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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司
摘要：本发明提供了一种基于机器学习的物品识别方法及装置，该方法包括：通过图像采集装置采集目标物品的第一包装图像；将所述第一包装图像输入训练模型，得到所述目标物品为疑似物品的概率值，其中，所述疑似物品为所述目标物品的一个或多个预设样本；将所述目标物品识别为所述概率值符合预定条件的一个疑似物品。通过本发明，解决了相关技术中对物品识别不准确等技术问题。
主权项：1.一种基于机器学习的物品识别方法，其特征在于，包括：通过图像采集装置采集目标物品的第一包装图像；将所述第一包装图像输入训练模型，得到所述目标物品为疑似物品的概率值，其中，所述疑似物品为所述目标物品的一个或多个预设样本；将所述目标物品识别为所述概率值符合预定条件的一个疑似物品；所述将所述第一包装图像输入训练模型，得到所述目标物品为疑似物品的概率值包括：分别将所述第一包装图像输入所述训练模型中的第一训练模型和所述训练模型中的第二训练模型；所述第一训练模型为卷积神经网络，所述卷积神经网络包括：卷积层、池化层、激励层和反卷积层；所述第二训练模型为高斯随机网络，所述高斯随机网络包括：卷积层、池化层、激励层和全连接层；通过所述第一训练模型计算所述第一包装图像的目标文字特征为所述疑似物品的文字特征的第一概率；以及通过所述第二训练模型计算所述第一包装图像的目标外观特征为所述疑似物品的外观特征的第二概率；根据所述第一概率和所述第二概率计算所述目标物品为所述疑似物品的概率值；所述通过所述第一训练模型计算所述第一包装图像的目标文字特征为所述疑似物品的文字特征的第一概率包括：检测所述第一包装图像中是否存在目标文本；在检测所述第一包装图像中存在目标文本的情况下，对所述目标文本进行汉语语言模型N-GRAM编码，得到第一字符串；以及对所述疑似物品的文本进行N-GRAM编码，得到第二字符串；将所述第一字符串与所述第二字符串进行匹配确定共有子字符串的数量，基于共有子字符串的数量、第一字符串中子字符串数量以及第二字符串中子字符串数量，利用预定公式计算第一字符串与第二字符串之间的距离分值，基于距离分值计算所述第一概率。
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