智能货架图像识别技术的应用与研究

发布时间：2025-08-12 15:03

　　由于购物的便利性,超市逐渐成为人们日常购物的首要选择。为了进一步提升超市的管理水平,同时为消费者提供良好的购物体验,需要进一步提升超市的智能化管理水平。但是,现有的商品信息管理软件获取商品信息的方法存在一些不足,人工成本较高,不能及时更新产品信息等。因此,研究一种货架商品自动识别的图像识别方法,对于提升超市商品管理效率具有重要意义。智能货架图像识别方法主要分三步,第一步:利用树莓派对货架商品图像进行采集;第二步:对采集的商品图像进行图像预处理和特征提取。实验过程中,对商品图像的形状特征,颜色特征进行提取,同时采用主成分分析法(PCA)和线性判别分析法(LDA)对提取到的图像特征进行降维处理,以便于图像的识别。第三步:采用图像识别方法对样本图像进行识别。首先采用平均距离法和纠错SVM方法分别作为一次分类方法对商品图像进行识别,为了提升一次分类图像识别方法的准确率,类比人脸识别,设计了一种二次分类图像识别方法,将卷积神经网络算法分别和一次分类图像识别方法组合,同时进行仿真实验来验证该二次分类图像识别方法的有效性。经过验证,该二次分类图像识别方法,提升了对商品图像识别的准确率。将该二次分类图像...

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1区域卷积神经网络流程图

图1-1区域卷积神经网络流程图2015年，任少卿和何凯明提出了一个新的概念，被称为FasterRCNN，FasteRCNN进一步改进了之前提到的两种方法。FasterRCNN进行区域建议采用的是区域建议网络，该方法具有更好的识别性能。在FasterRCNN方法....

图1-2图像模式识别系统的组成框图

变得很有意义[5]。图像识别主要基于计算机视觉和深度学习相关知识，通过图像处理和分析，步确定图像中是否存在需要检索的特征目标，然后在进一步通过图像识别技术同目标和对象进行识别操作，图像识别技术在计算机视觉研究领域发挥着非常的作用。图像识别的主要过程是图像预处理，图像分割，特征提取....

图2-1原始图像

华北电力大学硕士学位论文F(a)(-)¤(a-)-函数可积，则可以推导出傅里叶逆变换函数表达(-)()¤()变换的图像四角对应于低频....

图2-2傅里叶变换后的频谱图

9图2-2傅里叶变换后的频谱图提取方法程中的关键步骤是图像特征提取，图像特征的提着重要的意义。到目前为止，可以用来进行图像识型包括：颜色（灰度）特征，纹理特征，形状特征更加理想的货架商品图像识别效果，结合本文图的图像特征包括：颜色特征、形状特征和代数特征于图像识别准确率的提高....

本文编号：4058725