典型文献
卷烟终端陈列识别方法研究
文献摘要：
为解决零售终端货架图片的陈列信息提取劳动强度大、效率低、易出错的问题,针对手持采集设备提出一种陈列识别方法.首先通过目标检测算法定位出图像中的烟盒,然后由轻量化的旋转对齐网络对单个烟盒图像做相似变换,再使用度量学习提取特征向量后在数据库中检索,最后通过设置双阈值和投票机制识别烟盒细类或排除非烟盒.该系统提供一套完整解决方案,通过改进标签平滑策略和设计地理位置信息与纹理特征相融合网络来提升识别算法精度,在自建的351类烟盒数据集上Top1准确率达到93.7％,其中改进方案比基准提高1.5％,在未知烟盒与非烟盒的区分上准确率提高4.5％;应用该方法可以显著提高市场信息采集人员工作效率并为业务分析提供有效帮助.
文献关键词：
卷烟终端柜台陈列;目标检测;标签平滑;细粒度分类;度量学习
中图分类号：
作者姓名：
张侃弘;周欣然;栾晓宇;李敏刚
作者机构：
上海烟草集团有限责任公司 信息中心,上海 200082;上海烟草集团有限责任公司 营销中心,上海 200082
文献出处：
引用格式：
[1]张侃弘;周欣然;栾晓宇;李敏刚-.卷烟终端陈列识别方法研究)[J].科技创新与应用,2022(18):1-8
A类：
卷烟终端柜台陈列
B类：
零售终端,货架,信息提取,劳动强度,出错,手持,过目,目标检测算法,出图,烟盒,转对,对齐网络,相似变换,用度,度量学习,提取特征,特征向量,双阈值,投票机制,机制识别,除非,整解,标签平滑,地理位置信息,纹理特征,融合网络,识别算法,Top1,改进方案,比基,市场信息,信息采集,人员工作,业务分析,细粒度分类
AB值：
0.407159
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