JP7646302B2 - Management devices and shelves - Google Patents
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Description
本発明は、商品が陳列される商品棚および商品棚に陳列される商品の管理に資する管理装置に関する。 The present invention relates to a product shelf on which products are displayed and a management device that helps manage the products displayed on the product shelf.
近年、無人のPOSで客自身が精算をするタイプや、POSすらないタイプの無人店舗が広がりを見せている(例えば、非特許文献1参照)。無人店舗では、省人化の代わりに多種多様なセンサを数多く店舗に配置することで、不正防止や精算の自動化を実現している。 In recent years, unmanned stores, where customers pay at an unmanned POS themselves or where there is no POS at all, have become more common (see, for example, Non-Patent Document 1). Instead of reducing manpower, unmanned stores have implemented fraud prevention and automated payment systems by placing a wide variety of sensors in the store.
無人店舗に設けられるセンサには例えばカメラ(例えば、特許文献1参照)や重量センサ(例えば、特許文献2参照)がある。 Sensors installed in unmanned stores include, for example, cameras (see, for example, Patent Document 1) and weight sensors (see, for example, Patent Document 2).
図1の上段は商品陳列管理装置の従来技術を示す図であり、この従来技術では、各商品に専用の重量センサが設けられている。しかしながら、このようなシステムでは商品の配置の自由度が低く、コンビニエンスストアなどの店舗には受け入れられにくい。 The top part of Figure 1 shows a conventional product display management device, in which each product is provided with its own weight sensor. However, this type of system limits the freedom of product placement, making it difficult for convenience stores and other stores to adopt.
本発明はこうした課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、商品棚への商品の配置の自由度や機動性を確保しつつ、商品の増減の検出の自動化を実現できる技術の提供にある。 The present invention was made in consideration of these problems, and its purpose is to provide technology that can automate the detection of increases and decreases in product numbers while ensuring the freedom and mobility of product placement on product shelves.
本発明のある態様は、管理装置に関する。この管理装置は、商品棚の棚板に置かれた複数の商品の増減を検出するための装置であって、それぞれが棚板を支えるように異なる位置に設けられた複数の重量センサの出力の変化量を取得する第1取得手段と、棚板の少なくとも一部を画角内に収めるカメラから被写体の情報を取得する第2取得手段と、取得された複数の重量センサの出力の変化量と、取得された被写体の情報と、に基づいて、どの商品がどれだけ増減したかを検出する検出手段と、を備え、前記検出手段は、取得された複数の重量センサの出力の変化量から求まる増減した商品の重心の位置が、商品が陳列されない予め定めた位置から所定の距離内である場合に、取得された被写体の情報から特定する、人の所定の行為に関連する前記棚板上の位置を用いて、どの商品がどれだけ増減したかを検出する。 One aspect of the present invention relates to a management device for detecting an increase or decrease in the number of multiple products placed on a shelf of a product shelf, the management device comprising: a first acquisition means for acquiring a change in output from multiple weight sensors provided at different positions so as to support the shelf, a second acquisition means for acquiring information on a subject from a camera that includes at least a part of the shelf within its angle of view, and a detection means for detecting how much of each product has increased or decreased based on the acquired changes in output from the multiple weight sensors and the acquired information on the subject, and when the position of the center of gravity of the increased or decreased product determined from the acquired changes in output from the multiple weight sensors is within a predetermined distance from a predetermined position where no products are displayed, the detection means detects how much of each product has increased or decreased using a position on the shelf related to a predetermined action of a person identified from the acquired information on the subject.
「カメラ」は、RGBカメラであってもよいし、ToF(Time of Flight)カメラであってもよいし、それら二種類のカメラを含んでもよいし、それら二種類のカメラがひとつのカメラとして統合されたものであってもよい。ToFカメラは、深度情報を面的に取得できる赤外線カメラである。
「被写体の情報」は、RGBカメラから取得されたものであれば画像を含み、ToFカメラから取得されたものであれば深度情報を含み、二種類のカメラから取得されたものであれば画像および深度情報の両方を含む。したがって、被写体の情報は、画像および/または深度情報を含む。
The "camera" may be an RGB camera, a ToF (Time of Flight) camera, or may include these two types of cameras, or may be a camera in which these two types of cameras are integrated into one camera. The ToF camera is an infrared camera that can acquire depth information in a planar manner.
"Object information" includes an image if it is acquired from an RGB camera, includes depth information if it is acquired from a ToF camera, and includes both an image and depth information if it is acquired from two types of cameras. Thus, object information includes an image and/or depth information.
なお、以上の構成要素の任意の組み合わせや、本発明の構成要素や表現を装置、方法、システム、コンピュータプログラム、コンピュータプログラムを格納した記録媒体などの間で相互に置換したものもまた、本発明の態様として有効である。 In addition, any combination of the above components, or mutual substitution of the components or expressions of the present invention between devices, methods, systems, computer programs, and recording media storing computer programs, are also valid aspects of the present invention.
本発明によれば、商品棚への商品の配置の自由度や機動性を確保しつつ、商品の増減の検出の自動化を実現できる。 The present invention makes it possible to automate the detection of increases and decreases in product numbers while ensuring the freedom and mobility of product placement on product shelves.
以下、各図面に示される同一または同等の構成要素、部材、処理には、同一の符号を付するものとし、適宜重複した説明は省略する。また、各図面において説明上重要ではない部材の一部は省略して表示する。 In the following, identical or equivalent components, parts, and processes shown in each drawing will be given the same reference numerals, and duplicate explanations will be omitted where appropriate. In addition, some parts that are not important for the explanation will be omitted in each drawing.
(第1の実施の形態)
図1は、第1の実施の形態に係る管理装置により実現される商品陳列の態様の例を示す模式図である。従来技術を示す図1の上側では、商品棚2の上には商品毎に専用の入れ物4a、4b、4c、4dが置かれている。入れ物4aは、入れ物4aに入れられた商品の重量を測定する重量センサ6aと、セパレータ8aと、を含む。他の入れ物も同様の構成を有する。このように、従来技術の商品陳列では、商品種類ごとに重量センサが用意されている。
(First embodiment)
Fig. 1 is a schematic diagram showing an example of a product display mode realized by a management device according to a first embodiment. In the upper part of Fig. 1 showing the conventional technology,
図1の従来技術の商品陳列では、商品の場所の登録が煩雑である。また、在庫量に応じた柔軟な配置換えも困難である。特に、前記従来技術では、図1に示されるように、在庫が減ってくると「歯抜け」陳列になる。これは見栄えが悪く、店舗には嫌われる傾向にある。 In the conventional product display shown in Figure 1, registering product locations is cumbersome. It is also difficult to flexibly rearrange products according to stock levels. In particular, with the conventional technology, as shown in Figure 1, when stock levels decrease, products are displayed in a "toothless" manner. This looks bad and tends to be disliked by stores.
このような従来技術の課題に鑑み、本実施の形態に係る管理装置では、商品登録の自動化を実現し、かつ、図1の下側に示されるような商品陳列の柔軟性を実現する。本実施の形態では、商品登録を自動化し、配置換えを可能とした結果、在庫が減ってきてもフェースアップとして中央に寄せることが可能となる。これにより、商品棚の見栄えを良好に保つことができる。 In view of these problems with the conventional technology, the management device according to this embodiment realizes automation of product registration and realizes flexibility in product display as shown in the lower part of Figure 1. In this embodiment, by automating product registration and enabling rearrangement, it becomes possible to move products to the center in a face-up state even when inventory is running low. This makes it possible to maintain a good appearance on the product shelves.
さらに本実施の形態では、上記のような柔軟な商品の配置換えを可能としつつ、客が商品棚からどの商品をいくつピックアップしたかを重量センサ、カメラ、測距センサを用いて検出する。これにより、店舗における精算の省人化、無人化または自動化、および/または在庫管理の省人化、無人化または自動化が実現される。 Furthermore, in this embodiment, while allowing for flexible product rearrangement as described above, weight sensors, cameras, and distance sensors are used to detect how many of each product a customer has picked up from the shelves. This allows for labor-saving, unmanned, or automated checkout in stores, and/or labor-saving, unmanned, or automated inventory management.
