JP2016057813A - Commodity management system and commodity management method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、スーパーマーケットなどの店舗で商品の管理を行う商品管理システムおよび商品管理方法に関するものである。 The present invention relates to a merchandise management system and merchandise management method for managing merchandise in a store such as a supermarket.
スーパーマーケットなどの店舗において、買い物客は、商品棚から所望の商品を適宜選び、その商品を買い物かごに投入する。また、一度投入された商品であっても購入しないのであれば、買い物客は、レジ(清算所)での清算前に、買い物かごからその商品を取り出し商品棚に戻す。 In a store such as a supermarket, a shopper selects a desired product from a product shelf as appropriate and places the product in a shopping cart. Further, if the product once entered is not purchased, the shopper takes out the product from the shopping basket and returns it to the product shelf before the checkout at the cash register (clearing office).
その後、レジでは、店員が買い物客から買い物かごを受け取り、買い物かご内の商品に付されたバーコードなどをスキャンすることで、商品の合計金額がディスプレイなどに表示される。そして、買い物客は、合計金額を支払うことで清算を済ませる。このように、買い物かご内の商品の合計金額は、一般的には、店員が操作するレジで初めて算出される。 After that, at the cash register, the store clerk receives the shopping cart from the shopper and scans a barcode or the like attached to the product in the shopping cart, so that the total price of the product is displayed on the display or the like. The shopper then settles by paying the total amount. As described above, the total amount of commodities in the shopping cart is generally calculated for the first time at a cash register operated by a store clerk.
これに対して、買い物かご内の商品の合計金額を、レジによらず自動的に算出する技術が知られている(例えば、特許文献1)。特許文献1には、複数のカメラが設けられた商品カート(買い物かご)と、商品の清算を自動的に行う商品清算装置とを有する商品自動清算システムが記載されている。 On the other hand, there is known a technique for automatically calculating the total amount of products in the shopping cart regardless of the cash register (for example, Patent Document 1). Patent Document 1 describes an automatic product clearing system having a product cart (shopping basket) provided with a plurality of cameras and a product clearing apparatus that automatically clears the product.
この商品自動清算システムでは、まず、商品が買い物かごに収納された時に、複数のカメラによって複数の方向から商品を撮影し、撮影した複数の画像情報を商品の商品情報として商品清算装置に送信する。つぎに、商品清算装置は、商品情報として送信された商品の複数の画像情報を受信するとともに、複数の画像情報と画像が撮影された時刻データに基づいて商品を認識する。 In this product automatic settlement system, first, when a product is stored in a shopping basket, the product is photographed from a plurality of directions by a plurality of cameras, and the plurality of photographed image information is transmitted to the product clearing apparatus as product information of the product. . Next, the merchandise clearing apparatus receives the plurality of pieces of image information of the merchandise transmitted as the merchandise information, and recognizes the merchandise based on the plurality of pieces of image information and time data at which the images are taken.
続いて、商品清算装置は、商品の認識結果に基づいて、予め登録されている商品の情報を参照し、商品名および商品の金額を含む情報を買い物かごに通知する。通知された商品の情報は、買い物かごの表示操作部に表示される。このようにして、特許文献1では、商品が買い物かごに収納される度に、これらの処理を繰り返すことで商品清算装置によって、購入する全ての商品の合計金額が算出される。 Subsequently, the merchandise clearing apparatus refers to pre-registered merchandise information based on the merchandise recognition result and notifies the shopping cart of information including the merchandise name and the price of the merchandise. The notified product information is displayed on the display operation section of the shopping basket. In this way, in Patent Document 1, each time a product is stored in the shopping cart, the total amount of all the products to be purchased is calculated by the product clearing apparatus by repeating these processes.
特許文献1に記載の技術では、商品が買い物かごに収納された時に、複数のカメラによって複数の方向から商品を撮影することで得た複数の画像情報と、画像が撮影された時刻データとに基づいて商品を認識している。なお特許文献1には、買い物かごに収納された商品の購入を中止するために、買い物客が買い物かごからその商品を取り出した際にも、同様の処理で商品を認識する旨の記載がある(段落0042)。 In the technology described in Patent Document 1, when a product is stored in a shopping basket, a plurality of image information obtained by photographing the product from a plurality of directions by a plurality of cameras, and time data when the image is photographed. Recognize the product based on. Japanese Patent Application Laid-Open No. H10-228707 describes that when a shopper takes out a product from the shopping basket in order to cancel the purchase of the product stored in the shopping cart, the product is recognized by the same process. (Paragraph 0042).
