基于深度学习的智能烘培类商品识别系统研究

李良熹; 荣进国

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基于深度学习的智能烘培类商品识别系统研究

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随着信息技术的不断发展,零售行业大量使用扫码方式进行商品的识别,十分快捷方便.但是对于糕点、面包等无法附加条形码的商品,只能人工进行商品的识别.使用商品自动识别技术可以提高商品结算的效率,降低人力成本.因此,本文通过在小型本地设备上部署轻量化的深度学习多目标识别算法,可以快速地进行烘培类商品的自动识别.经过多家糕点店的实际测试验证,本系统能够准确、快速地对放置于购物盘中的商品进行识别.

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来源
《信息与电脑》 |2021年第13期|156-158|共3页
作者
李良熹; 荣进国;
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作者单位

重庆工商职业学院重庆401520;

重庆工商职业学院重庆401520;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
商品识别; 深度学习; 嵌入式; Jetson TX2;

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