基于卷积神经网络图像识别的智能电子秤系统

为解决现有超市、菜市场的销售果蔬贴条形码、称重、计价流程复杂、耗时长的问题,设计了一套基于卷积神经网络图像识别的智能电子秤系统。系统通过传感器技术与机器视觉技术相结合,实现在感知菜品重量的同时,自动识别果蔬类别,通过网络通信技术将多个电子秤与服务器互联,实现销售信息的统一管理与分析,并结合数据分析技术,对销售信息进行大数据挖掘,预测销售趋势,有利于控制供需平衡,促进智慧菜市场的建设。

基于YOLOv3-M的智能果蔬计价设备的设计与实现

本文设计了一款基于YOLOv3-M算法的智能果蔬计价设备,用于提高果蔬结算效率。设备采用的YOLOv3-M算法是以YOLOv3算法作为基础架构,引入MobileNet作为主干网络的深度学习算法,并引入了GeLUs激活函数和Soft-NMS机制,有效地提升了算法性能。同时,设计了自动计价算法,用于果蔬称重、计价。实验结果表明,设备对于果蔬识别的正确率达到了96.33%,交易时间为4s左右,与传统人工结算相比,设备有效地提高了结算效率。

港口危险废物全流程信息化管理应用研究

本文结合港口实际,对危险废物管理过程进行综合分析,运用基于物联网信息化技术的电子秤智能终端系统,实现危险废物的收集、贮存、转移及处置的全流程信息化管理,进一步强化危险废物的管理,并提高了港口的智慧绿色水平。