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龙图腾网恭喜深圳友朋智能商业科技有限公司申请的专利基于多模态数据的零售终端库存补给方法、装置及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119919060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510405222.X，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权基于多模态数据的零售终端库存补给方法、装置及系统是由邱俊波;陈俏锋;黄超群设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据的零售终端库存补给方法、装置及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能零售终端技术领域，解决了现有技术中无人售货柜内商品补货准确度低的问题，提供了一种基于多模态数据的零售终端库存补给方法、装置及系统。该方法包括：根据商品交易场景下无人售货柜的实时视频数据，将所述实时视频数据分解为多帧实时图像；对商品区域图像进行多模态特征提取，确定商品特征信息；对历史商品交易场景下的用户区域图像进行人体特征提取，更新用户群体特征信息；将用户群体特征信息作为增量数据输入商品需求预测初始模型中，确定商品需求预测目标模型；将商品特征信息输入商品需求预测目标模型中，根据预测结果从预设商品列表中筛选出目标商品补货上架。本发明能够提高无人售货柜的补货准确度。

本发明授权基于多模态数据的零售终端库存补给方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的零售终端库存补给方法，其特征在于，所述方法包括：根据商品交易场景下无人售货柜的实时视频数据，将所述实时视频数据分解为多帧实时图像；对各帧所述实时图像进行商品目标检测，根据目标检测结果，确定商品区域图像；对所述商品区域图像进行多模态特征提取，确定商品特征信息；对历史商品交易场景下的用户区域图像进行人体特征提取，更新用户群体特征信息；利用预收集的各商品对应的历史商品销售数据和历史商品特征信息，对长短期记忆模型进行训练，确定商品需求预测初始模型；对目标年龄区间进行分类处理，确定目标年龄区间对应的年龄特征信息；对用户职业进行分类和特征编码处理，确定职业特征信息；对用户性别进行转换和编码处理，确定处理后的二元特征信息；根据预设权重，对所述年龄特征信息、职业特征信息和所述二元特征信息进行加权融合，确定多维度特征信息；将所述多维度特征信息输入所述商品需求预测初始模型中进行增量训练和模型微调，确定所述商品需求预测目标模型；将所述商品特征信息输入所述商品需求预测目标模型中，根据预测结果从预设商品列表中筛选出目标商品补货上架；所述对历史商品交易场景下的用户区域图像进行人体特征提取，更新用户群体特征信息包括：获取商品交易场景下的历史图像；对所述历史图像进行人体关键点检测，确定所述用户区域图像；对所述用户区域图像进行图像增强处理，确定增强后的用户目标图像，其中，所述图像增强处理包括超分辨率重建、图像去噪和对比度调整；将所述用户目标图像输入预训练的姿态检测模型中，确定姿态特征信息；对所述用户目标图像进行衣物类型识别，确定用户的衣物特征信息；根据所述衣物特征信息和所述用户姿态特征信息，对用户的年龄阶段和性别进行初步预测，确定初始年龄区间和用户性别；对所述用户目标图像进行面部检测，判断用户目标图像中是否存在用户面部；若存在用户面部，则对面部区域图像进行面部特征提取，确定面部特征信息，其中，所述面部特征信息包括眼部特征信息和面部纹理特征信息；根据所述眼部特征信息和所述面部纹理特征信息，对所述初始年龄区间进行第二次校正，确定校正后的年龄区间为目标年龄区间；根据无人售货柜的地理位置信息，结合所述衣物特征信息，对用户的职业进行预测，确定用户职业；根据所述用户性别、目标年龄区间和所述用户职业，确定所述用户群体特征信息。

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