新零售快消品识别 结合线下零售场景,通过深度学习算法,精准识别商品,并可依据客户需求自由配置SKU和商品组合,降低运营成本,实现零售改革 快消品覆盖面大 云或端上灵活部署 识别精度达到98%以上 毫秒级响应 服装检测及识别 用计算机视觉技术对图片中⼈物的服装进行检测及识别,可以提供丰富的标签(服装类⽬...
商品标签识别,作为连接商品信息与数字管理系统的桥梁,不仅能够大幅提高商品分类、入库、出库、盘点等环节的效率,还能在一定程度上减少人工操作错误,优化库存管理,进而提升整个供应链的运营效率。 近年来,商品标签识别技术在人工智能领域取得了显著的进展。特别是基于深度学习的图像识别算法,如YOLO系列,已经在识别速度和精度...
然而,尽管现有的YOLO系列模型已经能够在多个场景下实现较为准确的商品识别,但仍然面临着一些挑战。例如,商品的多样性和复杂性要求模型具有更高的泛化能力;实时识别场景下对于识别速度的要求更为严格;此外,模型的轻量化和优化也是使得商品识别技术能够广泛应用于移动设备和边缘计算设备的关键。 针对以上挑战,本博客将深入...
图1 商品识别应用展示 然而，相较更加普遍的人脸识别技术来说，商品识别在实际的产业应用中也面临着其独有的巨大挑战：商品包装相似：同类别商品口味不同且价格也不同，不同类别商品外包装相似，都对图像识别精度具有较高的要求；干扰因素众多：同类别商品在识别时容易因角度问题发生变形、折叠、遮挡等干扰，对识别结...
部分基于计算机视觉的方案,通过对比开关门时间段中的关键帧中商品的数量变化来判断商品的售卖状态。这种方法在商品堆叠、类似商品识别问题上表现不佳,而且摄像头数量要匹配货柜的层数导致物料成本增多。也有部分方案通过摄像头将购物过程拍摄下来并传输到云端进行处理分析,这种方案的优点是可以利用云端丰富的GPU算力对数据...
本文设计一个基于Streamlit的交互式Web应用界面,界面支持图像、视频以及实时摄像头进行商品识别。用户可以通过该界面上传不同的训练模型(YOLOv8/v7/v6/v5)进行推理预测,同时界面的布局和功能设置都可以方便地进行修改和定制。博客附带了完整的网页设计、深度学习模型代码和训练数据集的下载链接,以便于大家进行学习和研究。
图像识别作为深度学习算法的主流实践应用方向，早已在生活的各个领域发挥作用。如安全检查、身份核验时的人脸识别；无人货架、智能零售柜中的商品识别，其背后的关键技术都在于此。图1 PP-ShiTu v2 实际预测效果示意图 然而实现理想的识别效果却并不容易：难点一：针对海量数据，不同场景均实现优秀的表征能力，能否一...
首先要有大量的数据, 比如“苹果”的图片;同时,要增加大量机器会认错的“负样本”,比如“梨”的图片;然后经过一个深度神经网络,反复学习,最终获得一个有效的识别模型。对于快消商品的识别,我们不仅要认出一个瓶子包装,还要认出是一瓶酸奶还是啤酒;不仅要认出酸奶,还要认出是哪个品牌的酸奶,甚至是哪个口味和规格。
2基于EasyDL零售版的商品识别方案 将终端数据转化为数字资产 百度飞桨EasyDL零售版,针对快消零售业提供专业版服务,实现了低成本、高精度获取商品图像识别模型,完成智能化的店内陈列与费用核销。 通过EasyDL 零售版,可以训练包含但不限于本品 SKU、竞品 SKU、POSM 助销物料、价签与价格等识别对象。同时,还配套提供货架拼...
Google出品的超市商品解决方案。 用户面临的最大挑战之一是如何在视觉信息不完整的情况下识别包装食品,无论是在杂货店还是在他们家里的厨房橱柜中。这是因为许多食品都使用相同的包装,比如盒子、罐头、瓶子和罐子,只是在标签上印刷的文字和图像有所不同。然而,智能...