図2は、第1の実施の形態に係る管理装置により管理される商品棚10を示す模式図である。商品棚10は、上段の棚板12と、下段の棚板14と、を備える。上段の棚板12には複数種類の商品が置かれている。上段の棚板12には商品を種類ごとに仕切るためのセパレータ16a、16b、16cが設けられている。下段の棚板14は、上段の棚板12と同様に構成される。
Figure 2 is a schematic diagram showing a
商品棚10が設置されている店舗には、上段の棚板12の全体および下段の棚板14の前部を画角内に収める監視カメラ24が設けられている。監視カメラ24は商品棚10の前面上方に、商品棚10の前面を見下ろすように配置される。監視カメラ24の画角に収まる上段の棚板12の前部(前面)には、複数種類の商品に対応する複数の値札18a、18b、18cが取り付けられており、監視カメラ24の画角に収まる下段の棚板14の前部には、複数種類の商品に対応する複数の値札18d、18eが取り付けられている。
A store in which the
値札18aは、対応する商品(図1の例では、「パンシチュー」)を特定する商品IDを符号化した一次元コード20aを含む。一次元コード20aは監視カメラ24の画角に入る向きに取り付けられている。例えば、一次元コード20aは、商品の名称および値段が印刷されている表示面とは異なる面に設けられている。特に、一次元コード20aは表示面を前面としたときの上面に設けられている。これにより、表示面は客に視認されやすく、かつ、一次元コード20aは監視カメラ24に写りやすくなる。なお、一次元コード20aの代わりにQRコードやバーコードやカラーコードやステルスコードや点滅パターンが用いられてもよく、より一般には値札は、対応する商品を特定する情報を符号化したコード情報を視認可能な態様でまたはカメラが認識可能な態様で有していればよい。
The
値札18aと対応するセパレータ16aとは所定の位置関係を有するように配置される。例えば図2の形態では値札18aの左端とセパレータ16aとが一致するように配置される。この位置関係により、値札18aの位置からセパレータ16aの位置を推定することが可能となる。他の値札も値札18aと同様の構成を有する。
The
上段の棚板12にはさらに、上段の棚板12自体およびそれに乗せられている物の全体の重量を測定する一対の重量センサ(左重量センサ22a、右重量センサ22b)が設けられている。下段の棚板14にも同様の一対の重量センサ22c、22dが設けられている。
The
図3は、図2の右重量センサ22bを含む部分の側面図である。商品棚10の支柱10aに棚受けブラケットなどの棚支持部材10bが固定され、その上に右重量センサ22bが設けられ、さらにその上に上段の棚板12が載せられている。すなわち、右重量センサ22bと棚支持部材10bとは併せて上段の棚板12を支えるように配置および/または構成されている。左重量センサ22aは右重量センサ22bと同様に構成される。
Figure 3 is a side view of a portion including the
左重量センサ22aおよび右重量センサ22bはそれぞれ重量の変化を検出可能であればどのようなセンサであってもよい。そのような重量センサの構成自体は公知であるから本明細書では詳述しない。
The
左重量センサ22aによる重量の測定値と右重量センサ22bによる重量の測定値との合計は、(上段の棚板12に置かれた商品の総重量+上段の棚板12に置かれたセパレータの総重量+上段の棚板12自体の重量)である。セパレータの着脱がないとき、当該合計の変化量は上段の棚板12に置かれた商品の重量の変化量である。
The sum of the weight measurement by the
以下では、セパレータの重量は無視でき、棚板自体の重量は各重量センサにおけるゼロ点調整によりオフセットされるものとして説明する。ただし、セパレータの重量が無視できない場合や、棚板自体の重量を考慮した場合にも、本明細書で説明される実施の形態に係る技術的思想を適用可能であることは、本明細書に触れた当業者には理解される。 In the following description, it is assumed that the weight of the separator can be ignored, and that the weight of the shelf itself is offset by zero-point adjustment in each weight sensor. However, those skilled in the art who have read this specification will understand that the technical ideas related to the embodiments described in this specification can be applied even when the weight of the separator cannot be ignored or when the weight of the shelf itself is taken into consideration.
上記のとおり左重量センサ22aの測定値(以下、MLという)と右重量センサ22bの測定値(以下、MRという)との和は、上段の棚板12に置かれた商品の総重量であるから、上段の棚板12上に商品がどのように配置されているかには依らない。しかしながら、ML、MRそれぞれの値は、上段の棚板12上に商品がどのように配置されているかによって異なる。差分についても同様であって、ML+MRの差分は増減した商品の重量を示すが、それがどこに置いてあった、または置かれたかは示さない。しかしながら、MLの変化量(以下、ΔMLという)とMRの変化量(以下、ΔMRという)とを比べることによって、増減した商品の位置を特定することができる。
As described above, the sum of the measurement value of the
図4は、上段の棚板12、左重量センサ22a、右重量センサ22bおよび上段の棚板12上に置かれた商品30を示す模式図である。左重量センサ22aと上段の棚板12とが接する箇所から上段の棚板12に置かれた商品全体の重心G(この場合、商品30の位置)までの距離をL、重心Gから右重量センサ22bと上段の棚板12とが接する箇所までの距離をRとする。重心Gの周りのモーメントの釣り合いから、
ML×L=MR×R
となる。したがって、
ML:MR=R:L
が成り立つ。
4 is a schematic diagram showing the
ML x L = MR x R
Therefore,
M L:M R = R:L
holds true.
図4の状態から商品30がピックアップされた場合、MLの変化量(ΔML)とMRの変化量(ΔMR)とについて、
ΔML:ΔMR=R:L
が成り立つ。
When the
ΔML:ΔMR=R:L
holds true.
上段の棚板12上になにも商品が置かれていない状態から商品30が新たに置かれて図4の状態になった場合のΔML、ΔMRについても同様に
ΔML:ΔMR=R:L
が成り立つ。
Similarly, when no product is placed on the
holds true.
モーメントの重ね合わせの原理から、複数の商品が上段の棚板12に任意の配置で置かれている状態は、複数の商品の総重量を有するひとつの物体が複数の商品の重心Gに置かれている状態と等価である。したがって、上記と同様に、そのような複数の商品の重心Gの位置(L、R)について、
ML:MR=R:L
となり、そのような複数の商品が実質的に同時にピックアップされた場合のΔMLとΔMRとについて、
ΔML:ΔMR=R:L
が成り立つ。上段の棚板12上になにも商品が置かれていない状態から複数の商品が新たに置かれた場合のΔML、ΔMRについても同様に
ΔML:ΔMR=R:L
が成り立つ。
According to the principle of superposition of moments, a state in which multiple products are placed in an arbitrary arrangement on the
M L:M R = R:L
In the case where such a plurality of products are picked up substantially simultaneously, ΔML and ΔMR are as follows:
ΔML:ΔMR=R:L
Similarly, when multiple products are newly placed on the
holds true.
図4では上段の棚板12に増減対象の商品以外の商品が置かれていない場合を考察したが、他の商品が上段の棚板12に置かれている場合でもΔMLとΔMRとの関係は変わらない。モーメントの重ね合わせの原理から、他の商品の存在は増減対象の商品の増減に伴うΔML、ΔMRに影響を及ぼさないので、他の商品が存在する場合でも、ΔMLとΔMRとの比の逆比は増減した商品の重心Gの位置を示す。
In Figure 4, we considered the case where no products other than the product being increased or decreased are placed on the
このように、MLの変化量(ΔML)とMRの変化量(ΔMR)との比の逆比は増減した商品の重心Gの位置を示す。上段の棚板12における商品の配置(どの商品がどの位置にあるかを示す情報)が分かっていれば、上記の逆比により求まる重心位置からどの商品が増減した(例えば、ピックアップされたまたは新たに置かれた)かが分かる。別途ΔML+ΔMRから増減した商品の総重量が分かり、各商品の一個当たりの重量も既知であるから、増減した商品の総重量が、逆比により求まる位置にある商品の一個当たりの重量のN倍(Nは自然数)であれば、逆比により求まる位置にある商品がN個増減したことが分かる。そうでなければ、後述する監視カメラ24の画像および/または測距センサの出力を参照して、逆比により求まる位置に重心が位置するような増減した商品の組み合わせを求める。
In this way, the inverse ratio of the ratio of the amount of change in ML (ΔML) to the amount of change in MR (ΔMR) indicates the position of the center of gravity G of the increased or decreased product. If the arrangement of the products on the upper shelf 12 (information indicating which product is in which position) is known, it is possible to determine which products have increased or decreased (e.g., picked up or newly placed) from the center of gravity position determined by the above inverse ratio. Since the total weight of the increased or decreased products is separately known from ΔML + ΔMR and the weight per product is also known, if the total weight of the increased or decreased products is N times (N is a natural number) the weight per product in the position determined by the inverse ratio, it is possible to determine that the number of products in the position determined by the inverse ratio has increased or decreased by N. If not, the image of the
