计算机毕业设计之 智能零售柜商品识别系统

摘要本研究开发了一种基于深度学习的智能零售柜商品识别系统采用YOLOv11算法作为核心识别技术。系统通过高效的数据预处理、模型训练和优化流程实现了对商品的高精度、实时识别。YOLOv11算法的引入显著提升了识别速度和准确性满足了智能零售柜在复杂环境下的应用需求。系统还具备历史识别记录查询功能为商品管理和数据分析提供了有力支持。此外 系统在实际部署中展现了良好的稳定性和可扩展性有效提升了用户体验和零售柜的管理效率。本研究不仅验证了深度学习技术在智能零售领域的可行性也为零售行业的智能化升级提供了新的解决方案。未来系统将继续优化和拓展以应对更复杂的场景和需求推动智能零售行业的发展。该系统旨在利用先进的深度学习技术特别是YOLOv11目标检测算法实现对智能零售柜内商品的快速、准确识别。通过自动化的商品检测系统有效提升了零售柜的运营效率减少了人工盘点的工作量并为消费者提供了更加便捷的购物体验。系统采用了分层的技术架构包括数据采集层、数据处理层、模型训练层和应用层。数据采集层负责收集零售柜内商品的图像信息数据处理层对图像进行预处理和特征提取模型训练层利用YOLOv11算法对商品进行训练和优化应用层则将训练好的模型部署到实际环境中实现商品的实时识别。系统主要包括图像采集模块、商品识别模块、商品管理模块。图像采集模块负责实时捕捉零售柜内商品的画面商品识别模块利用YOLOv11模型对商品进行检测和分类。系统的工作流程包括图像输入、预处理、模型检测、结果输出和反馈更新五个步骤。首先摄像头捕捉到的商品图像被输入到系统中接着系统对图像进行预处理去噪、标准化等然后YOLOv11模型对预处理后的图像进行检测识别出商品类别和位置最后系统输出识别结果并根据反馈信息进行模型更新和优化。该系统可广泛应用于各种智能零售柜场景无人便利店、自动售货机等。通过精准的商品识别和库存管理系统有助于提升零售柜的运营效率降低人力成本同时为消费者带来更加智能、便捷的购物体验管理员通过智能零售柜的交互界面提交商品图片后系统首先对图片进行预处理包括调整尺寸、归一化等操作。预处理后的图片输入到YOLOv11模型中模型通过深度学习网络自动提取特征并进行目标检测识别出商品类型并输出相应的置信度。识别结果实时显示在用户界面上告知用户商品的具体类别和识别的置信度。同时系统将每次识别的结果存储在数据库中用户可以通过历史记录功能查看以往的识别记录方便进行商品管理和追溯。整个系统实现过程高效、准确提升了智能零售柜的智能化水平优化了用户体验。