронную сеть.
15. Способ по п. 11, отличающийся тем, что модель классификации реализуется в процессоре, который является внешним относительно системы кассовых терминалов и который связан с системой кассовых терминалов.
16. Способ по п. 15, отличающийся тем, что способ включает в себя передачу форматированной взаимосвязи выходных данных посредством модели классификации системе кассовых терминалов, форматированные выходные данные, включающие протокол для обеспечения оценок для процентной вероятности категории изображения для системы кассовых терминалов.
17. Способ обработки набора обучающих изображений для создания модели классификации изображений, включающий
предобработку, при этом предобработка включает в себя
получение множества изображений сцен, в которых должны быть определены отдельные наименования продуктов, в качестве набора фоновых изображений;
получение исходного ряда изображений отдельных наименований продуктов, которые должны быть определены в исходном наборе изображений отдельных наименований;
маскирование фона изображений в исходном наборе изображений отдельных наименований продуктов для создания набора маскированных изображений отдельных наименований продуктов;
цифровую аугментацию набора маскированных изображений отдельных наименований продуктов для создания расширенного набора маскированных изображений отдельных наименований продуктов, который содержит больший ряд маскированных изображений отдельных наименований продуктов, чем набор отдельных маскированных изображений;
наложение каждого из изображений расширенного набора изображений отдельных наименований продуктов на каждое из изображений набора фоновых изображений для создания множества новых обучающих изображений как части набора обучающих изображений, набор обучающих изображений, таким образом, обеспечивающий достаточную количественную изменчивость для обучения нейронной сети;
выделение признаков из расширенного набора изображений; и
обработку набора обучающих изображений с помощью нейронной сети для создания модели классификации для развертывания;
где сегментация изображения не осуществляется при развертывании.
18. Способ по п. 17, отличающийся тем, что при развертывании включает в себя
захват изображения,
выделение, по меньшей мере, одного признака из изображения, и
применение выделенного признака к нейронной сети модели классификации для создания прогнозирования категоризации изображения.
19. Способ по п. 17, отличающийся тем, что в предобработке, выделение признаков осуществляется предварительно обученной сверточной нейронной сетью (СНС), обученной на больших несвязанных или отдельных наборах данных, используемой в качестве детектора формы и контура.
20. Способ по п. 17, отличающийся тем, что нейронная сеть включает полносвязную нейронную сеть.
21. Способ по п. 19, отличающийся тем, что выделение признаков включает
a) предварительно обученную СНС;
b) гистограмму цветового пространства;
c) текстурные признаки по числовому вектору признаков и
d) доминирующую цветовую сегментацию.
22. Способ по п. 17, отличающийся тем, что для развертывания, модель классификации реализуется в процессоре, который является внешним относительно системы кассовых терминалов и который связан с системой кассовых терминалов.
23. Способ по п. 22, отличающийся тем, что система кассовых терминалов принимает форматированную взаимосвязь выходных данных посредством модели классификации, форматированные выходные данные, включающие протокол для обеспечения оценок для процентной вероятности категории изображения для системы кассовых терминалов.
24. Способ категоризации изображений, включающий
получение множества изображений сцен, в которых должны быть определены отдельные наименования продуктов, в качестве набора фоновых изображений;
получение исходного ряда изображений отдельных наименований продуктов, которые должны быть определены в исходном наборе изображений отдельных наименований продуктов;
маскирование фона изображений в исходном наборе изображений отдельных наименований продуктов для создания набора маскированных изображений отдельных наименований продуктов;
цифровую аугментацию набора маскированных изображений отдельных наименований продуктов для создания расширенного набора маскированных изображений отдельных наименований продуктов, который включает больший ряд изображений маскированных отдельных наименований продуктов, чем набор маскированных изображений отдельных наименований продуктов;
наложение каждого изображения расширенного набора изображений отдельных наименований продуктов на каждое из изображений набора фоновых изображений для создания множества новых обучающих изображений как части набора обучающих изображений, чтобы, таким образом, обеспечить достаточную количественную изменчивость для обучения нейронной сети;
выделение признаков из изображений во втором наборе изображений в соответствии с:
a) предварительно обученной сверточной нейронной сетью (СНС), обученной на больших несвязанных или отдельных наборах данных, применяемой в качестве детектора признаков;
b) гистограммой цветового пространства;
c) текстурными признаками по числовому вектору признаков и
d) доминирующей цветовой сегментацией;
и обучение нейронной сети на выделенных признаках для создания модели классификации, где модель классификации обеспечивает прогнозирование категоризации изображения.
25. Способ по п. 24, отличающийся тем, что, дополнительно включает: реализацию модели классификации в процессоре; и
получение изображения для категоризации, где процессор связан с системой кассовых терминалов, процессор, использующий модель классификации для обеспечения выходных данных процентной вероятности категоризации изображения для системы кассовых терминалов.
26. Способ по п. 25, отличающийся тем, что система кассовых терминалов принимает форматированную взаимосвязь выходных данных посредством модели классификации, форматированные выходные, включающие протокол для обеспечения оценок для процентной вероятности категории изображения для системы кассовых терминалов.