Интеллектуальная беспилотная система торговых автоматов в машинном зрении

Интеллектуальная система беспилотных торговых автоматов в Гуандуне, использующая машинное зрение и статическую идентификацию, основана на следующем принципе: сервер получает данные с датчика давления с каждой ячейки. Путем анализа данных определяется качество ячейки, чтобы выяснить, какую именно ячейку выбрал покупатель. Одновременно с этим фронтальная камера автомата делает снимок этой ячейки и после обработки загружает его на сервер. На сервере изображение обнаруживается, локализуется и распознается с помощью алгоритма глубокого обучения (YOLO). Модель YOLO, основанная на сверточной нейронной сети, была предложена в 2015 году для обнаружения и распознавания объектов в реальном времени. Это одна из сетевых моделей с наилучшим сочетанием точности определения положения и точности распознавания объектов. Это также сеть с лучшей производительностью в реальном времени. Модель использует структуру сверточной нейронной сети. Сверточный слой модели извлекает признаки изображения, а полносвязный слой прогнозирует вероятность выходного сигнала. Структура модели аналогична сетевой модели, и конечным результатом является сетевая модель, показанная на рисунке 3. Система оптимизирована на основе этой сетевой модели путем модификации полносвязного слоя и сверточного слоя. В аппаратной части системы используется встроенный четырехъядерный процессор ARM9 в качестве контроллера захвата изображений, который используется для реализации всей интеллектуальной беспилотной системы розничной торговли. Информация о данных на каждом модуле суммируется, анализируется и обрабатывается, а управляющие команды выдаются каждому функциональному модулю для координации стабильной работы всей системы. Структура каждого беспилотного торгового контейнера разделена на 4 слоя и 2 колонки, всего 8 ячеек, и каждая ячейка содержит один тип товара. Над каждой ячейкой установлена ​​5-мегапиксельная CMOS-камера для статического сбора количества товаров в каждой ячейке. Под каждой ячейкой установлен датчик давления для определения типа товара, взятого покупателем, а затем изображение этой ячейки отправляется на сервер для идентификации и подсчета, чтобы точно определить, сколько товаров взял покупатель. Одновременно данные с датчика давления передаются в базу данных сервера для анализа и сравнения. В верхней части шкафа установлена ​​10-мегапиксельная камера для динамического сбора информации о типах товаров. Одновременно с этим, на передней панели каждой решетки шкафа установлены две пары инфракрасных датчиков. Когда инфракрасный датчик обнаруживает, что покупатель закончил брать товар, камера на верхней части шкафа динамически снимает товар в руке покупателя. Центральный контроллер сжимает полученное изображение на передней панели и загружает его на сервер через модуль Wi-Fi или 4G. Программно-аппаратная часть интеллектуальной беспилотной системы видеонаблюдения для розничной торговли обеспечивает статическую и динамическую съемку изображений с помощью группы аппаратных модулей камер на передней панели, передачу данных группой датчиков давления, сбор данных группой инфракрасных датчиков и связь между различными модулями; программное обеспечение обеспечивает обнаружение, позиционирование и распознавание изображения с помощью нейронной сети; благодаря сочетанию с фронтальным приложением и бэкенд-базой данных, может быть реализована новая интеллектуальная беспилотная система розничной торговли. Применение системы машинного зрения на основе искусственного интеллекта в новой розничной торговле позволяет покупателям сканировать дверцу и самостоятельно забирать товар. Новый опыт закрытия дверцы и автоматической оплаты облегчает жизнь покупателям и снижает себестоимость продукции. Надеемся, что представленная выше информация о беспилотных торговых автоматах в провинции Гуандун будет полезна всем. Если вы хотите узнать больше, пожалуйста, продолжайте ждать, пока автор поделится ею. Предыдущая статья: Принцип восприятия информации в беспилотных торговых автоматах. Следующая статья: Возможность совместного проектирования торговых автоматов.