结合模板匹配与单样本深度学习的货架商品定位与识别技术研究

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超市是现代社会中必不可少的购物场所,在近年来零售业蓬勃发展以及新零售概念的冲击下,传统的线下超市正逐渐与线上融合,变得越来越数字化,甚至在一些城市已经出现了无人超市。数字化改造的一项重要内容就是货架管理,货架作为商品的载体,是超市的核心,从传统的理货员人工货架管理到自动化智能货架管理,这一改变能够大大提升管理效率与用户体验。针对智能快速地获取货架上摆放的商品种类与数量的需求,本文研究了货架图像商品检测方面的技术,并设计、实现了一种结合模板匹配与单样本深度学习的商品定位与识别方法。该方法分为两个步骤:
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