しかし、画像認識によって商品を識別する処理は、演算処理が複雑であり処理に要する時間もかかる。特許文献1では、買い物かごに商品が収納されたとき、あるいは買い物かごから商品が取り出された際に、複数の画像情報から一瞬で画像認識する必要があり、商品の識別を確実に行うことが困難となる。 However, the process of identifying a product by image recognition is complicated in the calculation process and takes a long time. In Patent Literature 1, when a product is stored in a shopping basket or when a product is taken out from the shopping cart, it is necessary to recognize an image from a plurality of pieces of image information in an instant, and the product can be reliably identified. It becomes difficult.
本発明は、このような課題に鑑み、買い物かご内の商品の識別をより確実に行うことができる商品管理システムおよび商品管理方法を提供することを目的としている。 In view of such a problem, an object of the present invention is to provide a merchandise management system and a merchandise management method that can more reliably identify merchandise in a shopping cart.
上記課題を解決するために、本発明にかかる商品管理システムの代表的な構成は、商品の商品情報を管理するサーバと、サーバと無線通信を行う通信機器が設けられ買い物客によって商品が投入あるいは取り出される買い物かごとを有する商品管理システムであって、通信機器は、買い物かご内の動画を撮像する撮像部と、撮像部で撮像された動画をサーバに送信する無線通信部とを有し、サーバは、動画に基づいて、買い物かごに投入された商品の物体認識を行い、商品の位置を追跡する物体認識部と、動画に基づいて、商品の画像認識を行い、商品を識別する画像認識部とを有し、物体認識部は、少なくとも画像認識部によって商品が識別されるまで、商品の位置を追跡し続けることを特徴とする。 In order to solve the above-described problems, a typical configuration of a product management system according to the present invention includes a server that manages product information of a product and a communication device that performs wireless communication with the server, and a product is input by a shopper. A product management system having a shopping basket to be taken out, wherein the communication device includes an imaging unit that captures a moving image in the shopping basket, and a wireless communication unit that transmits the moving image captured by the imaging unit to a server, The server recognizes the product that has been put into the shopping cart based on the video, and recognizes the product by recognizing the product image based on the video and the object recognition unit that tracks the position of the product. The object recognition unit continues to track the position of the product until at least the product is identified by the image recognition unit.
物体認識(オブジェクト認識)は、画像認識によって商品を識別する処理に比べると、演算処理が軽く、かつ処理も短時間で終了する。そこで、上記構成によれば、通信機器から送信された買い物かご内の動画に基づいて物体認識を行い、物体の位置を追跡しながら画像認識を継続できる。このため、画像認識に要する時間を確保し、商品の識別をより確実に行うことができる。 Object recognition (object recognition) is lighter in arithmetic processing and finishes in a shorter time than processing for identifying a product by image recognition. Therefore, according to the above configuration, object recognition can be performed based on the moving image in the shopping basket transmitted from the communication device, and image recognition can be continued while tracking the position of the object. For this reason, the time required for image recognition can be secured and the product can be identified more reliably.
上記のサーバは、画像認識部による商品の画像認識の完了前に商品が買い物かごから取り出された場合、画像認識を中断する制御部をさらに備えるとよい。ここで、物体認識部は画像認識が完了するまで物体の位置を追跡し続ける。一方、買い物かごから取り出された商品は、清算の対象とはならないため、画像認識は不要となる。よって、上記のように、画像認識の完了前の商品が買い物かごから取り出された場合に、この商品の画像認識を中断することで、画像認識に伴う負荷を軽減できる。 The server may further include a control unit that interrupts the image recognition when the product is taken out of the shopping basket before the image recognition of the product by the image recognition unit is completed. Here, the object recognition unit continues to track the position of the object until the image recognition is completed. On the other hand, since the product taken out from the shopping basket is not a target for settlement, image recognition is not necessary. Therefore, as described above, when a product before completion of image recognition is taken out of the shopping basket, the image recognition of this product is interrupted, thereby reducing the load associated with image recognition.
上記のサーバは、商品情報が格納された商品マスタテーブルと、商品マスタテーブルを参照し買い物かご毎に制御部によって作成されるかご内商品テーブルとをさらに備え、制御部は、商品の物体認識後に物体IDをかご内商品テーブルに登録し、商品が画像認識により識別されると商品マスタテーブルから商品の商品情報を読み出し、商品情報をかご内商品テーブルに登録するとよい。 The server further includes a product master table in which product information is stored, and an in-car product table created by the control unit for each shopping cart with reference to the product master table. The object ID is registered in the in-car product table, and when the product is identified by image recognition, the product information of the product is read from the product master table, and the product information is registered in the in-car product table.
