一种基于YoloV4-tiny算法的智能电子秤设计  

作　　者：王昀 刘泓 叶珺 刘亚璇 吴小莉 

机构地区：[1]浙大城市学院信息与电气工程学院,浙江杭州310015

出　　处：《长江信息通信》2022年第10期37-41,共5页Changjiang Information & Communications

基　　金：浙江省大学生科技创新活动计划(新苗人才计划)项目(2021R437010)。

摘　　要：为了缓解传统商超高峰时段人工称重效率低、速度慢等问题,文章提出了一种基于YoloV4-tiny算法设计的智能电子秤。智能电子秤的核心控制器是JetsonNano,首先通过USB摄像头采集秤盘上的实时图像数据并使用YoloV4-tiny算法对实时图像进行实时检测获取商品的种类;然后根据重量传感器传回的重量数值和商品的单价,计算出商品的价格,并在屏幕上进行显示。实际测试证明智能电子秤可以在0.1S内完成商品的识别、称重和总价计算,图像实时识别的帧率可以达到25FPS,对每种商品的识别准确率也在95%以上。

关 键 词：图像识别 电子秤 JetsonNano YoloV4-tiny 

分 类 号：TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术]