利用计算机视觉实现智能化的商品识别任务是零售行业无人化布局中一个重要的组成部分，现基于深度网络的算法是这个领域的主流解决方案。在实际的超市应用场景中，商品识别面临着角度多样化、场景密集等难点，因此本文采用密集目标检测算法与模板匹配算法相结合的方式对商品进行识别，即能够对图像中小图案的商品进行识别，也能够对不同角度的商品进行精准的定位分类。最后，本文将相关算法集成到树莓派平台，可以进行实物实验。
利用计算机视觉实现智能化的商品识别任务是零售行业无人化布局中一个重要的组成部分，现基于深度网络的算法是这个领域的主流解决方案。在实际的超市应用场景中，商品识别面临着角度多样化、场景密集等难点，因此本文采用密集目标检测算法与模板匹配算法相结合的方式对商品进行识别，即能够对图像中小图案的商品进行识别，也能够对不同角度的商品进行精准的定位分类。最后，本文将相关算法集成到树莓派平台，可以进行实物实验。