1.一种基于多传感识别的智能称重装置，其特征在于：包括智能称终端、特征数据库、品种特征建模模块、商品重量输入模块、出售量分析模块、云服务器和采购调整终端；

所述智能称终端包括图像采集模块、图像识别与特征提取模块和称重检测模块；

所述图像采集模块和图像识别与特征提取模块连接，云服务器分别与称重检测模块、图像识别与特征提取模块、出售量分析模块、商品重量输入模块、特征数据库和采购调整终端连接，特征数据库与品种特征建模模块连接，出售量分析模块与采购调整终端连接；

图像采集模块用于采集当前购买蔬菜且需进行蔬菜商品称重的购买人员的图像信息，同时，采集当前需进行称重的蔬菜商品图像信息，将当前购买蔬菜且需进行蔬菜商品称重的购买人员的图像信息以及蔬菜商品图像信息发送至图像识别与特征提取模块；

所述图像识别与特征提取模块用于接收图像采集模块发送的当前购买蔬菜且需进行蔬菜商品称重的购买人员的图像信息以及蔬菜商品图像信息，对接收的购买人员的图像进行识别，并合法使用，提取购买人员的面部特征，同时，对蔬菜商品图像进行区域划分，划分成若干各子区域，随机抽取m个子区域，提取随机抽取的子区域对应的蔬菜商品特征集合，并将提取的购买人员的脸部特征以及随机抽取的m个子区域的蔬菜商品特征集合Wj发送至云服务器；

所述称重检测模块为压力传感器，用于接收云服务器发送的称重指令，根据接收的称重指令对放置在称重平台上的蔬菜商品种类进行称重检测，并将检测的需称重的蔬菜商品对应的重量发送的出售量分析模块；

所述品种特征建模模块用于提取各蔬菜商品种类的特征，将提取的各蔬菜商品种类的特征构建各标准蔬菜商品特征集合，并将构建的各标准蔬菜商品特征集合存储至特征数据库；

所述商品重量输入模块用于输入采购各蔬菜商品种类对应的采购重量，同时用于输入各蔬菜商品种类对应的销售剩余正常品质的重量，并将采购的各蔬菜商品种类对应的采购重量以及销售剩余正常品质的重量发送至云服务器；

所述特征数据库包括临时存放数据单元和永久存放数据单元，临时存放数据单元用于存储购买过蔬菜商品的购买人员特征、该购买人员每次购买的各蔬菜商品种类以及购买的各蔬菜商品种类的重量，永久存放数据单元用于存储品种特征构建模块发送的各蔬菜商品种类对应的标准蔬菜商品特征以及超市采购各蔬菜商品的总重量；

所述出售量分析模块用于实时接收称重检测模块发送的需称重的蔬菜商品对应的称重重量，并接收云服务器发送的需称重的蔬菜商品对应的蔬菜商品种类，累计各蔬菜商品种类每次销售的出售重量，并将累计的各蔬菜商品种类对应的出售重量分别发送至云服务器和采购调整终端；

所述云服务器用于接收图像识别与特征提取模块发送的购买人员的面部特征以及随机抽取的m个子区域对应的蔬菜商品特征集合Wj，对当前购买人员购买的蔬菜商品中m个子区域对应的蔬菜商品特征集合Wj与特征数据库中蔬菜商品种类对应的标准蔬菜种类特征进行逐一对比，得到待检测商品特征对比集合，根据待检测商品特征对比集合统计待检测子图像与各蔬菜商品种类间的子图像匹配校准系数，筛选出子图像匹配校准系数最大的蔬菜商品种类，云服务器将随机抽取剩余的子图像对应的各特征与子图像匹配校准系数最大的蔬菜商品种类对应的标准蔬菜种类特征进行计算，获得各随机子图像与子图像匹配校准系数最大的蔬菜商品种类间的子图像匹配校准系数，判断随机子图像对应的子图像匹配校准系数小于设定的标准匹配校准系数阈值的数量，若小于设定的标准匹配校准系数阈值的子图像数量大于等于1，不进行称重处理，若小于设定的标准匹配校准系数阈值的子图像数量等于0，则发送控制指令至称重检测模块，并将需称重的蔬菜商品的种类发送至出售量分析模块；

同时，云服务器接收商品重量输入模块发送的各蔬菜商品种类对应的采购重量以及销售剩余正常品质的重量，并接收出售量分析模块发送的各蔬菜商品种类对应的出售重量，根据各蔬菜商品种类的采购重量、销售剩余正常品质的重量以及出售重量，统计各蔬菜商品种类对应的蔬菜折损系数γt，云服务器将各蔬菜商品种类对应的蔬菜折损系数发送至采购调整终端；

所述采购调整终端用于接收云服务器发送的各蔬菜商品种类对应的折损系数，并接收出售量分析模块发送的各蔬菜商品种类对应的出售重量，根据各蔬菜商品种类对应的折损系数以及出售重量，统计需进购各蔬菜商品种类的重量。

2.根据权利要求1所述的基于多传感识别的智能称重装置，其特征在于：所述智能称终端还包括校准归零模块，所述校准归零模块用于对称重时的称重数值进行清零，每当称重完成后，且在下次称重前，对称上的称中数值进行清零。

3.根据权利要求1所述的基于多传感识别的智能称重装置，其特征在于：所述图像识别与特征提取模块对各子区域按照设定的顺序进行编号，分别为1,2,...,i，...,n，i表示为第i个子区域，n表示为子区域的总数量，随机抽取m个蔬菜商品图像对应的子区域数量，提取随机抽取的m个子区域对应的蔬菜特征，构成蔬菜商品特征集合Wj(wj1,wj2,...,wjk,...,wjg)，j∈1,2,...,m，m＜n，wjk表示为随机抽取的第j个子图像中蔬菜商品的第k个特征，Wj表示为第j个子图像中蔬菜商品的特征集合，wjg中的g表示为随机抽取的第j个子图像中蔬菜商品的特征总数量。