図5は、上段の棚板12上に置かれた3つの商品30がピックアップされるときの様子を示す模式図である。実線の箱で描かれている商品30がピックアップされる商品30であり、他の商品は破線の箱で示される。ΔMLとΔMRとの逆比から、ピックアップされた3つの商品30の重心Gの位置が図5のように特定される。説明の便宜上、左重量センサ22aと上段の棚板12とが接する箇所をz=0とし、その箇所から右重量センサ22bと上段の棚板12とが接する箇所に向けて延びるz軸を定義する。既知の商品30の配置により、ピックアップの前、z=z1、z2、z3、z4にそれぞれ商品30がいくつか置かれていたことが分かる。このような既知の商品30の配置において、逆比から特定された重心Gの位置には商品30が置かれていなかったので、z=z1、z2、z3、z4に置かれていた商品30のなかから、そのような重心Gの位置を与える商品30の組み合わせを求めることとなる。
Figure 5 is a schematic diagram showing the state when three
まず、監視カメラ24の画像や測距センサなどの他の手段によりピックアップされた商品の位置を絞り込む。例えば、図5の状態でz=z1およびz=z3に客の腕がほぼ同時に検出された場合、個数は分からないがz=z1、z3に置かれていた商品30がピックアップされたことが分かる。次に、z=z1と重心Gの位置との距離D1と、z=z3と重心Gの位置との距離D2と、の比の逆比から、z=z1に置かれていた商品30のピックアップ重量と、z=z3に置かれていた商品30のピックアップ重量と、を推定する。
First, the location of the picked-up product is narrowed down using images from the
例えばD1:D2=1:2であれば、(z=z1のピックアップ個数):(z=z3のピックアップ個数)=2:1と求められる。総重量の変化量からピックアップされた商品30の個数が3と分かった場合、z=z1から2つの商品30がピックアップされ、z=z3から1つの商品30がピックアップされたことが分かる。
For example, if D1:D2 = 1:2, then (number of items picked up at z=z1): (number of items picked up at z=z3) = 2:1. If the number of
図5の例では商品30の重量は全て同じである場合を説明したが、重量が異なる場合でも上記と同様の計算によりピックアップされた商品を特定することができる。図6は、上段の棚板12上に置かれた第1商品32および第2商品34がピックアップされるときの様子を示す模式図である。第1商品32の重量を2m、第2商品34の重量をmとする。ΔMLとΔMRとの逆比から重心Gの位置が特定される。監視カメラ24や測距センサによりz=z1およびz=z3に客の腕がほぼ同時に検出された場合、個数は分からないがz=z1、z3にそれぞれ置かれていた第1商品32、第2商品34がピックアップされたことが分かる。次に、z=z1と重心Gの位置との距離D1と、z=z3と重心Gの位置との距離D2と、の比の逆比から、z=z1に置かれていた商品30のピックアップ重量と、z=z3に置かれていた商品30のピックアップ重量と、を推定する。例えばD1:D2=1:2であれば、(z=z1のピックアップ重量):(z=z3のピックアップ重量)=2:1と求められる。総重量の変化量が3mである場合、z=z1のピックアップ重量は2m、z=z3のピックアップ重量はmと求まる。z=z1の第1商品32の一個当たりの重量は2mであるからピックアップ個数は1個、z=z3の第2商品34の一個当たりの重量はmであるからピックアップ個数は1個、と求まる。
In the example of FIG. 5, the weights of all the
なお、図5、図6の例では商品の位置がz=z1などと表すことができると仮定した。しかしながら、実際は位置の特定には限界があり、例えば図2の例では値札の位置に商品があると仮定される(セパレータの間で値札から誤差数cmの間で存在)。この仮定の下では、商品の位置は値札の位置である。このように仮定しても、図5、図6の議論が妥当することは、当業者には明らかである。あるいはまた、商品には大きさがあることを考慮し、確率を用いて計算してもよい。 In the examples of Figures 5 and 6, it is assumed that the position of the product can be expressed as z = z1, etc. However, in reality, there are limitations to identifying the position, and for example, in the example of Figure 2, it is assumed that the product is located at the price tag (it is located between the separators with an error of a few centimeters from the price tag). Under this assumption, the position of the product is the position of the price tag. Even if this assumption is made, it will be clear to those skilled in the art that the discussion of Figures 5 and 6 is valid. Alternatively, calculations can be made using probability, taking into account that products have a size.
図2に戻り、測距センサアレイ28は上段の棚板12の下面の前側に取り付けられ、下方に検出範囲を有する。測距センサアレイ28は、上段の棚板12の長手方向に平行な方向に等間隔に設けられた複数の測距センサ28aを有する。下段の棚板14のセパレータは、測距センサ28aとの干渉を避けるために、隣り合う測距センサ28aの間に配置される。
Returning to FIG. 2, the distance
各測距センサ28aの検出範囲と下段の棚板14の前方とは重なっている。特に各測距センサ28aは、その下方において、上段の棚板12と下段の棚板14との間の空間に腕が入るとその腕を検出できるように配置・構成される。管理装置は各測距センサ28aの位置を保持する。管理装置は、物体を検出した測距センサ28aの位置を、客が腕を伸ばした下段の棚板14の位置として特定する。
The detection range of each
測距センサ28aとしては距離に応じて電圧が変化するタイプの公知の光学式測距センサが用いられてもよい。本実施の形態では測距センサ28aは物体を検知するための物体検知センサとして用いられるが、他の実施の形態(後述)では測距センサから得られる距離の情報も利用される。
The
管理装置は、無線または有線により監視カメラ24、左重量センサ22a、右重量センサ22b、測距センサアレイ28と接続される。管理装置は、セパレータと値札との位置関係を知っているので、値札の位置を監視カメラ24の画像から検出することにより、動的に商品の位置の登録を行うことができる。
The management device is connected wirelessly or by wire to the
管理装置は、客26の腕26aを監視カメラ24で検出し、検出結果と左重量センサ22a、右重量センサ22bの出力の変化量とを組み合わせることで、商品のピックアップを検出する。腕26aの検出は公知のポーズ推定技術や深度情報を用いた方法などに依る。より具体的には、腕26aの位置の検出方法には、(1)ToFカメラの深度情報を用いて特定の棚のある位置に物体(腕)が外から接近してきたことを検出する方法、(2)RGBカメラを用いたポーズ推定を用いる方法、および(3)それら二つの方法を併用する方法、がある。図2の例では店舗内に取り付けられた監視カメラ24(多くの場合、天井に設定される)が示されるが、これ以外にも例えば商品棚10の上部に別のカメラを設置してもよい(他の実施の形態で後述)。監視カメラ24および別のカメラのそれぞれは、RGBカメラとToFカメラとが統合されたカメラであってもよいし、どちらか一種類のみを備えてもよい。腕26aの位置の検出には、監視カメラ24からの画像および/または深度情報と、別のカメラからの画像および/または深度情報と、を利用してもよい。
The management device detects the
以下では、監視カメラ24がRGBカメラであって、監視カメラ24から取得される画像を利用する場合を説明する。しかしながら、他の実施の形態では、ToFカメラから取得される深度情報のみを利用してもよく、あるいはRGB/ToF統合カメラから取得される画像および深度情報を利用してもよいことは、本明細書に触れた当業者には理解される。
The following describes a case where the
図7は、実施の形態に係る管理装置100のハードウエア構成図である。管理装置100は、メモリ104と、プロセッサ106と、通信インタフェース108と、ディスプレイ102と、入力インタフェース110と、を含む。これらの要素はそれぞれバス112に接続され、バス112を介して互いに通信する。
Figure 7 is a hardware configuration diagram of a
メモリ104は、データやプログラムを記憶するための記憶領域である。データやプログラムは、メモリ104に恒久的に記憶されてもよいし、一時的に記憶されてもよい。プロセッサ106は、メモリ104に記憶されているプログラムを実行することにより、管理装置100における各種機能を実現する。通信インタフェース108は、管理装置100の外部との間でデータの送受信を行うためのインタフェースである。例えば、通信インタフェース108は監視カメラ24や左重量センサ22aや右重量センサ22bや測距センサアレイ28と通信するためのインタフェースを含む。ディスプレイ102は、各種情報を表示するためのデバイスであり、例えば、液晶ディスプレイや有機EL(Electroluminescence)ディスプレイなどである。入力インタフェース110は、ユーザからの入力を受け付けるためのデバイスである。入力インタフェース110は、例えば、ディスプレイ102上に設けられたタッチパネルや、各種入力キー等を含む。
The
図8は、図7の管理装置100の機能および構成を示すブロック図である。ここに示す各ブロックは、ハードウエア的には、コンピュータのCPUをはじめとする素子や機械装置で実現でき、ソフトウエア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウエア、ソフトウエアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、本明細書に触れた当業者には理解されるところである。
Figure 8 is a block diagram showing the functions and configuration of the
管理装置100は、商品棚10の棚板に置かれた複数の商品の増減を検出する。管理装置100は、画像取得部122と、商品配置登録部124と、重量変化取得部120と、増減検出部128と、位置特定部126と、精算処理部130と、在庫管理部136と、客情報保持部132と、在庫管理保持部134と、センサ情報保持部138と、を備える。
The
図9は、図8の客情報保持部132の一例を示すデータ構造図である。客情報保持部132は、店舗内にいる客の情報を保持する。客情報保持部132は、客を特定する客IDと、客の現在位置を示す店舗内の座標と、客が現在持っている未精算の商品の情報と、を対応付けて保持する。客の座標は、監視カメラ24や他の監視カメラから得られる画像を解析することにより決定される。
Figure 9 is a data structure diagram showing an example of the customer
図10は、図8の在庫管理保持部134の一例を示すデータ構造図である。在庫管理保持部134は、商品棚10に陳列されている各種商品の情報、その在庫および配置を保持する。在庫管理保持部134は、商品を特定する商品IDと、商品名と、商品の1個当たりの重量と、商品が置かれている棚板を特定する棚板IDと、商品を仕切るためのセパレータの位置と、棚板における商品の存在範囲と、商品の残りの個数と、を対応付けて保持する。セパレータの位置は、棚板の左端を原点とし棚板の長手方向に沿って定義されるz座標により表される(図2参照)。商品の存在範囲はz座標の範囲により指定される。商品の残りの個数は、現在棚板に陳列されている当該商品の個数である。この個数は最初の棚出しのときには手動で入力され、その後は増減検出部128により増減が検出されるたびに在庫管理部136によって更新される。
