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基于ResNet的水果智能秤 | OPENAIGC开发者大赛高校组AI黑马奖

RPA全球生态 • 6 月前 • 466 次点击  

在第二届拯救者杯OPENAIGC开发者大赛中,涌现出一批技术突出、创意卓越的作品。为了让这些优秀项目被更多人看到,我们特意开设了优秀作品报道专栏,旨在展示其独特之处和开发者的精彩故事。


无论您是技术专家还是爱好者,希望能带给您不一样的知识和启发。让我们一起探索AIGC的无限可能,见证科技与创意的完美融合!

创未来AI应用赛-高校组AI黑马奖

作品名称:基于ResNet的水果智能秤

参赛团队:海南科技职业大学拯救者电脑01

作品简介:

在现实中,许多零售场所的购物过程仍然存在不少问题,如排队等待时间长、人工操作错误率高、新员工学习成本大等。

为了解决这些问题,提升消费者的购物体验和效率,我们开发了一款基于TensorFlow平台的“一秤到底”智能水果电子秤。通过采用先进的图像识别技术和精确的电子秤测量,使本作品可以减少人工操作错误,缩短顾客等待时间,并降低新员工的学习成本。根据实验数据,使用本作品的商店购物效率可提高77%以上,误差率降低92%。

技术方案

系统架构:本作品采用模块化设计,系统由硬件组成、软件组成和数据流程三部分组成,以满足现代零售场所智能称重计价的需求。

系统硬件组成

  • 摄像头:用于捕捉商品图像,将图像数据传输至图像识别模块进行处理。

  • 称重模块(HX711):通过高精度传感器测量商品的重量,并将重量数据传输至称重模块进行处理。

  • 处理器:用于处理图像识别和称重数据,与数据库模块进行数据交互,实现实时价格计算。

  • 标签打印机:根据处理器计算出的商品信息,自动打印包含商品名称、重量和价格等信息的标签。

  • 网络模块:用于与市场监督管理局数据平台进行数据交互,实时更新商品价格信息。

系统软件组成

  • 图像识别模块:基于 TensorFlow 深度学习框架,实现对摄像头捕获的商品图像进行准确识别。

  • 称重数据处理模块:接收来自称重模块的重量数据,将其与图像识别模块识别出的商品信息进行匹配。

  • 数据库模块:存储商品价格、编码和名称信息,实时更新商品价格。

  • 标签生成模块:根据处理器计算出的商品信息生成标签,并发送至标签打印机进行打印。

  • 用户界面与交互模块:为用户提供直观易用的操作界面,支持实时查看当天营业额、操作智能秤等功能。

数据流程

顾客将商品放置在秤上,程序记录商品重量后,由摄像头捕捉商品图像并传输至图像识别模块。图像识别模块对商品图像进行处理,识别出商品名称和编码,并与数据库模块进行信息交互。称重模块测量商品重量,并将重量数据传输至称重数据处理模块。最终,生成包含商品名称、重量和价格的标签。

作品特色与创新点

本作品将图像识别技术应用于水果购物环境,提高商品识别的准确性和购物效率,有效减少排队等待时间,提升客户满意度。通过与市场监督管理局的数据平台对接,实现实时数据同步与自动调价,更好地满足市场需求。

未来将继续优化作品的性能,提高图像识别的准确性和处理速度,扩大商品种类的覆盖范围,探索将本作品应用于更多场景,为更多用户带来便捷高效的购物体验。

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