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2024年6月1日发(作者：电脑文档表格制作教程)
第１３卷 第８期
Ｖｏｌ．１３Ｎｏ．８
智 能 计 算 机 与 应 用
ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ
中图分类号：ＴＰ３９１文献标志码：Ａ
２０２３年８月
Ａｕｇ．２０２３
文章编号：２０９５
－
２１６３（２０２３）０８
－
００４５
－
０８
一种基于目标检测的无人零售商品识别算法
王军祥
（福建船政交通职业学院信息与智慧交通学院，福州３５０００７）
摘 要：随着近几年深度学习技术飞速发展，深度卷积神经网络在图像分类等任务的水准已经高于人类的水平，这为无人零
售带来了新的可能。本文通过目标检测数据集制作、基于翻转的目标检测数据扩充，基于开源目标检测框架ＭＭＤｅｔｅｃｔｉｏｎ构
建了一种基于深度神经网络的无人零售商品定位、识别模型，并最终实现了一个基于深度学习目标检测算法的无人零售商品
识别系统。文末，依据目标检测常用性能衡量指标，采用目标检测常用度量方法，对本系统训练好的模型进行验证，结果表
明，系统对商品识别速度快，整体性能良好。
关键词：深度学习；图像处理；目标检测；数据扩充
Ａｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｕｎｍａｎｎｅｄｒｅｔａｉｌ
ｐｒｏｄｕｃｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｏｂｊｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎ
ＷＡＮＧＪｕｎｘｉａｎｇ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ，ＦｕｊｉａｎＣｈｕａｎｚｈｅｎｇＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＣｏｌｌｅｇｅ，Ｆｕｚｈｏｕ３５０００７，Ｃｈｉｎａ）
【Ａｂｓｔｒａｃｔ】Ｗｉｔｈｔｈｅｒａｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ，ｔｈｅｌｅｖｅｌｏｆｄｅｅｐｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ
ｉｎｉｍａｇｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｏｔｈｅｒｔａｓｋｓｈａｓｂｅｅｎｈｉｇｈｅｒｔｈａｎｔｈａｔｏｆｈｕｍａｎｂｅｉｎｇｓ，ｗｈｉｃｈｂｒｉｎｇｓｎｅｗｐｏｓｓｉｂｉｌｉｔｉｅｓｆｏｒｕｎｍａｎｎｅｄｒｅｔａｉｌ．
Ｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｏｆｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｄａｔａｓｅｔ，ｔｈｅｅｘｐａｎｓｉｏｎｏｆｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｄａｔａｂａｓｅｄｏｎｆｌｉｐｐｉｎｇ，ａｎｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｏｐｅｎ
ｓｏｕｒｃｅｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｆｒａｍｅｗｏｒｋＭＭＤｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｃｏｎｓｔｒｕｃｔｓａｎｕｎｍａｎｎｅｄｒｅｔａｉｌｃｏｍｍｏｄｉｔｙｌｏｃａｔｉｏｎａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｏｄｅｌ
ｂａｓｅｄｏｎｄｅｅｐｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ａｎｄｒｅａｌｉｚｅｓａｎｕｎｍａｎｎｅｄｒｅｔａｉｌｃｏｍｍｏｄｉｔｙｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｏｍｍｏｎｌｙｕｓｅｄｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｏｆｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｔｈｅｃｏｍｍｏｎｌｙｕｓｅｄｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ
ｍｅｔｈｏｄｓｏｆｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｒｅｕｓｅｄｔｏｖｅｒｉｆｙｔｈｅｔｒａｉｎｅｄｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｃｏｍｍｏｄｉｔｙｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｓｐｅｅｄ
ｉｓｆａｓｔａｎｄｔｈｅｏｖｅｒａｌｌｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｓｇｏｏｄ．
【Ｋｅｙｗｏｒｄｓ】ｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ；ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｄａｔａｅｘｐａｎｓｉｏｎ
０ 引 言
各类新零售模式及智能服务平台的不断发展，
要求系统能精准识别出商品类型以完成销售服务，
而商品信息识别技术是这项功能得以实现的重要基
础
［１］
。传统自动贩售货柜成本较高，使用称重仪的
自动贩售柜则不支持同时贩售重量相同、但价格不
同的商品。无人零售作为人工智能技术在零售业的
典型应用场景，因其具备无人化、低成本、智能化的
应用优势，在日常生活中深受欢迎。利用人工智能
技术优势，结合国内全球领先的移动支付态势，无人
零售作为新零售的实践样本得到了极大关注
［２］
。
本文实现了一个基于深度学习目标检测算法的
使用开源的目标检测标注工具进行数据标注，介绍
了一种快速清洗数据的方法，讨论了目标检测数据
集扩充方法，提出了ＣＯＣＯ数据集格式以及从
Ｌａｂｅｌｍｅ格式转换成ＣＯＣＯ格式的方法。分析了训
练过程中的日志，并在介绍目标检测常用性能指标
后对训练结果进行了分析。
１ 相关工具综述
１．１ 深度学习框架Ｐｙｔｏｒｃｈ
Ｐｙｔｏｒｃｈ是一个由Ｆａｃｅｂｏｏｋ人工智能研究院研发
的开源机器学习框架，提供了既可以存在于ＣＰＵ上、
也可以存在于ＧＰＵ上的张量，可以极大地加快计算
速度。Ｐｙｔｏｒｃｈ基于反向模式自动微分技术，使得用
户可以构建动态的神经网络模型。用户可以像使用零售商品定位、识别模型。首先采集商品图片数据，
基金项目：福建省中青年课题（科技类）（ＪＡＴ２１０７０４）。
作者简介：王军祥（１９７５
－
），男，教授，主要研究方向：软件技术、人工智能与大数据技术应用。
收稿日期：２０２３
－
０２
－
０９
哈尔滨工业大学主办
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