これにより、買い物かご内に残っている商品の商品情報をかご内商品テーブルに登録できる。このため、サーバは、このかご内商品テーブルを参照することで買い物かご内の商品の商品名、金額、重量などを管理できる。なお、商品が買い物かごから取り出された場合、その旨を示すフラグをその商品のレコードに設定してもよいし、その商品のレコードを削除してもよい。 Thereby, the product information of the products remaining in the shopping cart can be registered in the in-car product table. For this reason, the server can manage the product name, the price, the weight, and the like of the product in the shopping cart by referring to the in-car product table. When a product is taken out from the shopping basket, a flag indicating that may be set in the record of the product, or the record of the product may be deleted.
上記の通信機器は、買い物かご内の全ての商品について商品情報がかご内商品テーブルに登録されると点灯するランプをさらに備えるとよい。これにより、買い物客は、ランプが点灯すると無人レジにて清算可能であり、ランプが消灯していると有人レジでの清算となることを把握できる。したがって買い物客を円滑に適切なレジに誘導することが可能となる。 The communication device may further include a lamp that lights up when product information is registered in the in-car product table for all products in the shopping cart. Thus, the shopper can check out at the unmanned cash register when the lamp is lit, and can check out at the manned cash register when the lamp is off. Therefore, it is possible to smoothly guide the shopper to an appropriate cash register.
上記の制御部は、動画を用いた物体認識による商品の位置の変化に基づいて動きベクトルを算出し、動きベクトルに基づいて、買い物かごから商品が取り出されたか否かを判定するとよい。このように物体認識が静止画ではなく動画に基づいて行われることから、制御部は動きベクトルを算出可能である。制御部は、一例として、商品が上方に向かう動きベクトルを伴って動画内から消失したとき、買い物かごから商品が取り出されたと判定できる。 The control unit may calculate a motion vector based on a change in the position of the product due to object recognition using a moving image, and determine whether the product has been taken out from the shopping cart based on the motion vector. As described above, since the object recognition is performed based on a moving image instead of a still image, the control unit can calculate a motion vector. For example, the control unit can determine that the product has been taken out from the shopping basket when the product disappears from the moving image with the upward motion vector.
上記の物体認識部は、商品の識別後も物体認識を継続するとよい。これにより、商品が買い物かごから取り出された際に画像認識を行うことなく、その商品を特定できる。すなわち、買い物かごから商品が取り出される際に、一瞬で画像認識する必要がない。これにより買い物かごの中にある商品の増減を適切に把握することができる。 The object recognition unit may continue the object recognition even after the product is identified. Thereby, when a product is taken out from the shopping basket, the product can be specified without performing image recognition. That is, there is no need to instantly recognize an image when a product is taken out from the shopping basket. This makes it possible to appropriately grasp the increase / decrease in the products in the shopping basket.
本発明にかかる商品管理方法の代表的な構成は、商品の商品情報を管理するサーバと、サーバと無線通信を行う通信機器が設けられ買い物客によって商品が投入あるいは取り出される買い物かごとを用いた商品管理方法であって、通信機器は、買い物かご内の動画を撮像して、動画をサーバに送信し、サーバは、動画に基づいて、買い物かごに投入された商品の物体認識および画像認識を行い、少なくとも画像認識によって商品が識別されるまで、物体認識によって商品の位置を追跡し続けることを特徴とする。 The representative configuration of the merchandise management method according to the present invention uses a shopping cart in which merchandise information of merchandise is managed and a communication device that wirelessly communicates with the server is provided and merchandise is input or removed by a shopper. A product management method, wherein a communication device captures a video in a shopping cart and transmits the video to a server, and the server performs object recognition and image recognition of the product put in the shopping cart based on the video. And at least until the product is identified by image recognition, the position of the product is continuously tracked by object recognition.
上述した商品管理システムにおける技術的思想に対応する構成要素やその説明は、当該方法にも適用可能である。 The components corresponding to the technical idea in the product management system described above and the description thereof can also be applied to the method.
本発明によれば、買い物かご内の商品の識別をより確実に行うことができる商品管理システムおよび商品管理方法を提供することができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the merchandise management system and merchandise management method which can identify the goods in a shopping basket more reliably can be provided.
