【摘 要】
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随着人工智能技术的不断发展和人民对生活便捷化要求的不断提高,智能化超市也在不断发展,商品识别技术在超市的智能化发展中尤为关键。在目前的超市商品识别场景中,应用最广泛的技术仍然是条码技术,但不带条码的商品仍然需要人工输入识别,耗时且费力。无线射频识别技术曾因其更加稳定、准确的性能和更新方便的优势被寄予厚望,却因其高昂的器材成本和人工成本难以在现实中被推广开来。如今,深度学习技术飞速发展,将基于深度学
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随着人工智能技术的不断发展和人民对生活便捷化要求的不断提高,智能化超市也在不断发展,商品识别技术在超市的智能化发展中尤为关键。在目前的超市商品识别场景中,应用最广泛的技术仍然是条码技术,但不带条码的商品仍然需要人工输入识别,耗时且费力。无线射频识别技术曾因其更加稳定、准确的性能和更新方便的优势被寄予厚望,却因其高昂的器材成本和人工成本难以在现实中被推广开来。如今,深度学习技术飞速发展,将基于深度学习的图像识别技术应用到商品识别中,成为了商品识别领域的一个重要突破方向。于是本文研究了目前国内外图像识别技术和智能化超市的发展现状,旨在设计一款将商品的称重、识别以及结算一体化的自助识别结算系统,并能够进行信息管理。本次论文的研究从超市商品结算实际流程出发,充分考虑散称商品的识别和结算一体化问题,并拓展了普通商品的识别功能和针对超市用户的信息管理功能,经调查研究后,对系统的相关需求以及工作流程展开了研究和设计。本文主要介绍了商品识别结算管理系统的设计开发过程,描述了各个子系统的程序设计和功能实现,并对基于目标检测的商品识别算法的实现和改进做出了详细的介绍。本文商品识别算法基于Retina Net框架进行改进,加入了Io U子网与EM-Merger单元实现密集商品检测,Io U子网是在原输出子网的基础上添加了一个基于雅卡尔系数的评分标签(8,此标签计算的是预测框和真实框的交并比,(8和原置信度分数越高,代表预测框内包含目标物体的可能性越大;识别网络的所有输出在之后会经过EM-Merger单元处理,此单元的思想是将输出的预测框看作是高斯混合分布,然后用期望最大化算法求解混合模型相似度最小值,过滤掉重叠的检测框。针对不同角度的商品图像识别问题,本文用对抗生成网络来生成不同角度下与正面商品图像特征相似的特征图,对网络参数进行正则。本系统的信息管理功能包括商品信息管理、会员信息管理、销售信息管理以及库存管理,另外本系统提供了销售预测功能供商户参考,使用的是基于长短期记忆神经网络的预测模型。商品识别结算管理系统通过My SQL建立后台数据库,使用QT开发工具实现信息管理的基本功能,并采用QT、HTML、JS混合编程方式实现系统界面。
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