【摘 要】
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实现对缺少条形码的水果蔬菜的识别与结算,是超市自助结算的一大难题;为在资源有限的结算终端设备上实现超市果蔬的识别与分类,提出了一种基于神经网络的果蔬识别算法;通过增加网络宽度的方法改进Alex Net,提升识别性能;结合压力传感器、摄像头等硬件设备,在树莓派上进行实验,完成了果蔬自助结算系统的搭建;经实验测试,系统对果蔬的平均识别准确率可达98.25％,单次结算总耗时约7.48s,仅为人工结算耗时的1/4,满足果蔬自助结算系统的实际应用需求.
【机 构】
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西安建筑科技大学信息与控制工程学院,西安 710055
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实现对缺少条形码的水果蔬菜的识别与结算,是超市自助结算的一大难题;为在资源有限的结算终端设备上实现超市果蔬的识别与分类,提出了一种基于神经网络的果蔬识别算法;通过增加网络宽度的方法改进Alex Net,提升识别性能;结合压力传感器、摄像头等硬件设备,在树莓派上进行实验,完成了果蔬自助结算系统的搭建;经实验测试,系统对果蔬的平均识别准确率可达98.25％,单次结算总耗时约7.48s,仅为人工结算耗时的1/4,满足果蔬自助结算系统的实际应用需求.
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