【摘要】：線上電商在互聯(lián)網(wǎng)和物流的普及下高速發(fā)展。然而經(jīng)歷了一段時(shí)間的高速發(fā)展后,傳統(tǒng)電商近年來(lái)面臨線上增長(zhǎng)乏力等問題,已經(jīng)進(jìn)入瓶頸期,不得不在阿里巴巴提出的“新零售”背景下進(jìn)行線上電商與線下銷售結(jié)合的嘗試,尋求突破。智能貨柜是各大電商看好的發(fā)展方向,在嘗試使用了非視覺解決方案后,隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的重大突破,基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺解決方案成為了智能貨柜解決方案的研究重點(diǎn)。本文圍繞智能貨柜的靜態(tài)視覺解決方案做了一定研究。主要工作如下:(1)對(duì)市面上最常用的靜態(tài)視覺解決方案——利用基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)貨柜進(jìn)行全監(jiān)督商品檢測(cè)的方法——進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)與分析。本文分別用目標(biāo)檢測(cè)性能最好的雙步目標(biāo)檢測(cè)算法Faster R-CNN和單步目標(biāo)檢測(cè)算法YOLOv3在自己收集的真實(shí)貨柜場(chǎng)景數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),并用自己提出的針對(duì)智能貨柜商品檢測(cè)準(zhǔn)確性的評(píng)價(jià)方法對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)了這種方法雖然能通過(guò)對(duì)消費(fèi)前后的兩個(gè)時(shí)刻的貨柜內(nèi)商品進(jìn)行完整檢測(cè)來(lái)完成高精度的自動(dòng)盤點(diǎn)、自動(dòng)結(jié)算等功能,但是存在標(biāo)注成本高、更新成本高、部署成本高等問題。(2)針對(duì)以上實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)的問題,本文提出了一個(gè)新穎的成對(duì)圖片差異檢測(cè)算法DiffNet,該算法將孿生網(wǎng)絡(luò)相似性度量學(xué)習(xí)的特性與目標(biāo)檢測(cè)算法相結(jié)合,對(duì)消費(fèi)者消費(fèi)前后兩個(gè)時(shí)刻貨柜內(nèi)圖像進(jìn)行直接的差異檢測(cè),找到有差異的商品所在的位置,之后用一個(gè)商品分類模型對(duì)差異商品進(jìn)行類型識(shí)別,即可完成智能貨柜的自動(dòng)結(jié)算等功能。以DiffNet為核心的智能貨柜靜態(tài)解決方案只用標(biāo)注一對(duì)商品的差異位置包圍框,標(biāo)注成本遠(yuǎn)低于全監(jiān)督目標(biāo)檢測(cè);產(chǎn)品上新后只用更新分類模型,更新成本低;DiffNet和商品分類模型的部署對(duì)硬件要求比全監(jiān)督目標(biāo)檢測(cè)低,部署成本低,且算法準(zhǔn)確度與全監(jiān)督目標(biāo)檢測(cè)方法相近,有較強(qiáng)的實(shí)際應(yīng)用意義�？偨Y(jié)來(lái)講,論文針對(duì)無(wú)人零售環(huán)境下的商品檢測(cè)問題首先實(shí)踐了目前計(jì)算機(jī)視覺中的主流解決方案,然后主要針對(duì)其應(yīng)用中標(biāo)注成本高的問題,提出了一種新穎的差異識(shí)別深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并取得了更加理想的應(yīng)用效果。
【圖文】：

圖 1-1 目標(biāo)檢測(cè)過(guò)程目標(biāo)檢測(cè)的發(fā)展可以用深度學(xué)習(xí)的崛起時(shí)間來(lái)作為一個(gè)分水嶺，用特征提取方式是人工手動(dòng)提取還是深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)提取來(lái)分類，可以將目標(biāo)檢測(cè)分為傳統(tǒng)方法和基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法兩大類。深度學(xué)習(xí)方法介入前，傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)方法的主流做法是區(qū)域選擇、特征提取和分類回歸三部曲，基于滑動(dòng)窗口做區(qū)域選擇的檢測(cè)方法在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)是表現(xiàn)最好的檢測(cè)算法。對(duì)于外表接近剛性，即形狀比較固定的物體，常見做法是使用滑動(dòng)窗口搜索候選框，計(jì)算 SIFT[8]、HOG[9]、Haar[10,11]等快速特征，然后應(yīng)用支持向量機(jī)[12]、隨機(jī)森林[13]等分類器得到最終結(jié)果。對(duì)于外觀表現(xiàn)為非剛性，，即形狀變化比較大的物體，常采用 DPM(Deformable Part Model) 算法[14]，通過(guò)滑動(dòng)窗口徹底搜索可能的位置、尺度和長(zhǎng)寬比，然后提取特征進(jìn)行分類，這也是深度學(xué)習(xí)應(yīng)用在目標(biāo)檢測(cè)算法里之前表現(xiàn)最好的檢測(cè)算法；一些目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域的算法也能對(duì)非剛性物體的檢測(cè)起到比較好的作用，例如 SPM[15]和 BoW 模型[15]等，這些算法由于計(jì)算特

圖 2-1 Faster R-CNN 整體結(jié)構(gòu)圖Faster R-CNN 最突出的貢獻(xiàn)在于提出了區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)（Region ProposalNetwork,RPN），是一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，取代了選擇性搜索方法（Selective SearchSS），讓區(qū)域提取的過(guò)程也能放入 GPU 中由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)，把候選區(qū)域提取的時(shí)間開銷從 2s 降低到了 0.01s。作者還在 RPN 中首次提出了錨框（Anchor）的概念，錨框是大小和尺寸固定
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41;TP183

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本文編號(hào)：2653271