【摘 要】
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近年来,随着移动支付、人工智能、边缘计算等技术的快速发展,传统零售模式发生了巨大变革。在阿里巴巴提出“新零售”的背景下,基于计算机视觉的智能售货柜受到了广泛关注。智能售货柜需要快速准确的识别目标商品,获得顾客拿取的商品信息并进行结算。但目前大多数商品识别系统部署在服务器,随着智能售货柜设备的增多使得服务器的压力增大,不能达到商品实时检测的效果,影响顾客购物体验。本文设计并实现了一种轻量化的商品识别
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近年来,随着移动支付、人工智能、边缘计算等技术的快速发展,传统零售模式发生了巨大变革。在阿里巴巴提出“新零售”的背景下,基于计算机视觉的智能售货柜受到了广泛关注。智能售货柜需要快速准确的识别目标商品,获得顾客拿取的商品信息并进行结算。但目前大多数商品识别系统部署在服务器,随着智能售货柜设备的增多使得服务器的压力增大,不能达到商品实时检测的效果,影响顾客购物体验。本文设计并实现了一种轻量化的商品识别算法,将其部署于嵌入式平台。主要工作如下:针对售货柜商品识别算法对准确率和识别速度的需求,本文采用了YOLOv3算法。首先收集了8512张商品图像,共有9个类别,使用标注工具将商品图像标注为PASCAL VOC数据格式用于模型训练和测试。其次使用Mobile Netv2模型中深度可分离卷积与倒置残差结构重构YOLOv3模型,提出一种轻量化网络模型DS＿YOLOv3。然后针对YOLOv3算法使用k-means聚类算法生成先验框鲁棒性不强的问题,采用了k-means++算法对商品数据集进行聚类得到先验框。实验结果显示DS＿YOLOv3算法的m AP为94.69%,检测速度为20.34F/s,在检测速度上满足了智能售货柜的要求。针对DS＿YOLOv3算法边框回归损失函数定位精度不高的问题,本文选择CIo U作为边框回归损失函数以提高目标定位精度。另外针对DS＿YOLOv3算法在预处理和多尺度检测时会造成局部信息丢失的问题,采用SPP模块提取了不同感受野下的多尺度特征,并且融合局部特征和全局特征,从而获得了更丰富的语义信息。实验结果表明对DS＿YOLOv3改进后的算法,m AP达到了97.93%,检测速度为19.51F/s,在不影响检测速度的情况下,提高了智能售货柜的商品识别精度。本文改进了YOLOv3算法,提出了一种适用于嵌入式平台部署的商品识别算法,并在商品数据集进行实验,结果表明改进后的算法在检测速度和精度上均取得了较好的效果,满足智能售货柜的需求。
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