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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京億貓信息技術(shù)有限公司申請的專利融合多類型傳感器信息的智能購物車用戶行為決策方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119151599B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411642983.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q30/0203；該發(fā)明授權(quán)融合多類型傳感器信息的智能購物車用戶行為決策方法及裝置是由王慶剛;李晨;徐步兵設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-11-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本融合多類型傳感器信息的智能購物車用戶行為決策方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了融合多類型傳感器信息的智能購物車用戶行為決策方法及裝置，所述方法包括：獲取起始時間t0至終止時間t1的時間段商品的重量信息、圖像信息和運動軌跡特征；通過分析事件時間段內(nèi)各個傳感器數(shù)據(jù)，獲取車輛狀態(tài)感知重量的可信度，通過圖像進一步確保重量的可信和重量反饋給圖像的置信程度，從而得到更準確的結(jié)果，對該次事件能夠更準確的評估。

本發(fā)明授權(quán)融合多類型傳感器信息的智能購物車用戶行為決策方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.融合多類型傳感器信息的智能購物車用戶行為決策方法，其特征在于，包括：確定用戶購物事件發(fā)生的起始時間t0至終止時間t1的時間段；獲取起始時間t0至終止時間t1的時間段商品的重量信息、圖像信息和運動軌跡特征；根據(jù)起始時間t0至終止時間t1的時間段商品的重量信息和圖像信息計算用戶購物事件的置信度；若用戶購物事件的置信度高于閾值，則根據(jù)商品的運動軌跡特征及對應(yīng)的重量信息變化匹配對應(yīng)的購物事件類型；根據(jù)起始時間t0至終止時間t1的時間段商品的重量信息和圖像信息計算用戶購物事件的置信度的方法為：根據(jù)歸一化的公式計算所述置信度； λ w 為重量信息可信程度權(quán)重；Wconf為重量置信度；λi為圖像信息可信程度權(quán)重；Iconf為圖像置信度；重量信息可信程度權(quán)重λw、重量置信度Wconf、圖像信息可信程度權(quán)重λi和圖像置信度Iconf的獲取方法包括：獲取時間段內(nèi)的運動傳感器數(shù)據(jù)，包括加速度、姿態(tài)角信息，重量數(shù)據(jù)以及視頻流，同時如果用戶掃碼，通過查詢數(shù)據(jù)庫獲取該商品的標重和上下限和該商品的標準圖像樣本；通過陀螺儀磁力計和加速度傳感器獲取車輛在事件內(nèi)的各個時刻的姿態(tài)和運動情況，用于評估重量數(shù)據(jù)的可靠性；分析重量數(shù)據(jù)，將重量數(shù)據(jù)分為穩(wěn)定段、變化段、穩(wěn)定段，然后在各段時間內(nèi)分析車輛的運動狀態(tài)和姿態(tài)角，從而得到該時間段內(nèi)的重量數(shù)據(jù)的可靠性，穩(wěn)定段內(nèi)，車輛靜止且處于水平，則穩(wěn)定重量值可信程度高；若車輛靜止在坡道上，需要補償重量數(shù)據(jù)，同時穩(wěn)定重量值可信程度高；若車輛水平運動過程中，有多段連續(xù)的穩(wěn)定值且波動相對較小，取平均重量值較為可信，若重量值波動較大，則重量值不可信；圖像算法逐幀分析視頻流：檢測到入侵事件；是否有邊框干擾，若有手扶框，則該時間段內(nèi)的重量完全不可信，若全程物品壓框，車輛靜止，則該時間段內(nèi)的穩(wěn)定重量變化差值可信；分析追蹤到的運動物品軌跡，獲取軌跡特征；將運動物品軌跡中的商品圖像和商品圖像數(shù)據(jù)庫進行比對，獲取topN及其置信度，并根據(jù)topN商品對應(yīng)的barcode檢索數(shù)據(jù)庫，獲取對應(yīng)的商品標重和上下限；若有掃描對應(yīng)的標重信息，則根據(jù)重量的可信程度獲得權(quán)重λw，然后重量通過與標重的差別程度獲得重量的置信度Wconf；然后根據(jù)圖像比對結(jié)果獲取圖像的置信度和權(quán)重；若無掃描對應(yīng)的標重信息，則獲取topN的商品列表，逐個計算重量的置信度，根據(jù)重量的置信度，調(diào)整topN的置信度權(quán)重，即重量越符合，權(quán)重越大，topN重新計算圖像權(quán)重并進行排序，獲取topN的置信結(jié)果，返回業(yè)務(wù)層；若有掃碼事件，將運動物品軌跡中的商品圖像和商品圖像數(shù)據(jù)庫中該Barcode的圖像樣本進行相似度比對，將該相似度作為圖像信息的置信度Iconf；若無掃碼事件，將運動物品軌跡中的商品圖像和商品圖像數(shù)據(jù)庫中所有Barcode下圖像樣本進行相似度比對，選擇最大相似度值作為該圖像信息的置信度Iconf；確定圖像信息權(quán)重λi需要綜合考慮軌跡長度、軌跡中圖像樣本數(shù)、軌跡相對于購物車框的運動方向、軌跡包含的狀態(tài)；如一條軌跡在視頻中的長度較短，包含目標樣本數(shù)也少，賦予權(quán)重λi一個較小的值，反之賦予λi一個較大的值；若一條軌跡運動方向相對于購物車框單一且明確，則賦予權(quán)重λi一個較大的值，若軌跡運動形式復(fù)雜，則賦予權(quán)重λi一個較小的值；若一條軌跡包含運動、靜止兩種狀態(tài)，有兩種情況：狀態(tài)由靜止轉(zhuǎn)變?yōu)檫\動，則表明算法捕捉到了購物車內(nèi)商品被取出的一個完整過程；若狀態(tài)的轉(zhuǎn)變?yōu)殪o止轉(zhuǎn)運動，狀態(tài)由運動轉(zhuǎn)變?yōu)殪o止，則表明算法捕捉到了商品被放入購物車內(nèi)的一個完整過程；此時賦予λi一個較大的值。

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