Figure 10 is a data structure diagram showing an example of the inventory
図11は、図8のセンサ情報保持部138の一例を示すデータ構造図である。センサ情報保持部138は、測距センサと商品との対応関係を保持する。センサ情報保持部138は、測距センサを特定するセンサIDと、当該測距センサにより客の腕の検出が行われる対象となっている棚板の棚板IDと、当該測距センサが取り付けられている位置と、当該測距センサに対応する商品の商品IDと、を対応付けて保持する。測距センサが取り付けられている位置は上記のz座標で表される。測距センサに対応する商品は、測距センサの位置をその存在範囲に含む商品である。
Figure 11 is a data structure diagram showing an example of the sensor
図8に戻り、画像取得部122は、上段の棚板12の少なくとも一部および下段の棚板14の少なくとも一部を画角内に収める監視カメラ24から画像を取得する。
Returning to FIG. 8, the
商品配置登録部124は、所定の時間間隔で、例えば1分ごと、10分ごと、1時間ごと、に、画像取得部122によって取得された画像を解析することで上段の棚板12や下段の棚板14に置かれた商品の配置を特定する。あるいは店舗従業員などが棚の配置を変更した際に、スイッチを押したり、特定のポーズをとりポーズ推定により認識したりするなど明示的に登録指示を行ってもよい。商品配置登録部124は、特定された配置を在庫管理保持部134に登録するか、特定された配置で在庫管理保持部134を更新する。
The product
商品配置登録部124は、特定された配置でセンサ情報保持部138を更新する。例えば、下段の棚板14の商品を中央に寄せた結果、「バターパン」(商品ID「BTT」)、「カレーパン」(商品ID「CUR」)の存在範囲がそれぞれ「7<z<14」、「14<z<30」から「9<z<16」、「16<z<21」に変更された場合、商品配置登録部124は図11のセンサ情報保持部138において、センサID「A003」に対応する商品IDを「CUR」から「BTT」に変更する。
The product
図12は、図8の商品配置登録部124における一連の処理の流れを示すフローチャートである。商品配置登録部124は、画像取得部122によって取得された商品棚10の画像を取得する(S702)。商品配置登録部124は、取得された画像に写る値札のひとつを処理対象の値札として決定し、処理対象の値札の一次元コードを読み取ることで、対応する商品を特定する(S704)。商品配置登録部124は、取得された画像における処理対象の値札の位置、すなわち処理対象の値札が取り付けられている棚板の棚板IDおよび当該棚板に対して定義されるz座標で表される値札の位置、を特定する(S706)。商品配置登録部124は、ステップS706で特定した処理対象の値札の位置から、既知の位置関係を用いて対応するセパレータの位置を推定する。商品配置登録部124は、ステップS704で特定された商品に対応付けて、セパレータの位置の推定結果を在庫管理保持部134の「棚板ID」、「セパレータ位置」に登録する。
Figure 12 is a flowchart showing a series of processing steps in the product
商品配置登録部124は取得された画像内の全ての値札が処理されたかを判定する(S710)。処理されていない値札が残っている場合(S710のN)、処理はステップS704に戻り、処理されていない値札が処理対象に選ばれる。全ての値札が処理された場合(S710のY)、商品配置登録部124は、在庫管理保持部134に登録されている各商品のセパレータの位置から、当該商品の存在範囲を推定し、在庫管理保持部134に登録する(S712)。例えば、商品配置登録部124は、ある商品のセパレータの位置がz=10で、その商品の隣の商品のセパレータの位置がz=15である場合、その商品の存在範囲を10<z<15と推定する。図10には、このように推定した存在範囲の例が示されている。
The product
図8に戻り、重量変化取得部120は、それぞれが棚板を支えるように異なる位置に設けられた複数の重量センサの出力を受信する。重量変化取得部120は、受信した出力から出力の変化量を算出する。例えば重量変化取得部120は、上段の棚板12を支える左重量センサ22aおよび右重量センサ22bのそれぞれから測定値を受信し、それぞれの測定値の変化量を算出する。重量変化取得部120は、下段の棚板14を支える一対の重量センサ22c、22dについても同様に測定値の変化量を取得する。
Returning to FIG. 8, the weight
位置特定部126は、画像取得部122によって取得された画像を解析することによって、客の所定の行為に関連する棚板上の位置を特定する。本実施の形態では、位置特定部126は公知のポーズ推定の技術を用いて画像を解析し、客が上段の棚板12や下段の棚板14に置いてある商品に腕を伸ばしたことを検出する。位置特定部126は、合わせて、腕が伸ばされた先の棚板および当該棚板上の位置を特定する。図2の例では、位置特定部126は、上段の棚板12の位置z=20に客26が腕26aを伸ばしたことを検出する。
The
位置特定部126はまた、測距センサアレイ28の測距センサ28aから取得された情報に基づいて、人の行為に関連する下段の棚板14上の位置を特定する。特に位置特定部126は、物体を検知した測距センサ28aの位置を、客が腕を伸ばした先の下段の棚板14上の位置として特定する。位置特定部126は、物体を検知した測距センサ28aのセンサIDを特定してもよいし、センサ情報保持部138を参照してその測距センサ28aの位置を特定してもよい。
The
増減検出部128は、重量変化取得部120によって取得された複数の重量センサの出力の変化量と、在庫管理保持部134に保持される棚板上での商品の配置と、に基づいて、どの商品がどれだけ増減したかを検出する。特に増減検出部128は、重量変化取得部120によって取得された複数の重量センサの出力の変化量から求まる、増減した商品の重心の位置を、棚板上での商品の配置と照合することによって、どの商品が増減したかを検出する。増減検出部128における検出の原理は図3から図6を参照して上述したとおりである。複数の重量センサの出力の変化量のみでは増減した商品を特定できない場合、またはそのような変化量により特定した商品を検証するために、位置特定部126によって特定された位置が用いられる。
The increase/
精算処理部130は、客が店舗から出る(退店する)ときの精算処理を実行する。精算処理部130は、例えば、客が店舗のPOSで精算処理を行う際に、客情報保持部132に登録されている当該客の未精算商品の情報をPOSに送信してもよい。あるいはまた、精算処理部130は、客の退店が確認された後、客情報保持部132に登録されている当該客の未精算商品の情報に基づいて電子決済を実行してもよい。電子決済は、クレジットカード決済、電子マネー決済など公知の決済技術により実現されてもよい。
The
在庫管理部136は、増減検出部128による検出結果で在庫管理保持部134を更新する。在庫管理部136はまた、増減検出部128によって検出された増減した商品およびその個数を、不図示のマスタ在庫管理テーブルに登録してもよい。
The
以上の構成による管理装置100の動作を説明する。
図13は、図8の管理装置100における一連の処理の流れを示すフローチャートである。重量変化取得部120は、左重量センサの測定値の変化量および右重量センサの測定値の変化量を取得する(S802)。増減検出部128は、取得された2つの変化量の比の逆比を算出する(S804)。増減検出部128は、在庫管理保持部134を参照し、算出された逆比で特定される棚板上の位置をその存在範囲に含む商品を特定する(S806)。この際、増減検出部128は、算出された逆比で特定される棚板上の位置がセパレータの位置またはその近傍となる場合、後述のステップS812に進んでもよい。
The operation of the
13 is a flow chart showing a series of processing steps in the
増減検出部128は、2つの重量センサの測定値の変化量の合計が、ステップS806で特定された商品の一個当たりの重量のN倍となるか否かを判定する(Nは自然数)(S808)。N倍となると判定された場合(S808のY)、増減検出部128はステップS806で特定された商品を増減した商品として特定し、得られたNを増減した個数として特定する(S810)。増減検出部128は、ステップS810で得られる増減した商品と、位置特定部126によって特定された客の腕の位置から分かる増減した商品(ステップS812で後述)と、を照合することで検証を行う(S822)。検証の結果、両者が一致しない場合には増減検出部128はオペレータへの画像確認依頼などの所定の例外処理を実行する。
The increase/
ステップS808でN倍とならないと判定された場合(S808のN)、増減検出部128は、位置特定部126によって特定された客の腕の位置から、増減した商品を複数特定する(S812)。上段の棚板12については測距センサはないが監視カメラ24の映りは良好なので、監視カメラ24の画像から特定された客の腕の位置を用いる。増減検出部128は、特定された客の腕の位置と、在庫管理保持部134に登録されている商品の位置と、から増減した商品を特定する。例えば、増減検出部128は、腕が伸ばされた先の棚板に置かれている各商品の存在範囲を在庫管理保持部134を参照して特定し、特定された客の腕の位置がどの存在範囲に含まれるかを決定する。増減検出部128は、特定された客の腕の位置を存在範囲に含む商品を増減した商品として特定する。
If it is determined in step S808 that the number is not N times greater (N in S808), the increase/
下段の棚板14については物体(腕)を検出した測距センサ28aのセンサIDまたはセンサ位置を用いるか、または測距センサ28aの検出結果および監視カメラ24の画像の解析結果の両方を用いる。
For the
測距センサ28aの検出結果を用いる場合、増減検出部128は、センサ情報保持部138を参照して、物体を検知した測距センサ28aのセンサIDに対応する下段の棚板14上の商品を増減した商品として特定する。図11の例では、センサID「A001」の測距センサが物体を検知すると、棚板ID「PAN2」の棚板上の商品ID「BTT」の商品が増減した商品として特定される。
When using the detection result of the
増減検出部128は、逆比で特定される棚板上の位置(増減した商品の重心の位置)と、増減した各商品の位置と、2つの変化量の合計と、から、増減した各商品の重量を算出する(S814)。増減検出部128は、増減した各商品の重量と、当該商品の一個当たりの重量と、から、当該商品の増減した個数を決定する(S816)。ステップS814およびステップS816における算出の原理は、図5および図6を参照して説明したとおりである。
The increase/
在庫管理部136は、ステップS810で得られた増減した商品およびその個数、またはステップS816で得られた増減した商品およびその個数を基に在庫管理保持部134の対応する商品の残数を更新する(S818)。
The
増減検出部128は、商品の減少、すなわち客による商品のピックアップが検出された場合、増減検出部128による検出結果で客情報保持部132を更新する(S820)。増減検出部128は、監視カメラ24から取得された画像を処理することで、商品をピックアップした客を特定する。例えば、管理装置100は、客の入店時にID認証を行い、その後継続して来店客の場所をトラッキングする。図9の例では、管理装置100は客の客IDに対応する客の現在位置を更新し続ける。したがって、商品のピックアップが検出された際に、誰がその棚の前に立っているか把握することができる。増減検出部128は、重量に変化があったことをトリガとして、ポーズ推定や深度情報などを組み合わせて腕とその腕の持ち主の来店客とを対応付ける処理を行う。増減検出部128は、そのようにして特定された客が、ステップS810またはステップS812で特定された商品を、ステップS810またはステップS816で算出された個数、ピックアップしたことを、客情報保持部132に登録する。例えば、客ID「CO1」で特定される客が「アップルパイ」を「1個」ピックアップしたことが検出された場合、増減検出部128は、客情報保持部132の客ID「CO1」のエントリにある未精算商品の情報に「アップルパイ:1」を追加する(あるいはまた、既に「アップルパイ:1」が登録されていたならば、その数を+1して「アップルパイ:2」とする)。