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。かかる実施形態に示す寸法、材料、その他具体的な数値などは、発明の理解を容易とするための例示に過ぎず、特に断る場合を除き、本発明を限定するものではない。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能、構成を有する要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略し、また本発明に直接関係のない要素は図示を省略する。 Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. The dimensions, materials, and other specific numerical values shown in the embodiments are merely examples for facilitating understanding of the invention, and do not limit the present invention unless otherwise specified. In the present specification and drawings, elements having substantially the same function and configuration are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted, and elements not directly related to the present invention are not illustrated. To do.
図1は、本実施形態における商品管理システムに用いられる買い物かごの外観を概略的に示す図である。図1(a)は、買い物かごの斜視図である。図1(b)は、図1(a)の正面図である。図2は、本実施形態における商品管理システムが適用される店舗を概略的に示す図である。図2(a)は、店舗の一例としてスーパーマーケットの内部を示している。図2(b)は、図2(a)の無人レジを示す斜視図である。 FIG. 1 is a diagram schematically showing the appearance of a shopping basket used in the product management system in the present embodiment. FIG. 1A is a perspective view of a shopping basket. FIG. 1B is a front view of FIG. FIG. 2 is a diagram schematically illustrating a store to which the product management system according to the present embodiment is applied. FIG. 2A shows the inside of a supermarket as an example of a store. FIG. 2B is a perspective view showing the unmanned cash register of FIG.
買い物かご100は、図1(a)に示すように、その側面102に通信機器104が設けられている。通信機器104は、買い物かご100に着脱可能または一体に取付けられるボードであり、図1(b)に示すように例えば、撮像部106と、無線通信部108と、ランプ110とを有する。撮像部106は、動画カメラであり、図1(a)に示すように、買い物かご100の上縁112よりも上方に位置していて、買い物かご100内の動画を上方から撮像する。なお買い物かご100は、麻布などを用いた遮光性と通気性とを両立した遮光ネット114で覆われていて、撮像を良好に行うことができる。
As shown in FIG. 1A, the
無線通信部108は、撮像部106で撮像された動画をサーバ116(図3参照)に送信する。ランプ110は、例えば、図2に示す無人レジ118での清算が可能である場合に点灯し、有人レジ120での清算となる場合に消灯する。つまり、ランプ110は、点灯の有無によって、買い物客を無人レジ118または有人レジ120に案内する。
The
図2(a)に示すようにスーパーマーケット130などの店舗において、買い物客132は、入口134付近に配置された買い物かご100を持って、各種商品棚136a〜136dから商品を適宜選び、その商品を買い物かご100に投入する。また、一度投入された商品であっても購入しないのであれば、買い物客132は、清算前に、買い物かご100からその商品を取り出し商品棚136a〜136dに戻す。このような動作を繰り返した後、買い物かご100には、清算すべき商品が収納されている。
As shown in FIG. 2A, in a store such as a
本実施形態では、買い物かご100内の全ての商品についての商品情報をサーバ116内で管理することで、商品の合計金額などを自動的に算出し、無人レジ118での清算を可能とする商品管理システム140(図3参照)を採用した。
In the present embodiment, the product information on all the products in the
無人レジ118は、図2(b)に示すように一例として、表示部142と、ICリーダ144と、計量台146と、有線通信部148とを有する。表示部142は、例えば買い物かご100内の商品の合計金額や商品点数などを表示する。ICリーダ144は、かごID(後述)などを読み取る。計量台146は、買い物かご100内全体の重量をチェックする。有線通信部148は、サーバ116と有線通信を行う。また、無人レジ118は、紙幣口150a、硬貨口150b、クレジットカード用のカード口150cを有し、これらを用いて買い物客132が清算を行い、清算が完了するとレシートプリンタ152からレシートが印刷される。
As shown in FIG. 2B, the
無人レジ118は、適宜の音声案内を行うためのスピーカ154や、店員を呼び出すためのボタン156をさらに有する。買い物客132は、例えば表示部142に表示された合計金額や商品点数に対して疑問があれば、ボタン156を押下して店員を呼び出すことができる。さらに無人レジ118では、清算が完了するとゲート158が開く。買い物客132は、ゲート154を通過した後、例えば袋詰めスペース160などで商品を袋に詰めた後、出口162から退店する。
