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基于Faster R-CNN的服务机器人物品识别研究 被引量：11
1
作者 石杰 周亚丽 张奇志 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第10期3152-3156,共5页
传统的日用商品识别流程通常使用较为经典的图像识别和机器学习算法,如支持向量机(SVM)、随机森林或AdaBoost,然后利用目标图像的梯度、纹理或颜色的基本特征来对日用商品进行识别,可以在比较简单的背景中得到应用,但是在复杂的背景环... 传统的日用商品识别流程通常使用较为经典的图像识别和机器学习算法,如支持向量机(SVM)、随机森林或AdaBoost,然后利用目标图像的梯度、纹理或颜色的基本特征来对日用商品进行识别,可以在比较简单的背景中得到应用,但是在复杂的背景环境中很难有比较突出的表现,并且难以达到较高的准确率。目前在目标识别中表现比较优异的是卷积神经网络(CNN),并成为很多目标识别场景中的首选。考虑到服务机器人的硬件配置成本,将基于区域的卷积神经网络(R-CNN)的快速算法Faster R-CNN引入系统中,并以CPU计算的方式进行物品识别。利用CNN网络提取图像特征,在其后面接入一个区域提议层。实验结果表明,将深度学习的识别方法应用到服务机器人平台是可行的,识别效果准确,且在实验中得到较好的检测效果。 展开更多
关键词 服务机器人 深度学习 FasterR-CNN 物品识别
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基于嵌入式系统的智能售货柜目标检测算法 被引量：7
2
作者 侯维岩 靳东安 +2 位作者 王高杰 王洋 丁英强 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第10期217-224,共8页
针对普通商品识别算法在智能售货柜嵌入式系统平台上检测速度慢、识别率低的问题,提出了一种在YOLOv3基础上的改进型商品识别算法DS_YOLOv3。利用k-means++聚类算法得到适应于售货柜中售卖饮料图像数据的先验框;采用深度可分离卷积替换... 针对普通商品识别算法在智能售货柜嵌入式系统平台上检测速度慢、识别率低的问题,提出了一种在YOLOv3基础上的改进型商品识别算法DS_YOLOv3。利用k-means++聚类算法得到适应于售货柜中售卖饮料图像数据的先验框;采用深度可分离卷积替换标准卷积,并加入倒置残差模块重构YOLOv3算法,减少了计算复杂度使其能在嵌入式平台实时检测;同时引入CIoU作为边界框回归损失函数,提高目标图像定位精度,实现了对传统YOLOv3算法的改进。在计算机工作站和Jeston Xavier NX嵌入式平台上进行了典型场景下的商品检测实验。实验结果表明,DS_YOLOv3算法mAP达到了96.73%,在Jeston Xavier NX平台上实际检测的速率为20.34 fps,满足了基于嵌入式系统平台的智能售货柜对实时性和商品识别精度的要求。 展开更多
关键词 商品识别 YOLOv3 k-means++ 深度可分离卷积 倒置残差结构 CIoU
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基于深度残差收缩网络的商品图像识别 被引量：5
3
作者 李昊璇 闫新艳 《测试技术学报》 2021年第4期294-299,322,共7页
为了降低噪声信息的干扰及提高商品图像识别的准确率,提出了基于深度残差收缩网络的商品图像识别模型.该模型在深度残差网络的基础上融入软阈值函数及注意力机制,软阈值函数将注意力机制注意到的不重要的特征置为0,从而降低噪声信息的干... 为了降低噪声信息的干扰及提高商品图像识别的准确率,提出了基于深度残差收缩网络的商品图像识别模型.该模型在深度残差网络的基础上融入软阈值函数及注意力机制,软阈值函数将注意力机制注意到的不重要的特征置为0,从而降低噪声信息的干扰,提高图像识别的准确率.实验首先通过爬虫方式获取了包含了51种商品的数据集,并且对该数据集通过图像翻转以及对图像加噪等操作,形成具有44066张图像的商品数据库.然后将深度残差收缩网络与深度残差网络、SENet算法模型对数据进行训练对比,同时对部分商品图像进行了测试.实验结果表明,深度残差收缩网络不仅可以提高商品图像识别准确率,同时还提高了模型的运行速度. 展开更多
关键词 商品识别 深度残差收缩网络 注意力机制 软阈值函数 噪声
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基于目标检测技术的自动售货机商品识别系统设计 被引量：2
4
作者 李书阁 赵鹏举 +1 位作者 程诗妍 汤红辉 《无线互联科技》 2023年第24期53-56,共4页
针对传统的商品识别方法导致自动售货机空间利用率低、附加成本高等问题,文章提出一种基于YOLOv5s的轻量化商品图像检测方法,并在此基础上,构建了一个基于图像识别的自动售货机商品识别系统,以达到降低运营成本、优化购物体验的目的。
关键词 目标检测 商品识别 轻量化网络 系统架构
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商品认知度对家装建材购买决策影响分析 被引量：2
5
作者 苏雷 《商业经济》 2012年第13期69-70,119,共3页
