Affiliation of Author(s):
建筑设备科学与工程学院
Key Words:
计算机视觉;Faster R-CNN算法;结算系统;果蔬识别;
Abstract:
超市果蔬人工结算方式效率低,高峰时段易造成排长队问题。本文提出一种基于计算机视觉的智能果蔬结算系统。设计了系统的整体方案、硬件组成和软件算法实现。硬件部分由摄像头获取果蔬图像,通过软件算法实现果蔬检测,同时由压力传感器返回果蔬重量。软件算法部分,首先构建果蔬数据集,因其对果蔬的识别准确度要求高于位置信息的检测,对数据集采取整张图像标注的方式。其次,基于Faster R-CNN算法构建果蔬检测模型,改进了锚窗尺寸,训练果蔬识别模块。最后,融合输出果蔬的识别结果及重量等信息生成二维码,实现自动结算功能。通过大量真实场景测试,系统对常见果蔬种类能够达到91.27%的平均识别率,单件商品结算时间约5s,是正常人工结算方式所用时间的1/6。与人工结算方式相比,此智能果蔬结算系统提供了更加方便、快捷的结算方式。
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