When the increase/
具体例として、ステップS802およびS804を経て、逆比で特定される棚板上の位置が上段の棚板12のz=7、重量の減少量の合計が240g、と分かったとする。ステップS806において、z=7は図10の「パンシチュー」の存在範囲「2<z<10」に含まれるので、当該「パンシチュー」が特定される。ステップS808において、重量の減少量の合計である240gは「パンシチュー」の一個当たりの重量「120g」の2倍であるから、ステップS810に進んで「パンシチュー」が「2個」減少した、と検出される。監視カメラ24の画像を解析した結果、客ID「CO1」の客の腕がz=7付近に検出されていれば、ステップS822の検証は成功し、ステップS818で在庫管理保持部134の「パンシチュー」の残数が「4」から「2」に更新される。ステップS820で客情報保持部132の客ID「CO1」の未精算商品情報に「パンシチュー:2」が追加される。
As a specific example, assume that after steps S802 and S804, it is found that the position on the shelf identified by the inverse ratio is z=7 on the
上述の実施の形態において、保持部の例は、ハードディスクや半導体メモリである。また、本明細書の記載に基づき、各部を、図示しないCPUや、インストールされたアプリケーションプログラムのモジュールや、システムプログラムのモジュールや、ハードディスクから読み出したデータの内容を一時的に記憶する半導体メモリなどにより実現できることは本明細書に触れた当業者には理解される。 In the above-described embodiment, examples of the storage unit are a hard disk and a semiconductor memory. Furthermore, based on the description in this specification, it will be understood by those skilled in the art who have read this specification that each unit can be realized by a CPU (not shown), an installed application program module, a system program module, a semiconductor memory that temporarily stores the contents of data read from a hard disk, and the like.
本実施の形態に係る管理装置100によると、監視カメラ24および一次元コードを用いた自動的な商品配置登録、ならびに、複数の重量センサの測定値の変化量の比較に基づく商品の増減の検出、を用いることにより、店員による自由な商品の配置換えを実現しつつ配置換えによる商品再登録の手間を省き、さらには客による商品のピックアップに伴う商品の在庫管理の自動化および精算の自動化が実現される。これにより、店舗の省人化をさらに推し進めることができる。
The
また、本実施の形態に係る管理装置100では、商品ごとに重量センサを設ける必要はなく、商品の配置の登録は監視カメラ24を介して行われ、商品の増減の検出は左右一対の重量センサの測定値の変化量により行われる。したがって、棚板上に不格好な重量センサを置く必要はないので、商品陳列の柔軟性を維持または高めることができ、高さ方向の陳列効率を維持または高めることができ、商品棚10の見栄えを保つことができる。
In addition, with the
また、本実施の形態に係る管理装置100における増減した商品の検知では、複数の重量センサの測定値の変化量の比較による商品の特定を主とし、監視カメラ24の画像の解析による客の腕の位置の検知を従としている。これにより、監視カメラ24の画像では客の頭や胴に隠されて腕が見えない、または他の客に隠されて腕が見えない、または監視カメラ24の視線が障害物で遮られて腕が見えない、などのオクルージョンが発生した場合でも、より確実に商品のピックアップを検出することができる。
In addition, in detecting an increase or decrease in an item in the
また、本実施の形態に係る管理装置100では、さらに測距センサ28aを用いて客の腕の位置を特定する。したがって、商品の増減の検出の確度をより高めることができる。さらに、監視カメラ24の画像ではオクルージョンで腕が見えない場合でも、測距センサ28aであれば腕をより確実に検出することができる。
In addition, the
また、本実施の形態に係る管理装置100では、商品を仕切るセパレータを設けている。したがって、例えば棚板の奥のほうで商品を入れ替えるといった不正行為を防止できる。図2の例でセパレータがない場合、客は、上段の棚板12のチーズパンのところに腕を伸ばし、そのままチーズパンを素通りして奥の方で腕を左に曲げ、隣のパンシチューを掴んで引き出すことができる。この場合、チーズパンの値段「150円」でパンシチュー(「240円」)が買えてしまうことになる。パンシチューとチーズパンとの重量の差が大きければ、このような不正行為を検出できるが、重量の差が小さい場合は検出が比較的困難となる。そこで、商品間を仕切るセパレータを設けることにより、このような不正行為を防止することができる。
In addition, the
(第2の実施の形態)
第1の実施の形態では、一対の重量センサの測定値の変化量の比に基づいて増減した商品を特定する場合を説明した。第2の実施の形態では、測距センサによって増減した商品を特定し、重量センサから得られる総重量の変化量によって増減した個数を特定する。以下では、図2の下段の棚板14に陳列された商品の増減を、測距センサアレイ28および一対の重量センサ22c、22dにより検出する場合を説明するが、上段の棚板12に対して別途測距センサを設けることにより、上段の棚板12に陳列された商品の増減も同様に検出できることは、本明細書に触れた当業者には明らかである。
Second Embodiment
In the first embodiment, the case where the increased or decreased products are identified based on the ratio of the change in the measured value of a pair of weight sensors is described. In the second embodiment, the increased or decreased products are identified by a distance measuring sensor, and the increased or decreased number is determined based on the change in the total weight obtained from the weight sensor. In the following, the case where the increase or decrease in the products displayed on the
図14は、第2の実施の形態に係る管理装置200の機能および構成を示すブロック図である。ここに示す各ブロックは、ハードウエア的には、コンピュータのCPUをはじめとする素子や機械装置で実現でき、ソフトウエア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウエア、ソフトウエアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、本明細書に触れた当業者には理解されるところである。
Figure 14 is a block diagram showing the functions and configuration of a
管理装置200は、画像取得部122と、商品配置登録部124と、総重量変化取得部202と、増減検出部204と、センサ出力取得部206と、精算処理部130と、在庫管理部136と、客情報保持部132と、在庫管理保持部134と、センサ情報保持部138と、を備える。
The
総重量変化取得部202は、商品棚10の下段の棚板14に置かれた複数種類の商品の重量の変化を、下段の棚板14の重量を測定する左重量センサ22c、右重量センサ22dから取得する。総重量変化取得部202は、左重量センサ22cの測定値の変化量と右重量センサ22dの測定値の変化量とを合計することで、商品の総重量の変化量を算出する。
The total weight
センサ出力取得部206は、測距センサアレイ28の測距センサ28aから検知結果を取得する。センサ出力取得部206は、各測距センサ28aの出力を監視し、ある測距センサ28aの出力が物体の検出を示した場合、その測距センサ28aのセンサIDを特定する。
The sensor
増減検出部204は、総重量変化取得部202によって取得された総重量の変化量と、センサ出力取得部206によって取得された検知結果と、に基づいて、どの商品がどれだけ増減したかを検出する。増減検出部204は、センサ情報保持部138を参照して、センサ出力取得部206によって特定されたセンサIDに対応する下段の棚板14上の商品を増減した商品として特定する。図11の例では、センサID「A001」の測距センサが物体を検知すると、棚板ID「PAN2」の棚板上の商品ID「BTT」の商品が増減した商品として特定される。増減検出部204は、在庫管理保持部134を参照して、特定された商品の一個当たりの重量を取得し、その重量で総重量の変化量を除すことで、増減数を算出する。
The increase/
以上の構成による管理装置200の動作を説明する。
図15は、図14の管理装置200における一連の処理の流れを示すフローチャートである。管理装置200は、測距センサアレイ28から測距センサ28aの検知結果を取得する(S302)。管理装置200は、取得した検知結果に基づいて増減した商品を特定する(S304)。管理装置200は、一対の重量センサ22c、22dの測定値に基づいて、下段の棚板14上の商品の総重量の変化量を取得する(S306)。管理装置200は、取得された変化量に基づいて、ステップS304で特定された商品の増減数を算出する(S308)。
The operation of the
Fig. 15 is a flow chart showing a series of processes in the
本実施の形態に係る管理装置200によると、商品ごとに重量センサを設ける必要はなく、商品の増減の検出は測距センサおよび左右一対の重量センサの測定値の変化量により行われる。したがって、棚板上に不格好な重量センサを置く必要はないので、商品陳列の柔軟性を維持または高めることができ、高さ方向の陳列効率を維持または高めることができ、商品棚10の見栄えを保つことができる。
According to the
また、本実施の形態に係る管理装置200における増減した商品の検知では、測距センサ28aおよび一対の重量センサ22c、22dを用いるので、オクルージョンが発生した場合でも、より確実に商品の増減を検出することができる。
In addition, the
(システム間の比較)
(1)カメラ+一次元コード+重量センサ総量
・取られる商品が1商品だけであれば対応可能。
・異なる商品が同時に取られる場合などは想定外
(2)カメラ+一次元コード+重量センサ総量+測距センサ
・取られる商品が2商品に増えても対応可能。
・同じ重量の商品Aを2個、商品Bを1個取った場合と、商品Aを1個、商品Bを2個取った場合などは想定外
(3)カメラ+一次元コード+重量センサ総量+重量センサ変化量の比
・取られる商品が2商品に増えても対応可能。
・同じモーメントを持つ商品の組み合わせの判別は想定外
(4)カメラ+一次元コード+重量センサ総量+重量センサ変化量の比+測距センサ
・取られる商品が2商品に増えても対応可能。
・同じ重量の商品Aを2個、商品Bを1個取った場合と、商品Aを1個、商品Bを2個取った場合の判別可能(重量センサの測定値の変化量の比から)
・同じモーメントを持つ商品の組み合わせの判別可能(測距センサの値から)
・確率的な問題でセンサのノイズで検知ミスをする可能性はあるが、理論上100%(実験上99%)の精度を有する。
(Comparison between systems)
(1) Camera + 1D code + weight sensor total quantity - This is possible if only one item is being picked up.
