Sistema inteligente de máquinas expendedoras no tripuladas en visión artificial.

El sistema inteligente de máquinas expendedoras no tripuladas en visión artificial y la identificación estática de máquinas expendedoras de Guangdong es que el servidor obtiene los datos del sensor de presión de cada rejilla. Mediante el análisis de datos, se cambia la calidad de la rejilla para obtener qué rejilla tomó el cliente. La máquina expendedora no tripulada, al mismo tiempo, toma la imagen de esta rejilla y la carga al servidor después del procesamiento en el front-end. En el servidor, la imagen es detectada, localizada y reconocida mediante el algoritmo de aprendizaje profundo (YOLO). El modelo YOLO basado en una red neuronal convolucional fue propuesto en 2015 para poder detectar y reconocer objetos en tiempo real. Es uno de los modelos de red con la mejor combinación de precisión de detección de posición y precisión de reconocimiento para objetos. También es la red con el mejor rendimiento en tiempo real. El modelo utiliza una estructura de red neuronal convolucional. La capa convolucional del modelo extrae características de la imagen y la capa totalmente conectada predice la probabilidad de salida. La estructura del modelo es similar al modelo de red y la salida final es el modelo de red que se muestra en la Figura 3. El sistema se optimiza sobre la base de este modelo de red para modificar la capa totalmente conectada y la capa convolucional. El hardware del sistema adopta un ARM9 de cuatro núcleos integrado como controlador de adquisición de imágenes de extremo a extremo y lo utiliza para implementar todo el sistema de venta minorista inteligente no tripulado. La información de datos en cada módulo de unidad se resume, analiza y procesa, y se emiten instrucciones de control a cada módulo funcional para coordinar el funcionamiento estable de todo el sistema. La estructura de cada contenedor de venta automática se divide en 4 capas y 2 columnas, un total de 8 cuadrículas, y cada cuadrícula contiene un tipo de producto. Se instala una cámara CMOS de 5 millones de píxeles sobre cada cuadrícula para recopilar estáticamente la cantidad de productos en cada una. Se instala un sensor de presión debajo de cada cuadrícula para determinar qué tipo de producto ha tomado el cliente, y luego la imagen de esta cuadrícula se envía al servidor para su identificación y conteo para determinar con precisión cuántos productos ha tomado el cliente. Al mismo tiempo, los datos del sensor de presión se envían a la base de datos del servidor para su análisis y comparación. Se instala una cámara de 10 megapíxeles en la parte superior del gabinete para capturar dinámicamente los tipos de productos. Simultáneamente, se instalan dos pares de sensores infrarrojos en la parte frontal de cada rejilla del gabinete. Cuando el sensor infrarrojo detecta que el cliente ha terminado de tomar el producto, la cámara en la parte superior del gabinete toma una foto dinámica del producto en la mano del cliente. El controlador central comprime la imagen capturada en el extremo frontal y la carga a través del módulo WiFi o 4G al servidor. El diseño de software y hardware del sistema de visión inteligente para comercios no tripulados permite la captura estática y dinámica de imágenes mediante el grupo de módulos de cámara de hardware frontal, la transmisión de datos del grupo de sensores de presión, la recopilación de datos del grupo de sensores infrarrojos y la comunicación entre los diversos módulos; el software completa la detección, el posicionamiento y el reconocimiento de la imagen mediante la red neuronal; a través de la combinación con la aplicación de front-end y la base de datos de back-end, se puede implementar un nuevo sistema inteligente para comercios no tripulados. La aplicación del sistema de visión de inteligencia artificial al nuevo sector minorista permite a los clientes escanear la puerta y recoger los productos ellos mismos. La nueva experiencia de cierre de puerta y liquidación automática facilita la compra a los clientes y ahorra costes de producto. Esperamos que el contenido anterior, presentado por la máquina expendedora no tripulada de Guangdong, sea útil para todos. Si desea obtener más información, espere a que el autor la comparta. Anterior: El principio de la información perceptible en las máquinas expendedoras no tripuladas Siguiente: La viabilidad del diseño compartido de máquinas expendedoras