摘要
本发明涉及商品轨迹跟踪与管理的技术领域。具体涉及一种基于多模态信息的商品轨迹关联方法、装置、设备及介质,其方法包括获取与单个订单相关的多模态信息,多模态信息包括视频信息和扫码信息,基于视频信息,通过多目标追踪模型,自动对视频中的商品进行位置追踪,得到商品的轨迹信息,根据商品轨迹信息,结合扫码信息,自动将商品轨迹信息与扫码信息中的商品信息进行关联,形成商品轨迹信息集,将商品轨迹信息集输入到深度神经网络分类器中,自动输出商品轨迹的标签信息,根据商品轨迹的标签信息,自动识别异常商品类型,并生成异常报告,异常报告包括,漏扫异常报告、漏秤异常报告和错扫异常报告。本发明具有实现了商品的精准追踪的效果。
技术关键词
轨迹关联方法
多模态信息
位置变化信息
报告
特征匹配算法
扫码
标签
视频
特征点信息
深度神经网络分类
关联装置
时空特征信息
异常轨迹
可读存储介质
订单
处理器
时间段
运动
系统为您推荐了相关专利信息
软件缺陷定位方法
缺陷类别
无监督聚类
主题
报告
图像测试装置
半导体测试设备
芯片测试方法
芯片测试系统
生成测试报告
营销数据管理系统
大数据
场景
实时监测数据
风险评估算法
图形化用户界面
场景
深度学习模型
模版
采集环境参数