The
以下、商品管理システム140について説明する。図3は、本実施形態における商品管理システム140の構成を例示する機能ブロック図である。図3(a)、図3(b)は、買い物かご100、サーバ116の構成をそれぞれ例示する機能ブロック図である。
Hereinafter, the
買い物かご100の通信機器104は、図3(a)に示すように、上記撮像部106、無線通信部108およびランプ110に加え、これらを制御する制御部164を有する。サーバ116は、図3(b)に示すように、物体認識部166と、画像認識部168と、制御部170と、メモリ172とを有する。メモリ172は、商品マスタテーブル174と、かご内商品テーブル176とを含む。さらにサーバ116は、買い物かご100と無線通信を行う無線通信部178と、有線通信部180とを有する。有線通信部180は、通信網182を介して無人レジ118と有線通信を行う。
As shown in FIG. 3A, the
商品マスタテーブル174は、例えばスーパーマーケット130内の商品一覧のような一覧テーブルであって、商品情報すなわち商品名、価格、重量などが格納されている。かご内商品テーブル176は、サーバ116の制御部170が商品マスタテーブル174を参照し、買い物かご100毎に作成されるテーブルである。ここで、サーバ116は、買い物かご100の無線通信部108から送信されたデータに含まれるかごIDを、無線通信部178を介して受信する。サーバ116の制御部170は、受信したかごIDを用いて上記かご内商品テーブル176を買い物かご100毎に作成できる。
The product master table 174 is a list table such as a product list in the
つぎに、商品管理システム140の動作について説明する。図4は、本実施形態における商品管理方法の各処理を示すフローチャートである。ここで前提として、買い物かご100では撮像部106が買い物かご100内の動画を撮像し続けていて、無線通信部108がサーバ116に動画を送信し続けているものとする。
Next, the operation of the
まず、商品が投入されると、買い物かご100では、ランプ110が消灯する(ステップS100)。ランプ110が消灯していることで、買い物客132は、現段階では無人レジ118ではなく有人レジ120でのみ清算可能であることを確認できる。つぎに、サーバ116の制御部170は、物体認識部166および画像認識部168を制御して、撮像部106で撮像された動画に基づく、物体認識処理および画像認識処理を開始させる(ステップS102)。
First, when a product is inserted, the
ここで、物体認識処理(オブジェクト認識)は、物体の大きさ、形を認識する処理であって、例えば物体の頂点の座標(位置)に基づいて、買い物かご100内での物体の位置や動きを把握する。また、画像認識処理は、物体の例えば特徴点などを把握して商品を識別する処理である。物体認識処理は、画像認識処理に比べると、演算処理が軽く、かつ処理も短時間で終了する。そこで、商品管理システム140では、物体認識部166は、少なくとも画像認識部168によって商品が識別されるまで、商品の位置を追跡し続ける処理を行う。
Here, the object recognition process (object recognition) is a process for recognizing the size and shape of the object. For example, the position and movement of the object in the
すなわちステップS102の後、まずサーバ116の制御部170は、物体認識部166による商品の物体認識後、かご内商品テーブル176に物体IDを登録する(ステップS104)。続いてサーバ116の制御部170は、物体認識部166による物体認識で物体の位置を追跡しながら、画像認識部168による画像認識処理を継続させる(ステップS106)。
That is, after step S102, the
つぎに、サーバ116の制御部170は、画像認識部168による商品の画像認識の完了前に商品が買い物かご100から取り出されたか否かを判定する(ステップS108)。このステップS108の判定は、制御部170が動画を用いた物体認識による商品の位置の変化に基づいて動きベクトルを算出し、この動きベクトルに基づいて判定可能となる。一例として、商品が上方に向かう動きベクトルを伴って動画内から消失したとき、制御部170は、買い物かご100から商品が取り出されたと判定できる。
Next, the
ステップS108で商品が買い物かご100外に移動した場合(Yes)、制御部170は、かご内商品テーブル176に戻しフラグ(後述)を設定し、その物体についての画像認識を中断する(ステップS110)。上記したように、物体認識部166は画像認識が完了するまで物体の位置を追跡し続ける。一方、買い物かご100から取り出された商品は、清算の対象とはならないため、画像認識は不要となる。したがって、ステップS110の処理のように、画像認識の完了前の商品が買い物かご100から取り出された場合に、この商品の画像認識を中断することで、画像認識に伴う負荷を軽減できる。
If the product has moved out of the
一方、ステップS108で商品が買い物かご100外に移動していない場合(No)、サーバ116の制御部170は、物体についての画像認識が完了し商品を識別できたか否かを判定する(ステップS112)。画像認識が完了すると(ステップS112、Yes)、制御部170は、かご内商品テーブル176に商品情報を登録する(ステップS114)。
On the other hand, if the product has not moved out of the
以下図5、図6を参照して、上記各ステップの処理について具体的に説明する。図5は、図1の買い物かご100に商品184が投入された際の処理を説明するための図である。なお図5の左側は、商品184として牛乳が投入される様子を示している。図5の右側は、商品184を物体Aとして認識し各頂点T1、T2、T3、T4の座標を把握して物体Aを追跡する様子を示している。また、図5の右側に示す領域Bは、1台の撮像部106から得られた二次元の画像を例示している。図6は、図1の買い物かご100に商品184が投入された際に作成されるかご内商品テーブル176を示す図である。
