【摘 要】
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随着信息技术的飞速发展,移动支付、无人零售等新的支付方式和销售模式逐渐兴起,同时也正在改变人们的生活和消费方式。无人售货柜是无人零售模式的一种,其以方便快捷的交易形式、相对低廉的投入成本和场地费用等受到当前零售市场的青睐。本文从应用的角度出发,在深入分析无人售货柜购物过程的基础上,将购物过程识别分解为两个环节,识别消费者所选择的商品和判断消费者是否购买了所选择的商品,即商品识别和购物行为识别,并针
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随着信息技术的飞速发展,移动支付、无人零售等新的支付方式和销售模式逐渐兴起,同时也正在改变人们的生活和消费方式。无人售货柜是无人零售模式的一种,其以方便快捷的交易形式、相对低廉的投入成本和场地费用等受到当前零售市场的青睐。本文从应用的角度出发,在深入分析无人售货柜购物过程的基础上,将购物过程识别分解为两个环节,识别消费者所选择的商品和判断消费者是否购买了所选择的商品,即商品识别和购物行为识别,并针对这两个环节展开研究,主要工作如下:在商品识别方面,针对目前在商品识别领域没有与Image Net、PASCAL VOC、COCO类似的高质量公共数据库,本文选取商品零售中具有代表性的12类商品,按照不同商品形状采用不同的方式进行图像采集,并通过添加噪声、几何变换、随机遮挡等方式对图像进行扩展,构建了相应的商品图像数据集。在构建的数据集上,采用基于深度学习的SSD算法(Single Shot Multi Box Detector,SSD)进行训练,得到用于商品识别的检测模型,并对商品进行识别。在购物行为识别方面,针对基于机器视觉的无人售货柜需要理解消费者在购物过程一系列动作的需求,提出了一种基于深度学习的人-物交互行为识别算法。本算法采用SSD算法识别场景中的商品和Openpose算法提取场景中人体关节点坐标,在分析商品信息和人体关节点信息的基础上,推导出商品位置与人体手腕、手肘位置之间的变换关系,进而得到人-物的交互关系,实现消费者的购物行为判断,并且结合人的手部动作完成购物过程的识别。本文选用威鑫视界科技的1080P宽动态工业摄像头SY003作为实验的摄像头,在Tensorflow环境下完成了上述算法的测试实验。实验结果表明,本文算法可以识别出消费者的购买行为,具有一定的实际应用价值。
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