【摘 要】
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在新零售背景下,无人货架上商品种类繁多、背景复杂且易受光照等外界因素干扰,顾客手持商品时手部或身体也会对商品关键信息形成遮挡,使得自然场景中仅采用图像识别算法在精度和速度上不能满足无人货架应用需求。针对无人货架实际应用场景的特性,本文在深度学习及卷积神经网络框架下,基于人体关节点定位算法与图像分类算法对该场景下的手持商品进行识别。其中人体关节点定位算法能准确定位持有商品手部的相关关节点,而图像分类
【基金项目】
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河北省自然科学基金（F2019202364）；
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在新零售背景下,无人货架上商品种类繁多、背景复杂且易受光照等外界因素干扰,顾客手持商品时手部或身体也会对商品关键信息形成遮挡,使得自然场景中仅采用图像识别算法在精度和速度上不能满足无人货架应用需求。针对无人货架实际应用场景的特性,本文在深度学习及卷积神经网络框架下,基于人体关节点定位算法与图像分类算法对该场景下的手持商品进行识别。其中人体关节点定位算法能准确定位持有商品手部的相关关节点,而图像分类算法主要识别以关节点为中心截取的包含商品主要特征的图像。为了提升算法的实用性,本文主要从识别速度与精度两个方面入手研究。具体研究内容如下:（1）轻量级人体关节点定位算法研究无人货架场景下对顾客手持的商品进行识别,首先需要准确定位顾客手臂关节点。本文提出一种轻量级卷积姿态机（L-CPM）算法进行关节点定位,主要通过引入轻量级卷积结构以及降低特征图分辨率两个方面,来提升人体关节点定位速度。为降低算法计算量,一方面用轻量级卷积结构代替人体关节点定位算法中的标准卷积结构,另一方面在保留图像主要特征的前提下,通过下采样尽可能减小算法部分卷积结构输出的特征图分辨率,以减少冗余信息。采用公开数据集与真实场景数据集分别对算法进行测试,从计算量（FLOPs）、视觉效果、精度（PCKh）等评价指标验证算法的有效性。结果表明本文L-CPM算法在保证识别精度的情况下能有效降低算法的复杂度。（2）基于超分辨率重建的人体关节点定位算法研究轻量级卷积姿态机（L-CPM）在降低计算量的同时,不可避免产生卷积输出特征丢失,降低了人体关节点定位精度。因此本文提出一种基于超分辨率重建的人体关节点定位算法（EP-L-CPM）,通过在L-CPM中引入超分辨重建（ESPCN）来恢复丢失的特征信息。ESPCN主要作用在网络的最后一个卷积层,其通过核心操作亚像素卷积对输出的低分辨率特征图的像素重新进行排列,以重建得到高分辨率特征图。采用公开数据集与真实场景数据集分别对算法进行测试,从视觉效果、精度（PCKh）、计算量（FLOPs）等评价指标验证算法的有效性。结果表明本文EP-L-CPM算法在不增加计算量的情况下能有效提高关节点定位精度。（3）基于注意力机制的无人货架商品图像分类算法研究无人货架上商品的识别效果主要取决于训练数据的有效性以及分类算法的性能。在训练数据方面,以EP-L-CPM能精确定位持有商品手部的有效关节点为基础,利用被定位到的手肘、手腕、手指部位等关节点确定出有效关节点位置,并以该有效关节点为中心截取包含商品主要信息的图像构建背景纯净、少冗余的训练数据集;同时为了增加算法鲁棒性、减少光照等外界因素的影响,进一步对训练数据集进行数据增强。在算法性能改进方面,本文提出一种基于注意力机制的图像分类算法ATN-Mobile Net,主要是在Mobile Net V2的网络后端引入注意力模型,来实现对注意力区域特征的增强。为验证所提出算法的有效性,在所构建的数据集上进行多组对比实验,结果表明本文算法能有效提升商品识别精度。
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