Hereinafter, with reference to FIG. 5 and FIG. 6, the processing of each step will be specifically described. FIG. 5 is a view for explaining processing when the
まず図5(a)に示すように、商品184が買い物かご100に投入されると、物体認識部166の物体認識処理によって、領域B内での物体Aの各頂点T1、T2、T3、T4の座標が把握される。制御部170は、図6(a)に示すように、これらの座標を物体ID「A」とともに、かご内商品テーブル176に登録する。
First, as shown in FIG. 5A, when a
かご内商品テーブル176は、物体ID、座標の項目に加えて、商品名、価格、重量、戻しの項目を含む。図6(a)では、座標の項目には、頂点T1の座標(Xa、Ya)のみを示し、他の頂点T2、T3、T4の座標は図示を省略している。また「戻し」の項目には、上記ステップS108のように、買い物かご100から商品184が戻された場合、戻しフラグが設定される。ここでは、買い物かご100内に商品184が投入されていて、商品132の画像認識が未だ完了していないため、商品情報としての商品名、価格、重量、および戻しの各項目は空白となっている。
The in-car product table 176 includes items of product name, price, weight, and return in addition to the items of object ID and coordinates. In FIG. 6A, the coordinates item shows only the coordinates (Xa, Ya) of the vertex T1, and the coordinates of the other vertices T2, T3, T4 are not shown. In the “return” item, a return flag is set when the
つぎに図5(b)に示すように、投入された商品184が買い物かご100の底まで移動すると、物体認識部166は、継続して物体認識処理を行い、領域B内での物体Aの各頂点T1、T2、T3、T4の座標を把握する。なお物体認識部166は、物体認識による物体Aの位置の変化に基づいて動きベクトルCを算出する。制御部170は、この動きベクトルCに基づいて、商品184が買い物かご100の底に向かって移動したことを把握できる。図6(b)では、座標の項目に、頂点T1の移動後の座標として座標(Xb、Yb)のみを示している。なおこの時点では、商品184の画像認識が未だ完了していないため、商品名、価格、重量、および戻しの各項目は空白となっている。
Next, as shown in FIG. 5 (b), when the introduced
さらに図5(c)に示すように、買い物かご100の底に位置する商品184の画像認識が完了し、商品184が識別されると、制御部170は、商品マスタテーブル174を参照して、かご内商品テーブル176に、商品名「○○○牛乳」、価格「180円」、重量「500g」との商品情報を登録する。なお買い物かご100内に商品184が位置するので、戻しの項目は空白となっている。
Furthermore, as shown in FIG. 5C, when the image recognition of the
再び図4に戻って説明する。ステップS112でかご内商品テーブル176に商品情報が登録されると、その旨がサーバ116の無線通信部178から買い物かご100に送信される。そして、買い物かご100の制御部164は、無線通信部108でその旨を受信し、ランプ110を点灯する(ステップS116)。ランプ110が点灯していることで、買い物客132は、無人レジ118の清算が可能であることを確認できる。
Returning to FIG. 4, the description will be continued. When the product information is registered in the in-car product table 176 in step S112, the fact is transmitted from the
つぎに、ステップS112で画像認識が例えば所定時間継続しても完了せず画像認識不能であった場合(No)、ランプ110は消灯したままで、ステップS118に進む(タイムアウトによりその商品についての画像認識を終了する)。
Next, when the image recognition is not completed even if the image recognition is continued for a predetermined time in step S112 and the image recognition is impossible (No), the
サーバ116の制御部170は、画像認識部168によって商品184が識別された後も物体認識による追跡を継続し、商品184が買い物かご100から取り出されたか否かを判定する(ステップS118)。ステップS118で商品184が買い物かご100外に移動した場合(Yes)、制御部170は、上記ステップS110に進み、かご内商品テーブル176に戻しフラグを設定する。以下図7、図8を参照して、上記各ステップについて具体的に説明する。
The
図7は、図1の買い物かご100から商品184が取り出される際の処理を説明するための図である。なお図7の左側は、商品184として牛乳が買い物かご100の底を移動し、さらに買い物かご100から取り出される様子を示している。図7の右側は、商品184を物体Aとして認識し領域B内での各頂点T1、T2、T3、T4の座標を把握して物体Aを追跡する様子を示している。図8は、図1の買い物かご100から商品184が取り出される際に作成されるかご内商品テーブル176を示す図である。
FIG. 7 is a view for explaining processing when the