・It is not anticipated that different products may be picked up at the same time. (2) Camera + 1D code + total weight sensor + distance sensor ・It can handle even if the number of products picked up increases to two.
・A case where two items A and one item B of the same weight are taken, and a case where one item A and two items B are taken, are not anticipated. (3) Ratio of camera + 1D code + total weight sensor amount + weight sensor change amount ・Can handle even if the number of items taken increases to two.
・It is not possible to distinguish between combinations of products that have the same moment. (4) Camera + 1D code + total weight sensor + ratio of weight sensor change + distance sensor ・It can handle even if the number of products to be picked increases to two.
It is possible to distinguish between taking two items A and one item B of the same weight, and taking one item A and two items B (based on the ratio of changes in the weight sensor measurement value).
- It is possible to distinguish combinations of products with the same moment (from the distance sensor value)
- Although there is a probability that detection may be missed due to sensor noise, the accuracy is theoretically 100% (experimentally 99%).
(第3の実施の形態)
第3の実施の形態は、商品棚における測距センサの配置、構成に関する。
図16は、第3の実施の形態に係る商品棚300の側面図である。商品棚300は、支柱302と、底板304と、第1棚板306と、第2棚板308と、第3棚板310と、第4棚板312と、第5棚板314と、測距センサ316と、カメラ320と、カメラ支持フレーム322と、を備える。
Third Embodiment
The third embodiment relates to the arrangement and configuration of distance measuring sensors on a product shelf.
16 is a side view of a
第1棚板306、第2棚板308、第3棚板310、第4棚板312、第5棚板314、はいずれも支柱302に取り付けられて固定される。第1棚板306、第2棚板308、第3棚板310は奥行き方向の長さが同じ第1棚板グループ324を形成する。第4棚板312はその上の第3棚板310よりも奥行き方向により長く、前方にせり出している。第5棚板314はその上の第4棚板312よりも奥行き方向により長く、前方にせり出している。第4棚板312、第5棚板314は下になるほど徐々に前方にせり出していく第2棚板グループ326を形成する。
The
カメラ320はカメラ支持フレーム322に支持され、商品棚300の前面を見下ろすように配置される。第2棚板グループ326はそのせり出し構成により、カメラ320の画角における当該グループに属する各棚板の前方の映りは良好である。これに対して、第1棚板グループ324は同じ奥行き方向の長さを有するので、第2棚板グループ326と比べて棚板前方の映りは良くない。特により下方に位置する第3棚板310の前方310aは、第1棚板306や第2棚板308によるオクルージョンの影響を受ける。
The
測距センサ316は、第1棚板306、第2棚板308、第3棚板310の連続する3つの棚板の一番上の第1棚板306の下面前方に取り付けられ、下方に検出範囲を有する。これら連続する3つの棚板306、308、310および測距センサ316は、測距センサ316の検出範囲と連続する3つの棚板の一番下の第3棚板310の前方310aとが重なるように構成される。
The
測距センサ316はほぼ鉛直下向きに赤外線レーザ328を発出する。第2棚板308は奥行き方向で第1棚板306とほぼ同じ長さに構成されているから、第2棚板308は赤外線レーザ328と干渉せず、赤外線レーザ328は第3棚板310の前方310aも通過する。測距センサ316により検出した物体の距離がより短ければその物体は第2棚板308の前方にあると判定され、測距センサ316により検出した物体の距離がより長ければその物体は第3棚板310の前方310aにあると判定される。測距センサ316により、第4棚板312の前方における物体の検知も可能である。
The
このように、本実施の形態に係る商品棚300によると、ひとつの測距センサ316で複数の棚板308、310、312についての物体検知が可能となる。
In this way, with the
本実施の形態に係る技術的思想は、商品棚に測距センサを取り付ける任意の場合に適用可能であり、例えば、第1、第2の実施の形態の測距センサを本実施の形態のように配置・構成してもよい。 The technical idea of this embodiment can be applied to any case where a distance measurement sensor is attached to a product shelf. For example, the distance measurement sensor of the first and second embodiments may be arranged and configured as in this embodiment.
本実施の形態では測距センサ316を第1棚板306の下面に取り付ける場合を説明したが、これに限られず、例えば図16で破線で示されるように、測距センサ318をカメラ支持フレーム322に取り付けることで、測距センサ318の検出範囲が第1棚板306の前方と重なるようにしてもよい。
In this embodiment, the
また、本実施の形態では、商品棚300の下方にせり出し構成を有する第2棚板グループ326を配置する場合を説明したが、これに限られない。図17は、第3の実施の形態の変形例に係る商品棚400の側面図である。商品棚400は、支柱302と、底板304と、第1棚板406と、第2棚板408と、第3棚板410と、第4棚板412と、第5棚板414と、測距センサ416と、カメラ320と、カメラ支持フレーム322と、を備える。
In the present embodiment, the
第1棚板406、第2棚板408、第3棚板410、第4棚板412、第5棚板414、はいずれも支柱302に取り付けられて固定される。第2棚板408はその上の第1棚板406よりも奥行き方向により長く、前方にせり出している。第1棚板406、第2棚板408は下になるほど徐々に前方にせり出していく第3棚板グループ426を形成する。第3棚板410、第4棚板412、第5棚板414は第3棚板グループ426の下方に配置され、奥行き方向の長さが同じ第4棚板グループ424を形成する。
The
第3棚板グループ426はそのせり出し構成により、カメラ320の画角における当該グループに属する各棚板の前方の映りは良好である。これに対して、第4棚板グループ424は同じ奥行き方向の長さを有し、また第3棚板グループ426よりも前方にせり出しているので、第3棚板グループ426と比べて棚板前方の映りは良くない。
Due to the protruding configuration of the
測距センサ416は、第3棚板410、第4棚板412、第5棚板414の連続する3つの棚板の一番上の第3棚板410(5枚の棚板のなかでは上から3番目)の下面前方に取り付けられ、下方に検出範囲を有する。これら連続する3つの棚板410、412、414および測距センサ416は、測距センサ416の検出範囲と連続する3つの棚板の一番下の第5棚板414の前方とが重なるように構成される。
The
以上、実施の形態に係る管理装置および商品棚の構成と動作について説明した。この実施の形態は例示であり、各構成要素や各処理の組み合わせにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解される。 The above describes the configuration and operation of the management device and product shelves according to the embodiment. This embodiment is merely an example, and those skilled in the art will understand that various modifications are possible in the combination of each component and each process, and that such modifications are also within the scope of the present invention.
