基于SSD算法的超市收银系统开发

孙璐阳

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基于SSD算法的超市收银系统开发

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目前超市收银系统大多采用收银员手持扫码枪逐一识别商品条形码的传统方式,效率相对较低.针对此现状,笔者基于深度学习中的图像识别SSD算法,以Xilinx公司的PYNQ-Z2为开发平台,设计了一款智能超市收银系统.本系统由商品信息采集模块,商品检测模块和上位机定价模块三部分组成.商品信息采集模块通过摄像头采集检测区域内商品的图像,通过USB接口传输到PYNQ的ARM端;商品检验模块负责在PYNQ平台上预处理图像大小和格式调整.处理后传输给上位机,上位机将预处理后的商品图像与已训练好的商品模型进行匹配识别,并将检测结果反馈给计价模块;计价模块一方面展示识别出的商品图像以及商品相关信息,一方面实现结算、清零等功能.本系统能一次检测多个商品并同步结算,为超市收银方式提供了一种新方案.

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来源
《通信技术》 |2019年第5期|1279-1283|共5页
作者
孙璐阳;
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作者单位

山东科技大学;

山东青岛 266590;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
深度学习; 收银系统; PYNQ; 物联网技术;

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