まず図7(a)に示すように、商品184が買い物かご100の底を移動すると、物体認識部166の物体認識処理によって、領域B内での物体Aの各頂点T1、T2、T3、T4の座標が把握される。制御部170は、かご内商品テーブル176の座標の項目に、物体Aの移動後の座標を登録する。なお図8(a)では、座標の項目には、頂点T1の移動後の座標(Xc、Yc)のみを示し、他の頂点T2、T3、T4の座標は図示を省略している。ここでは、買い物かご100内に商品184が移動しているものの、買い物かご100から取り出されてはいないため、戻しの各項目は空白となっている。
First, as shown in FIG. 7A, when the
つぎに図7(b)に示すように、買い物かご100の底を移動した商品184が、買い物かご100から取り出されようとした場合も、物体認識部166は、継続して物体認識処理を行い、領域B内での物体Aの各頂点T1、T2、T3、T4の座標を把握する。ここで、物体認識部166は、物体認識による物体Aの位置の変化に基づいて動きベクトルDを算出する。制御部170は、この動きベクトルDに基づいて、商品が買い物かご100の底から上方に向かって移動したことを把握できる。なお図8(b)では、座標の項目に、頂点T1の移動後の座標として座標(Xd、Yd)のみを示している。なおこの時点では、買い物かご100内に商品184が上方に向かって移動しているものの、買い物かご100から取り出されてはいない。このため、かご内商品テーブル176の戻しの各項目は空白となっている。
Next, as shown in FIG. 7B, even when the
さらに図7(c)に示すように、商品184が上方に向かう動きベクトルDを伴って動画B内から消失したとき、制御部170は、買い物かご100から商品184が取り出されたと判定する。そして、制御部170は、その旨を示す戻しフラグを、図8(c)に示すようにかご内商品テーブル176の戻しの項目に設定する。なおこの際、戻しフラグを設定する代わりに、レコード自体を削除してもよい。
Further, as shown in FIG. 7C, when the
再び図4に戻って説明する。ステップS118で商品184が買い物かご100外に移動していない場合(No)、制御部170は、無人レジ118での清算が完了したか否かを判定する(ステップS120)。ステップS120で清算が完了していない場合には(No)、上記ステップS118に戻り、清算が完了すると(Yes)、上記各処理を終了する。なお以上の各処理は、買い物かご100内に投入された商品毎に実行される。つまり、ステップS116でランプ110が点灯している場合、買い物かご100内の全ての商品について商品情報がかご内商品テーブル176に登録されたことを意味している。したがって買い物客132を円滑に適切なレジに誘導することが可能となる。
Returning to FIG. 4, the description will be continued. When the
無人レジ118は、清算の際、ICリーダ144によりかごIDを読み込み、有線通信部148によりサーバ116からかごIDに対応する、かご内商品テーブル176を読み出す。そして、無人レジ118は、買い物かご100内の全ての商品の合計金額を算出し、表示部142に表示する。無人レジ118は、計量台146に置かれた買い物かご100の総重量を計測し、かご内商品テーブル176に登録された重量の合計と比較し、重量がほぼ一致していれば、清算可能となり、不一致であれば有人レジ120での清算を案内する。
The
なお清算が完了した時点で、サーバ116上のかご内商品テーブル176をリセットしてもよい。また撮像部106による撮像は、買い物客132が買い物かご100を返却するまで、引き続き継続してもよい。
Note that when the settlement is completed, the in-car product table 176 on the
上記説明したように、本実施形態における商品管理システム140によれば、通信機器104から送信された買い物かご100内の動画に基づいて物体認識を行い、物体の位置を追跡しながら画像認識を継続できる。したがって、商品の画像認識に要する時間を確保し、商品の識別をより確実に行うことができる。
As described above, according to the
また、サーバ116は、画像認識部168による商品の画像認識の完了前に商品が買い物かご100から取り出された場合、画像認識を中断するため、画像認識に伴う負荷を軽減できる。
Further, the
また、サーバ116の物体認識部166は、商品の識別後も物体認識を継続している。このため、商品が買い物かご100から取り出された際に画像認識を行うことなく、その商品を特定できる。すなわち、買い物かご100から商品が取り出される際に、一瞬で画像認識する必要がないため、買い物かご100の中にある商品の増減を適切に把握できる。
Further, the
上記実施形態では、1台の撮像部106から得られた二次元の画像を用いて物体の位置を追跡するようにしたが、これに限られず、複数台の動画カメラを用いて三次元での物体の位置を追跡するようにしてもよい。
In the above embodiment, the position of an object is tracked using a two-dimensional image obtained from one
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。 As mentioned above, although preferred embodiment of this invention was described referring an accompanying drawing, it cannot be overemphasized that this invention is not limited to the example which concerns. It will be apparent to those skilled in the art that various changes and modifications can be made within the scope of the claims, and these are naturally within the technical scope of the present invention. Understood.