第1および第2の実施の形態では、値札の位置からセパレータの位置を推定し、セパレータの位置から商品の存在範囲を推定する場合を説明したが、これに限られない。例えば、セパレータを設けない場合には、隣り合う値札の間を二等分する位置を商品の存在範囲の境界として認識してもよい。あるいはまた、商品ごとに存在範囲の大きさを予め設定してもよい。あるいはまた、商品配置登録部124による商品配置の自動登録を廃し、各商品の存在範囲を手入力で登録してもよい。この場合でも増減検出部128による自動増減検出は可能である。
In the first and second embodiments, the position of the separator is estimated from the position of the price tag, and the product existence range is estimated from the position of the separator, but this is not limited to the above. For example, if no separator is provided, the position that bisects the space between adjacent price tags may be recognized as the boundary of the product existence range. Alternatively, the size of the existence range may be set in advance for each product. Alternatively, the automatic registration of product arrangement by the product
第1から第3の実施の形態では、測距センサを棚板の下面に設ける場合について説明したが、これに限られない。図18は、棚板500の上面に取り付けられた測距センサ502を示す模式図である。測距センサ502は上向きの検出範囲を有し、測距センサ502が取り付けられた棚板500の前方において物体を検出する。図19は、棚板510の側方に取り付けられた複数の測距センサ512を示す模式図である。複数の測距センサ512は商品棚の高さ方向に延びるフレームに取り付けられており、棚板510の長手方向に検出範囲を有する。図19の構成では、各測距センサ512の高さ位置は既知であるから、検出した距離と既知の高さと併せて、検出した物体の棚板510上での位置を測定する。より一般的には、測距センサは、棚板に向けて伸びてくる腕の位置を検出可能であればどのように配置・構成されてもよい。
In the first to third embodiments, the case where the distance measuring sensor is provided on the underside of the shelf board has been described, but this is not limited to this. FIG. 18 is a schematic diagram showing a
第1および第2の実施の形態では物体検知センサとして測距センサを用いる場合を説明したが、物体の存在を検知可能なセンサであれば測距センサ以外のセンサが用いられてもよい。 In the first and second embodiments, a distance measuring sensor is used as the object detection sensor, but a sensor other than a distance measuring sensor may be used as long as it is capable of detecting the presence of an object.
第1の実施の形態では、左右の重量センサ22a、22bの測定値の変化量の比から求まる重心の位置に商品が陳列されていない場合に、監視カメラ24および/または測距センサを用いて候補を絞り込む場合を説明したが、これに限られない。例えば、総重量の変化量からピックアップされた商品の個数を求め、その個数の商品の可能な組み合わせのそれぞれについて重心の位置を求め、求められた重心の位置と比から求まる重心の位置とを照合してもよい。例えば、図5の状態でΔML+ΔMRが商品30の3つ分の値を示す場合、商品30が3つピックアップされたことが分かる。したがって、z=z1、z2、z3、z4に置かれていた商品30のなかから任意に3つ選んで重心の位置を計算する。計算の結果得られる重心の位置が、逆比により求まる重心Gの位置と一致すれば、その計算で用いられた3つの商品30がピックアップされたことが分かる。
In the first embodiment, when no products are displayed at the position of the center of gravity determined from the ratio of the changes in the measured values of the left and
(検出ロジックの変形例)
第1の実施の形態では、左右の重量センサの測定値の変化量の比の逆比から、増減した商品の重心位置を求め、重心位置と棚板上の商品の配置とを突き合わせることで増減した商品を割り出す場合を説明したが、これに限られない。例えば、増減した商品の重心位置を求めることなく、重量センサの測定値の変化量から直接、増減した商品を割り出してもよい。本変形例に係る管理装置では、上段の棚板12に陳列されている各商品について、存在範囲の中央の座標にその商品があるものと仮定または近似して、その商品1つの増減による左重量センサ22a、右重量センサ22bそれぞれの測定値の変化量(以下、それぞれδML、δMRという)を予め算出し、在庫管理保持部に登録しておく。図20は、変形例に係る在庫管理保持部250の一例を示すデータ構造図である。在庫管理保持部250は、商品を特定する商品IDと、商品名と、商品の1個当たりの重量と、商品が置かれている棚板を特定する棚板IDと、商品を仕切るためのセパレータの位置と、棚板における商品の存在範囲と、商品の残りの個数と、(δML、δMR)と、を対応付けて保持する。
(Modification of detection logic)
In the first embodiment, the center of gravity of the increased or decreased product is calculated from the inverse ratio of the ratio of the change in the measured values of the left and right weight sensors, and the center of gravity is compared with the arrangement of the products on the shelf to determine the increased or decreased product. However, the present invention is not limited to this. For example, the increased or decreased product may be determined directly from the change in the measured values of the weight sensors without calculating the center of gravity of the increased or decreased product. In the management device according to this modification, for each product displayed on the
左重量センサ22a、右重量センサ22bそれぞれの測定値の変化量ΔML、ΔMRが検出された場合、本変形例に係る管理装置は、検出された変化量の組(ΔML、ΔMR)と、在庫管理保持部250に登録されている商品1つ当たりの変化量の組(δML、δMR)から得られる組(δML×K、δMR×K)(Kは自然数)と、を照合する。管理装置は、照合の結果一致する商品があれば、その商品がK個増減したと決定し、在庫管理保持部250の残数を更新し、客情報保持部132を更新する。
When the changes ΔML and ΔMR in the measurements of the
一致する商品がない場合、管理装置は、異なる位置に配置された複数の商品が増減したと判断する。管理装置は、在庫管理保持部250に登録されている商品1つ当たりの変化量の組(δML、δMR)を異なる商品同士で組み合わせ、検出された変化量の組(ΔML、ΔMR)と照合する。一致しない場合、管理装置は別の組み合わせで同じ照合を繰り返す。管理装置はこの処理を一致が得られるまで繰り返し、一致が得られた商品の組み合わせにより、増減した商品およびその数を特定する。
If there is no matching product, the management device determines that multiple products placed in different locations have increased or decreased. The management device combines the sets of change amounts per product (δML, δMR) registered in the inventory
図21は、上段の棚板12、左重量センサ22a、右重量センサ22bおよび上段の棚板12上に置かれた商品30を示す模式図である。説明の便宜上、左重量センサ22aと上段の棚板12とが接する箇所をz=0とし、その箇所から右重量センサ22bと上段の棚板12とが接する箇所に向けて伸びるz軸を定義し、右重量センサ22bと上段の棚板12とが接する箇所をz=25とする。さらに、上段の棚板12上に置かれている5つの商品30はすべて同じ質量「1」を有するものとする。
Figure 21 is a schematic diagram showing the
図21において、客がz=10の位置にある商品30を1つ、および、z=20の位置にある商品30を1つ、ほぼ同時にピックアップしたとする。
z=10の位置にある商品30について、
δML=1×15/(10+15)=0.6、δMR=1-ML=0.4
となる。
z=20の位置にある商品30について、
δML=1×5/(20+5)=0.2、δMR=3-ML=0.8
となる。
したがって、この場合のΔML、ΔMRはそれぞれΔML=0.6+0.2=0.8、ΔMR=0.4+0.8=1.2、となる。
In FIG. 21, it is assumed that a customer picks up one
For
δML=1×15/(10+15)=0.6, δMR=1-ML=0.4
It becomes.
For
δML=1×5/(20+5)=0.2, δMR=3-ML=0.8
It becomes.
Therefore, in this case, ΔML and ΔMR are respectively ΔML=0.6+0.2=0.8 and ΔMR=0.4+0.8=1.2.
図22は、図21と同じ個数の商品30を別の位置からピックアップした状態を示す模式図である。図22において、客がz=5の位置にある商品30を1つ、および、z=10の位置にある商品30を1つ、ほぼ同時にピックアップしたとする。
z=5の位置にある商品30について、
δML=1×20/(5+20)=0.8、δMR=1-ML=0.2
となる。
したがって、この場合のΔML、ΔMRはそれぞれΔML=0.8+0.6=1.4、ΔMR=0.2+0.4=0.6、と求まる。
Fig. 22 is a schematic diagram showing a state in which the same number of
For
δML=1×20/(5+20)=0.8, δMR=1−ML=0.2
It becomes.
Therefore, in this case, ΔML and ΔMR are calculated as ΔML=0.8+0.6=1.4 and ΔMR=0.2+0.4=0.6, respectively.
図21、図22を参照すると、いずれもトータルの重量の変化は商品30の2つ分(2)であるが、それぞれΔML、ΔMRの値は異なる。したがって、変化量の組(ΔML、ΔMR)を見ることによって、総重量の変化では同じ2つの商品30の同時のピックアップとしか検出できない図21、図22の状態を区別することができる。すなわち、(ΔML、ΔMR)=(0.8、1.2)であれば、z=10の1つの商品30と、z=20の1つの商品30と、が同時にピックアップされたと決定できる。(ΔML、ΔMR)=(1.4、0.6)であれば、z=5の1つの商品30と、z=10の1つの商品30と、が同時にピックアップされたと決定できる。
Referring to Figures 21 and 22, the total change in weight in both cases is the equivalent of two products 30 (2), but the values of ΔML and ΔMR are different. Therefore, by looking at the set of changes (ΔML, ΔMR), it is possible to distinguish between the states in Figures 21 and 22, where the change in total weight can only detect the simultaneous pick-up of the same two
なお、本変形例では、以下のような状況においてどの商品がピックアップされたか特定できなくなるので、その場合には実施の形態と同様に監視カメラ24の画像や測距センサ28aを用いてピックアップされた商品を特定する。
In this modified example, it becomes impossible to identify which product has been picked up in the following situations. In such cases, the image from the
図23は、上段の棚板12、左重量センサ22a、右重量センサ22bおよび上段の棚板12上に置かれた商品30を示す模式図である。図23において、客がz=10の位置にある商品30を1つ、および、z=15の位置にある商品30を1つ、ほぼ同時にピックアップしたとする。
z=15の位置にある商品30について、
δML=1×10/(5+20)=0.4、δMR=1-ML=0.6
となる。
したがって、この場合のΔML、ΔMRはそれぞれそれぞれΔML=0.6+0.4=1、ΔMR=0.4+0.6=1、と求まる。
Fig. 23 is a schematic diagram showing the
For
δML=1×10/(5+20)=0.4, δMR=1-ML=0.6
It becomes.
