基于人工智能模型的售货柜商品识别算法

本发明涉及售货柜商品识别技术领域，具体涉及基于人工智能模型的售货柜商品识别算法。基于单摄像头视频数据，通过连续帧间特征跟踪后构造消费者交互图，再利用图神经网进行局部特征聚合，随后通过捕捉全局时空依赖，预测出每个商品的潜在购买意向指数，利用交互图结构化描述消费者行为，保留每次交互的详细特征，通过图卷积和Transformer实现多层次信息融合，在仅依靠单一视觉数据的前提下实现高精度的行为建模和购买意向预测，以便对商品布局进行迭代优化，使高购买意向商品优先分配至更合理的陈列位置，实现售货柜商品的陈列配置，亦提高用户购买体验。