商品识别模型的测评方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明涉及商品售卖，尤其涉及一种商品识别模型的测评方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、自动售货机（vending machine，vem）是能根据投入的钱币自动付货的机器。自动售货机是商业自动化的常用设备，它不受时间、地点的限制，能节省人力、方便交易。是一种全新的商业零售形式，又被称为24小时营业的微型超市。目前国内常见的自动售货机包括饮料自动售货机、食品自动售货机、综合自动售货机和化妆品自动售货机等。随着社会经济的不断发展，自动售货机越来越受到商家的欢迎，因此得到了越来越广泛的应用。

2、目前，自动售货机可通过训练的商品识别模型对商品进行自动售货。但若直接将训练后的商品识别模型投入自动售货机进行使用。这就可能会造成自动售货机在售货的过程中存在较多的矛盾和问题，并也无法较好地保证商品识别的准确率。

技术实现思路

1、本发明实施例提供一种商品识别模型的测评方法、装置、设备及存储介质，以解决或改进无法较好地保证商品识别的准确率的问题。

2、一种商品识别模型的测评方法，包括：

3、获取目标商品订单和待发布模型，目标商品订单均对应待发布模型；

4、通过待发布模型对目标商品订单进行测评，获取测评结果；

5、获取目标商品订单对应的实际结果，将测评结果与实际结果进行比对，获取比对结果；

6、若比对结果在比对结果阈值以上，则将待发布模型更新为可发布模型，并上传至云端服务器。

7、一种商品识别模型的测评装置，包括：

8、目标商品订单获取模块，用于获取目标商品订单和待发布模型，目标商品订单均对应待发布模型；

9、测评结果获取模块，用于通过待发布模型对目标商品订单进行测评，获取测评结果；

10、比对结果获取模块，用于获取目标商品订单对应的实际结果，将测评结果与实际结果进行比对，获取比对结果；

11、模型上传模块，用于若比对结果在比对结果阈值以上，则将待发布模型更新为可发布模型，并上传至云端服务器。

12、一种商品识别模型的测评装置，还用于若比对结果未超过比对结果阈值，则向模型训练系统发送测评未通过信息，以使模型训练系统重新对待发布模型进行训练。

13、在一些实施例中，目标商品订单获取模块，还用于获取待选商品订单和待发布模型中支持的商品编号信息数据库；若待选商品订单对应的商品编号信息在商品编号信息数据库的范围内，则确定待选商品订单为目标商品订单；若待选商品订单对应的商品编号信息不在商品编号信息数据库的范围内，则剔除待选商品订单。

14、在一些实施例中，目标商品订单获取模块，还用于确定测评时的目标商品种类总量；统计若干自动售货机内的目标商品种类数量；若目标商品种类数量大于目标商品种类总量，则剔除部分自动售货机的所有目标商品订单，并使其余的自动售货机内的目标商品种类数量的总和小于目标商品种类总量。

15、一种商品识别模型的测评装置，还用于若获取自动售货机内新增有其他商品和其他商品订单，则剔除自动售货机内的所有目标商品订单。

16、在一些实施例中，比对结果获取模块，还用于基于商品编号信息，对目标商品订单进行排序，并生成第一列表，第一列表包括目标商品订单对应的实际结果；基于商品编号信息，对目标商品订单进行排序，并生成第二列表，第二列表包括目标商品订单对应的测评结果；将第一列表和第二列表进行比对，基于实际结果，确定测评结果的正确比率。

17、在一些实施例中，目标商品订单获取模块，还用于向云端服务器发送目标商品订单获取指令，获取目标商品订单；向模型训练系统发送待发布模型获取指令，获取待发布模型。

18、一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储器在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述商品识别模型的测评方法。

19、一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述商品识别模型的测评方法。

20、上述商品识别模型的测评方法、装置、设备及存储介质，通过获取目标商品订单和待发布模型，目标商品订单均对应待发布模型；通过待发布模型对目标商品订单进行测评，获取测评结果；获取目标商品订单对应的实际结果，将测评结果与实际结果进行比对，获取比对结果；若比对结果在比对结果阈值以上，则将待发布模型更新为可发布模型，并上传至云端服务器。这样，使得所有通过自动售货机售卖的商品都会有对应的商品识别模型，并且只有通过了本方法对应系统中的商品识别模型，才能被放入在云端服务器中用于使用，这减少了自动售货机在售货的过程中存在的矛盾和问题，并也提高了商品识别的准确率。

技术特征：

1.一种商品识别模型的测评方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的商品识别模型的测评方法，其特征在于，所述获取比对结果之后，还包括：

3.根据权利要求1所述的商品识别模型的测评方法，其特征在于，所述获取目标商品订单和待发布模型，包括：

4.根据权利要求1所述的商品识别模型的测评方法，其特征在于，所述获取目标商品订单和待发布模型，包括：

5.根据权利要求4所述的商品识别模型的测评方法，其特征在于，所述统计若干自动售货机内的目标商品种类数量之后，还包括：

6.根据权利要求1所述的商品识别模型的测评方法，其特征在于，所述获取所述目标商品订单对应的实际结果，将所述测评结果与实际结果进行比对，获取比对结果，包括：

7.根据权利要求1所述的商品识别模型的测评方法，其特征在于，所述获取目标商品订单和待发布模型，包括：

8.一种商品识别模型的测评装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述商品识别模型的测评方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述商品识别模型的测评方法。

技术总结
本申请公开了一种商品识别模型的测评方法、装置、设备及存储介质，其中，该商品识别模型的测评方法包括：获取目标商品订单和待发布模型，目标商品订单均对应待发布模型；通过待发布模型对目标商品订单进行测评，获取测评结果；获取目标商品订单对应的实际结果，将测评结果与实际结果进行比对，获取比对结果；若比对结果在比对结果阈值以上，则将待发布模型更新为可发布模型，并上传至云端服务器。该方法使得所有通过自动售货机售卖的商品都会有对应的商品识别模型，并且只有通过了本方法对应系统中的商品识别模型，才能被放入在云端服务器中用于使用，这减少了自动售货机在售货的过程中存在的矛盾和问题，并也提高了商品识别的准确率。

技术研发人员：唐传明,李金城
受保护的技术使用者：深圳市乐科智控科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13