Therefore, in this case, ΔML and ΔMR are calculated as ΔML=0.6+0.4=1 and ΔMR=0.4+0.6=1, respectively.
図24は、図23と同じ個数の商品30を別の位置からピックアップした状態を示す模式図である。図24において、客がz=5の位置にある商品30を1つ、および、z=20の位置にある商品30を1つ、ほぼ同時にピックアップしたとする。
この場合のΔML、ΔMRはそれぞれΔML=0.8+0.2=1、ΔMR=0.2+0.8=1、と求まる。
Fig. 24 is a schematic diagram showing a state in which the same number of
In this case, ΔML and ΔMR are calculated as ΔML=0.8+0.2=1 and ΔMR=0.2+0.8=1, respectively.
このように、(ΔML、ΔMR)=(1、1)が得られたとしても、z=10の1つの商品30と、z=15の1つの商品30と、が同時にピックアップされた可能性(図23)と、z=5の1つの商品30と、z=20の1つの商品30と、が同時にピックアップされたと可能性(図24)と、があり、ΔML、ΔMRからはそれらを区別することはできない。このような場合、本変形例では実施の形態と同様に、監視カメラ24の画像および/または測距センサアレイ28の検出結果を用いてどの商品がピックアップされたかを特定する。
Thus, even if (ΔML, ΔMR) = (1, 1) is obtained, there is a possibility that one
10 商品棚、 12 上段の棚板、 14 下段の棚板、 22a 左重量センサ、 22b 右重量センサ、 24 監視カメラ、 26 客、 100 管理装置。 10 Product shelf, 12 Upper shelf, 14 Lower shelf, 22a Left weight sensor, 22b Right weight sensor, 24 Surveillance camera, 26 Customer, 100 Management device.
Claims (9)
それぞれが前記棚板を支えるように異なる位置に設けられた複数の重量センサの出力の変化量を取得する第1取得手段と、
前記棚板の少なくとも一部を画角内に収めるカメラから被写体の情報を取得する第2取得手段と、
取得された複数の重量センサの出力の変化量と、取得された被写体の情報と、に基づいて、どの商品がどれだけ増減したかを検出する検出手段と、を備え、
前記検出手段は、取得された複数の重量センサの出力の変化量から求まる増減した商品の重心の位置が、商品が陳列されない予め定めた位置から所定の距離内である場合に、取得された被写体の情報から特定する、人の所定の行為に関連する前記棚板上の位置を用いて、どの商品がどれだけ増減したかを検出する管理装置。 A device for detecting an increase or decrease in the number of products placed on a shelf of a product shelf, comprising:
a first acquisition means for acquiring an amount of change in output of a plurality of weight sensors provided at different positions so as to support the shelf board;
A second acquisition means for acquiring information of a subject from a camera that includes at least a part of the shelf board within an angle of view;
a detection means for detecting how much each product has increased or decreased based on the acquired change in output from the weight sensors and the acquired information on the subject;
The detection means is a management device that detects how much of each item has increased or decreased by using a position on the shelf related to a specified human action, identified from the acquired information on the subject, when the position of the center of gravity of the increased or decreased item, determined from the change in output from multiple weight sensors, is within a specified distance from a predetermined position where no items are displayed .
前記検出する手段は、どの商品がどれだけ増減したかの検出に、前記第1特定手段によって特定された位置を用いる請求項1に記載の管理装置。 The shelf further includes a first identification unit that identifies a position on the shelf that is related to a human action based on information acquired from an object detection sensor that is associated with the shelf,
The management device according to claim 1 , wherein the detecting means uses the position identified by the first identifying means to detect how much an item has increased or decreased.
前記第1特定手段は、物体を検知した物体検知センサの位置を、人の行為に関連する前記棚板上の位置として特定する請求項2に記載の管理装置。 A plurality of object detection sensors are disposed in association with the shelf board;
The management device according to claim 2 , wherein the first identification unit identifies a position of an object detection sensor that has detected an object as a position on the shelf that is related to a human action.
前記セパレータは隣り合う物体検知センサの間に配置される請求項3に記載の管理装置。 The shelf board is provided with separators for separating products by type,
The management device according to claim 3 , wherein the separator is disposed between adjacent object detection sensors.
前記検出手段は、取得された複数の重量センサの出力の変化量から求まる増減した商品の重心の位置を、特定された配置と照合することによって、どの商品が増減したかを検出する請求項1から4のいずれか一項に記載の管理装置。 A second identification means is further provided for identifying an arrangement of the plurality of products on the shelf board from the acquired information of the subject,
The management device according to any one of claims 1 to 4, wherein the detection means detects which products have increased or decreased by comparing the position of the center of gravity of the increased or decreased products, which is determined from the change in output of multiple weight sensors obtained, with the specified arrangement.
前記第2特定手段は、前記カメラが取得した画像に含まれるコード情報から商品の位置を特定する請求項5に記載の管理装置。 A plurality of codes corresponding to the plurality of products are attached to at least a portion of the shelf board that falls within the angle of view of the camera, and each of the codes has code information that encodes information that identifies the corresponding product in a visible manner;
The management device according to claim 5 , wherein the second identification means identifies the position of the product from code information included in the image captured by the camera.
前記検出手段は、どの商品がどれだけ増減したかの検出に、前記第3特定手段によって特定された位置を用いる請求項5から7のいずれか一項に記載の管理装置。 a third identification means for identifying a position on the shelf board related to a predetermined action of a person by analyzing the acquired information of the subject;
The management device according to claim 5 , wherein the detection means uses the position identified by the third identification means to detect how much the number of products has increased or decreased.
前記棚板に関連付けて配置された物体検知センサから検知結果を取得する手段と、
取得された重量の変化と、取得された検知結果と、に基づいて、どの商品がどれだけ増減したかを検出する手段と、を備え、
前記検出する手段は、取得された重量の変化から求まる増減した商品の重心の位置が、商品が陳列されない予め定めた位置から所定の距離内である場合に、取得された検知結果から特定する前記棚板上の位置を用いて、どの商品がどれだけ増減したかを検出する管理装置。 A means for acquiring a change in weight of a plurality of types of products placed on a shelf of a product shelf from a sensor that measures the weight of the shelf;
A means for acquiring a detection result from an object detection sensor disposed in association with the shelf board;
a means for detecting how much each product has increased or decreased based on the acquired weight change and the acquired detection result;
The detection means is a management device that detects how much of which product has increased or decreased, using the position on the shelf identified from the acquired detection results, when the position of the center of gravity of the product that has increased or decreased, determined from the acquired weight change, is within a specified distance from a predetermined position where no products are displayed.
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|---|---|---|---|---|
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007115152A (en) | 2005-10-24 | 2007-05-10 | Tana-X:Kk | Product display shelf system and purchasing behavior analysis program |
| JP2016194833A (en) | 2015-03-31 | 2016-11-17 | 富士通株式会社 | Product display position determination processing method, product display position determination processing program, and product display position determination processing device |
| JP2018206372A (en) | 2018-05-15 | 2018-12-27 | 株式会社 ディー・エヌ・エー | System, method and program for managing commodities |
| JP2019145054A (en) | 2018-02-23 | 2019-08-29 | ソフトバンク株式会社 | Information processing device, control method for information processing device, and control program for information processing device |
| WO2020012206A1 (en) | 2018-07-13 | 2020-01-16 | E-Ventor Tech Kft. | Automatic product identification in inventories based on multimodal sensor operation |
-
2020
- 2020-05-28 JP JP2020093644A patent/JP7646302B2/en active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007115152A (en) | 2005-10-24 | 2007-05-10 | Tana-X:Kk | Product display shelf system and purchasing behavior analysis program |
| JP2016194833A (en) | 2015-03-31 | 2016-11-17 | 富士通株式会社 | Product display position determination processing method, product display position determination processing program, and product display position determination processing device |
| JP2019145054A (en) | 2018-02-23 | 2019-08-29 | ソフトバンク株式会社 | Information processing device, control method for information processing device, and control program for information processing device |
| JP2018206372A (en) | 2018-05-15 | 2018-12-27 | 株式会社 ディー・エヌ・エー | System, method and program for managing commodities |
| WO2020012206A1 (en) | 2018-07-13 | 2020-01-16 | E-Ventor Tech Kft. | Automatic product identification in inventories based on multimodal sensor operation |
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