4.根据权利要求1所述的基于多传感识别的智能称重装置，其特征在于：同一蔬菜商品种下的各标准蔬菜商品特征构成标准蔬菜种类特征集合At(at1,at2,...,atf,...,ats)，t表示为蔬菜商品种类的数量，atf表示为第t个蔬菜商品种类对应的第f个特征，ats中的s表示为第t个蔬菜商品种类中的蔬菜特征数量，标准蔬菜种类特征集合At中各特征对应的比重系数分别为vat1,vat2,...,vatf,...,vats，且vat1+vat2+...+vatf+...+vats＝1，vatf表示为第t个蔬菜商品种类中的第f个特征在该蔬菜商品种类对应的所有特征中的比重。

5.根据权利要求1所述的基于多传感识别的智能称重装置，其特征在于：所述子图像匹配校准系数的计算公式 yjtk∈vat1,vat2,...,vatf,...,vats，δjt表示为随机抽取的第j个子图像中蔬菜商品的各特征与第t个蔬菜商品种类对应的各特征间的匹配校准系数，yjtk表示为随机抽取的第j个子图像中蔬菜商品的第k个特征对应的比重，w′jtk表示为第j个子图像中蔬菜商品的第k个特征与第t个蔬菜商品种类对应的标准蔬菜种类特征集合中各蔬菜特征的对比量化数值。

6.根据权利要求1‑5任意一所述的基于多传感识别的智能称重装置，其特征在于：各蔬菜商品种类对应的蔬菜折损系数 并将各蔬菜商品种类对应的蔬菜折损系数发送至采购调整终端，其中，γt表示为第t个蔬菜商品种类对应的销售折损系数，Ct表示为第t个蔬菜商品种类采购重量，C1t表示为第t个蔬菜商品种类对应的累计出售重量，C2t表示为第t个蔬菜商品种类对应的销售剩余正常品质的重量。

7.根据权利要求1所述的基于多传感识别的智能称重装置，其特征在于：进购各蔬菜商品种类的重量的计算公式为 其中，ηt表示为第t个蔬菜商品种类对应的调整后的采购重量，γt表示为第t个蔬菜商品种类对应的销售折损系数，β表示为影响因子，C1t表示为第t个蔬菜商品种类对应的累计出售重量，Ct表示为第t个蔬菜商品种类先前采购重量。

8.根据权利要求1所述的基于多传感识别的智能称重装置，其特征在于：所述云服务器用于接收图像识别与特征提取模块发送的购买人员的面部特征以及随机抽取的m个子区域对应的蔬菜商品特征集合Wj，并将接收的购买人员的面部特征与特征数据库中存储的各购买人员的面部特征进行对比，若特征数据库中未存储有当前购买人员的面部特征，则将当前购买人员的面部特征初步存储至特征数据库，云服务器筛选出同一购买人员购买各蔬菜商品的月频率，并将该购买人员购买的该蔬菜商品的月频率与设定的各月频率数值范围进行对比，筛选出与之对应的月频率数值范围，并提取该月频率数值范围对应的折扣系数，其中，月频率的计算为当天购买日的前30天的购买该蔬菜商品种类的次数，购买商品的实际价格＝标准标价*(1‑折扣系数)。

9.一种应用于权利要求1所述的基于多传感识别的智能称重装置的分析方法，其特征在于：包括以下步骤：

H1、随机从蔬菜商品图像中的n个子区域内抽取m个子区域，并提取随机抽取的m个子区域对应的蔬菜特征，构成蔬菜商品特征集合Wj，j∈1,2,...,m，m＜n，Wj表示为第j个子图像中蔬菜商品的特征集合；

H2、将蔬菜商品特征集合Wj与特征数据库中蔬菜商品种类对应的标准蔬菜种类特征进行逐一对比，得到待检测商品特征对比集合W′jt(w′jt1,w′jt2,...,w′jtk,...,w′jtg)，w′jtk表示为第j个子图像中蔬菜商品的第k个特征与第t个蔬菜商品种类对应的标准蔬菜种类特征集合中各蔬菜特征的对比量化数值；

H3、将m个子图像中的其中一子图像对应的蔬菜商品的各特征与各蔬菜商品种类对应的标准蔬菜种类特征集合间进行子图像匹配校准系数统计，子图像匹配校准系数的计算公式为 yjtk表示为随机抽取的第j个子图像中蔬菜商品的第k个特征对应的比重，w′jtk表示为第j个子图像中蔬菜商品的第k个特征与第t个蔬菜商品种类对应的标准蔬菜种类特征集合中各蔬菜特征的对比量化数值；

H4、筛选该子图像中的蔬菜商品的各特征与各蔬菜商品种类对应的标准蔬菜种类特征集合间的子图像匹配校准系数最大的蔬菜商品种类；

H5、将剩余m‑1个子图像中的蔬菜商品的各特征与步骤H4中筛选的子图像匹配校准系数最大的蔬菜商品种类对应的标准蔬菜种类特征集合进行子图像匹配校准系数计算，分别为δ1x,δ2x,...,δjx,...,δmx；

H6、判断m个子图像对应的子图像匹配校准系数小于设定的标准匹配校准系数阈值的子图像数量，若小于设定的标准匹配校准系数阈值的子图像数量大于等于1，则表明采集的蔬菜图像中的蔬菜种类至少为两种，不进行称重，若小于设定的标准匹配校准系数阈值的子图像数量等于0，表明采集的蔬菜图像中的蔬菜种类为一种，则执行步骤H7；

H7、启动称重称对放置在称重平台上的蔬菜进行称重。