检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:林付春 张荣芬 何倩倩 刘宇红 Lin Fuchun;Zhang Rongfen;He Qianqian;Liu Yuhong(College of Big Data and Information Engineering,Guizhou University,Guiyang 550025,China)
机构地区:[1]贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳550025
出 处:《电子技术应用》2018年第9期96-98,103,共4页Application of Electronic Technique
基 金:贵州省科技计划项目(黔科合平台人才[2016]5707)
摘 要:提出了一种基于机器视觉和深度学习的智能无人零售系统。采用嵌入式的ARM9和各种传感器模块组成前端采集系统,在服务器上用训练好的卷积神经网络模型分别对物品进行动态和静态检测识别,然后将识别信息反馈给数据库,由数据库整理所有信息,最终确定顾客订单信息。本系统使用前端硬件在无人售货柜上进行图像采集并在服务器的Caffe框架上进行测试,结果表明该系统的实时准确率达到99%。This paper proposes an intelligent automated vending system based on machine vision and deep learning.The embedded ARM9 and various sensors are used to form the front-end acquisition system.The trained convolutional neural network is used to detect and identify the goods dynamically and statically on the server.Then the identifying information will be fed back to the databases,and the databases will integrate all the information.Finally it will determine the order information of customers.This system uses front-end hardware to acquire images on the automated vending counter and test them on the server's Caffe framework,and the result shows that the accuracy of this system can reach 99%in real time.
关 键 词:新零售 机器视觉 深度学习 卷积神经网络 CORTEX-A9
分 类 号:TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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