家装建材商品属于复杂决策商品,顾客购买家装建材商品的决策过程包括需求识别、信息搜集、可供选择方案评估、购买决策和购后行为五个阶段。顾客对建材商品的认知度实际包含对产品形象的认知程度、产品性能的熟悉程度和产品维护的掌控... 家装建材商品属于复杂决策商品,顾客购买家装建材商品的决策过程包括需求识别、信息搜集、可供选择方案评估、购买决策和购后行为五个阶段。顾客对建材商品的认知度实际包含对产品形象的认知程度、产品性能的熟悉程度和产品维护的掌控程度三个方面。采用文献分析等方法以及通过实际调研证明,顾客对商品认知度的变化与家装建材行业盈利水平的变化是同方向的,即建材商品的认知度在一定程度上决定建材行业营销活动的成熟度以及建材行业商业模式的成熟度,最终决定顾客价值的大小。 展开更多
关键词 商品认知度 家装建材 购买决策
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一种基于域适应的动态商品视觉识别方法 被引量：1
6
作者 雷洋洋 李礼 +1 位作者 孙飞 姚剑 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2023年第3期10-15,共6页
由于变形、遮挡、运动模糊、商品之间外观的相似性及真实场景中未知的分布偏差,商品动态视觉识别在实际应用中仍存在巨大的挑战。本文提出了一种面向智能零售的动态商品视觉识别方法,即首先通过目标检测网络实时检测商品的外接矩形框,... 由于变形、遮挡、运动模糊、商品之间外观的相似性及真实场景中未知的分布偏差,商品动态视觉识别在实际应用中仍存在巨大的挑战。本文提出了一种面向智能零售的动态商品视觉识别方法,即首先通过目标检测网络实时检测商品的外接矩形框,然后在此基础上识别商品的类别并给予推荐,辅助完成消费结算。针对商品拿取视频与商品库图像、训练图像之间的跨域差异,引入邻域风格自适应模型(IBN)和卷积注意力模块(CBAM),提升模型的域适应能力。为了验证该方法的有效性,构建了一个真实的场景数据集Commodity247,数据由智能货柜的顶视摄像头采集,包含247类常见的零售商品,以及37 050张带标注框和商品类别的图片。试验结果表明,在Commodity247数据集上,商品识别的准确率(mAP)可达96.84%,第一推荐正确率(Rank1)可达98.41%,最难样本检索准确率(mINP)可达85.24%;与基于ResNet搭建的基础模型相比,mAP提升了2.91%,Rank1提升了0.60%,mINP提升了10.86%,有效降低了多角度、多光线、多背景的影响。 展开更多
关键词 动态商品视觉识别 邻域风格自适应 注意力机制 商品识别数据集
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基于卷积神经网络的商品图像识别系统设计 被引量：8
7
作者 蒋达央 《北京工业职业技术学院学报》 2021年第3期28-31,共4页
随着在线购物、自助结算等新零售商业模式的发展,运营终端对商品智能识别和结算的需求越来越高。人工智能在突破硬件限制以后得到突破性发展,其所用的卷积神经网络技术能很好地支撑商品图像识别应用。对卷积神经网络的系统架构和模型进... 随着在线购物、自助结算等新零售商业模式的发展,运营终端对商品智能识别和结算的需求越来越高。人工智能在突破硬件限制以后得到突破性发展,其所用的卷积神经网络技术能很好地支撑商品图像识别应用。对卷积神经网络的系统架构和模型进行改进,尤其是对耗时较长的训练学习模型进行优化设计。经实际测试:该设计能有效提高商品图像识别系统计算的速度和识别准确性,满足社会在智能化商务运营中高效结算的业务需求。 展开更多
关键词 卷积神经网络 商品图像识别 系统设计 图像处理
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基于深度学习的商品识别方法研究 被引量：6
8
作者 梅啟成 吕文阁 《机电工程技术》 2018年第9期28-31,151,共5页
无人零售行业异常火爆,对零售商品的识别是技术关键。便利店场景下实现无人零售有很大的需求。传统方式是条码配合扫码器,不过用户体验不太好;无线射频识别技术(RFID)的标签成本和贴标成本较高,所以尝试计算机视觉和深度学习结合的商品... 无人零售行业异常火爆,对零售商品的识别是技术关键。便利店场景下实现无人零售有很大的需求。传统方式是条码配合扫码器,不过用户体验不太好;无线射频识别技术(RFID)的标签成本和贴标成本较高,所以尝试计算机视觉和深度学习结合的商品识别方法。运用深度学习中的AlexNet神经网络模型,通过商品图像预处理以及图像旋转、镜像翻转等方式扩充数据集,再利用随机梯度下降法(SGD)进行模型算法优化,生成对50种常用商品图像的识别模型。结果表明,利用深度学习对商品图像进行分类识别有较好的结果。 展开更多
关键词 商品识别 深度学习 神经网络
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改进多级网络的商品图像识别及鲁棒性研究 被引量：1
9
作者 陈瑞 汪美玲 《西安邮电大学学报》 2020年第2期23-28,共6页
针对商品图像识别中,前期训练阶段样本过多导致训练时间增加以及随着样本丢失率的增加,多级卷积神经网络鲁棒性表现较差的问题,提出一种基于改进多级卷积神经网络的商品图像识别算法。在原激活函数基础上增加线性系数,改进网络中的激活... 针对商品图像识别中,前期训练阶段样本过多导致训练时间增加以及随着样本丢失率的增加,多级卷积神经网络鲁棒性表现较差的问题,提出一种基于改进多级卷积神经网络的商品图像识别算法。在原激活函数基础上增加线性系数,改进网络中的激活函数,通过优化网络参数控制网络规模;自建包含5万幅不同商品的样本集,搭建商品图像识别平台,依据丢失训练思想对网络进行训练,从而实现商品图像识别。实验结果表明,该算法对商品图像识别精度高,具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 多级卷积神经网络 样本丢失率 商品图像识别 鲁棒性
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