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基于 Keras 的视觉结算平台构想

作者:秋名山码民
  • 2022 年 5 月 19 日
  • 本文字数:1383 字

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产品介绍:

(1)概述:

视觉结算系统是基于图像识别技术的一套自助结算系统。可以快速精确的帮助消费者结算,减少购物高峰期的排队等待时间。后台可以保存顾客购物信息,方便远程管理门店。

采用的是计算机视觉技术,与图像识别等技术类似,是通过摄像头获取目标物体信息,通过 RGB 图像进行目标对比,基本的流程是:图像获取,目标定位,图像分割,图像识别。只需将商品放于结算台上,通过 AI 识别技术识别商品,系统将自动完成价格计算。

(2)运行原理:

首先由工作人员在视觉结算后台录入商品、价格等等信息数据,然后顾客在结算的时候将商品放在结算台的结算区中。

最后视觉结算台就会先通过摄像头进行对商品的扫描识别,获取商品的图像信息后,再根据获取事先定义好的数据信息进行对比,比如商品的形状、种类和商品价格等结算出顾客总体消费价格。

(3)工作原理:

采用计算机视觉系统识别,通过大量的数据集图片,应用深度学习算法进行分类训练,通过设备上的视觉,检测当前拍摄的物品,最终识别出的当前物品是什么。

采用的核心技术是:TensorFlow 衍生出来的 Keras 其用于数据集模型的训练,从而提升图像识别的准确率以及实现精准分类。

    Keras 是为人类而非机器设计的 API。Keras 遵循减少认知困难的最佳实践: 它提供一致且简单的 API,它将常见用例所需的用户操作数量降至最低,并且在用户错误时提供清晰和可操作的反馈。

       首先我们将模型可视化,并进行文件的保存与渲染



通过观察 TrainLoss 图表来进行改进,具体实现如下:

1.  train loss 不断下降,test loss 不断下降,说明网络仍在学习;

2.  train loss 不断下降,test loss 趋于不变,说明网络过拟合;

3.  train loss 趋于不变,test loss 不断下降,说明数据集 100%有问题;

4.  train loss 趋于不变,test loss 趋于不变,说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或批量数目;

5.    trainloss 不断上升,test loss 不断上升,说明网络结构设计不当,训练超参数设置不当,数据集经过清洗等问题。



(4)优势:

1. 视觉称重区

无需人工结算,选好商品,只要放上视觉结算台结算区域,大约在 1 秒左右可识别出来,并且计算总价格。

2.

 减少运营成本

 

如今人工运营成本不断增长,而视觉结算台运营成本低且高效率,取代条形码和收银员,简化购物流程。耐久性强,不易受环境影响,降低经营成本。

 

3. 数据灵活

可根据顾客的行为习惯来进行针对的进货与出售

 

4. 升级维护

视觉结算系统使用的图像识别技术更新简便,可以即时对已在运行的结算系统中的图像处理技术进行远程更新、升级。


创新点:

(1)识别速度快

视觉结算系统使用的是图像识别技术比 RFID 技术(传统标签识别)处理结算时的识别速度更快、具备更高识别灵敏度,而相比于传统人工结算更是有领先的速度优势,能够大幅度减少购物者排队结算时间;

(2)识别准确度高

视觉结算系统中使用的图像识别技术比 RFID 技术处理结算识别的精度更高,在实际应用中统计数据,识别的准确度可高达 99.95%以上。

(3)系统便捷

视觉结算系统使用的图像识别技术比 RFID 技术在结算系统中的更新更简便,可以即时对已在超市中运行的结算系统中的图像处理技术进行远程更新、升级;而应用 RFID 原理技术的系统内部设置固化

(4)核心竞争力强

视觉结算系统的图像识别技术比 RFID 技术处理更有竞争力,图像识别技术为人工智能技术研发重要领域之一,而且未来图像识别技术还可能得到不断拓展、升级,发展潜力大。

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卷不死,就往…… 2021.10.19 加入

2019NOIP退役成员,华为云享专家,阿里云专家博主,csdn博主,努力进行算法分享,有问题欢迎私聊

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