本発明は、スーパーマーケットなどの店舗で商品の管理を行う商品管理システムおよび商品管理方法に利用することができる。 The present invention can be used in a product management system and a product management method for managing products in a store such as a supermarket.
100…買い物かご、102…側面、104…通信機器、106…撮像部、108、178…無線通信部、110…ランプ、112…上縁、114…遮光ネット、116…サーバ、118…無人レジ、120…有人レジ、130…スーパーマーケット、132…買い物客、134…入口、136a〜136d…商品棚、140…商品管理システム、142…表示部、144…ICリーダ、146…計量台、148、180…有線通信部、150a…紙幣口、150b…硬貨口、150c…カード口、152…レシートプリンタ、154…スピーカ、156…ボタン、158…ゲート、160…袋詰めスペース、162…出口、164、170…制御部、166…物体認識部、168…画像認識部、172…メモリ、174…商品マスタテーブル、176…かご内商品テーブル、182…通信網、184…商品
DESCRIPTION OF
Claims (7)
前記通信機器は、
前記買い物かご内の動画を撮像する撮像部と、
前記撮像部で撮像された動画を前記サーバに送信する無線通信部とを有し、
前記サーバは、
前記動画に基づいて、前記買い物かごに投入された商品の物体認識を行い、該商品の位置を追跡する物体認識部と、
前記動画に基づいて、前記商品の画像認識を行い、該商品を識別する画像認識部とを有し、
前記物体認識部は、少なくとも前記画像認識部によって前記商品が識別されるまで、該商品の位置を追跡し続けることを特徴とする商品管理システム。 A product management system comprising a server that manages product information of a product, and a shopping device in which a communication device that performs wireless communication with the server is provided and a product is put in or taken out by a shopper,
The communication device is:
An imaging unit for imaging a video in the shopping basket;
A wireless communication unit that transmits the moving image captured by the imaging unit to the server;
The server
An object recognition unit that performs object recognition of a product put in the shopping basket based on the video and tracks the position of the product;
An image recognition unit for recognizing the product based on the video and identifying the product;
The product management system, wherein the object recognition unit keeps tracking the position of the product until at least the product is identified by the image recognition unit.
前記制御部は、
商品の物体認識後に物体IDを前記かご内商品テーブルに登録し、
前記商品が画像認識により識別されると前記商品マスタテーブルから該商品の前記商品情報を読み出し、該商品情報を前記かご内商品テーブルに登録することを特徴とする請求項2に記載の商品管理システム。 The server further includes a product master table storing the product information, and a car product table created by the control unit for each shopping basket with reference to the product master table,
The controller is
Register the object ID in the product table in the car after the object recognition of the product,
3. The product management system according to claim 2, wherein when the product is identified by image recognition, the product information of the product is read from the product master table, and the product information is registered in the in-car product table. .
前記通信機器は、前記買い物かご内の動画を撮像して、該動画を前記サーバに送信し、
前記サーバは、
前記動画に基づいて、前記買い物かごに投入された商品の物体認識および画像認識を行い、
少なくとも前記画像認識によって前記商品が識別されるまで、前記物体認識によって該商品の位置を追跡し続けることを特徴とする商品管理方法。 A product management method using a shopping cart in which a server that manages product information of a product and a communication device that performs wireless communication with the server is provided and a product is input or removed by a shopper,
The communication device captures a moving image in the shopping basket and transmits the moving image to the server.
The server
Based on the video, performs object recognition and image recognition of the product put in the shopping basket,
A merchandise management method characterized by continuing to track the position of the merchandise by the object recognition until at least the merchandise is identified by the image recognition.
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