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龍圖騰網恭喜浙江嗨便利網絡科技有限公司申請的專利基于人工智能模型的售貨柜商品識別算法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119904792B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-03發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510372893.0，技術領域涉及：G06V20/50；該發明授權基于人工智能模型的售貨柜商品識別算法是由張維;洪旺生;張威設計研發完成，并于2025-03-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于人工智能模型的售貨柜商品識別算法在說明書摘要公布了：本發明涉及售貨柜商品識別技術領域，具體涉及基于人工智能模型的售貨柜商品識別算法。基于單攝像頭視頻數據，通過連續幀間特征跟蹤后構造消費者交互圖，再利用圖神經網進行局部特征聚合，隨后通過捕捉全局時空依賴，預測出每個商品的潛在購買意向指數，利用交互圖結構化描述消費者行為，保留每次交互的詳細特征，通過圖卷積和Transformer實現多層次信息融合，在僅依靠單一視覺數據的前提下實現高精度的行為建模和購買意向預測，以便對商品布局進行迭代優化，使高購買意向商品優先分配至更合理的陳列位置，實現售貨柜商品的陳列配置，亦提高用戶購買體驗。

本發明授權基于人工智能模型的售貨柜商品識別算法在權利要求書中公布了：1.基于人工智能模型的售貨柜商品識別算法，其特征在于，包括如下步驟：在商品圖像中檢測出商品區域和消費者手部區域；依據消費者與商品之間的交互構造成圖結構，形成交互圖，包括：在候選交互事件中分別計算交并比、手部運動軌跡曲率以及加速度，其中：利用擬合曲線與其導數計算手部運動軌跡曲率；引入貝葉斯估計方法結合上一幀的加速度和當前幀速度變化的觀測數據，建立先驗分布和觀測概率，實現加速度的最大后驗估計，基于爾曼濾波方法，根據預測誤差動態調整過程噪聲協方差和觀測噪聲協方差，得到更新的加速度；依據交并比、手部運動軌跡曲率以及更新的加速度確定綜合評分，判定圖像幀中發生的商品的交互事件；將交互事件作為圖中的節點，利用時間間隔和空間距離構造邊，通過節點和邊構成圖結構，實現交互圖的構建；將交互圖輸入至圖神經網絡中進行節點特征聚合，通過捕捉全局時空依賴輸出每個商品潛在的購買意向指數，并利用該購買意向指數實現商品陳列的優化；將交互圖輸入至圖神經網絡中進行節點特征聚合的方法為：設交互圖中參與特征聚合的節點為，初始特征為；圖卷積的更新公式為： 其中，表示第層節點的特征，表示節點的鄰居節點集合，和分別表示第層的權重矩陣和偏置，表示激活函數；通過捕捉全局時空依賴輸出商品潛在的購買意向指數的方法為：對每個節點計算購買意向指數： 其中，表示第個節點的購買意向指數，表示中的第個節點的特征向量，分別表示全連接層的權重矩陣和偏置；整個圖的融合節點特征表示Transformer模塊，表示節點特征矩陣，通過自注意力機制對節點特征進行處理，以捕捉長距離依賴關系和全局時序信息，經過Transformer處理后，每個節點的特征都融合全局上下文信息。

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