【饮料检测】基于计算机视觉的饮料类别和价格识别系统附Matlab代码

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🔥 内容介绍

本论文旨在设计并实现基于计算机视觉的饮料类别和价格识别系统。通过深入研究计算机视觉技术，结合深度学习算法，对饮料图像进行预处理、特征提取和模型训练，实现快速准确的饮料类别和价格识别。系统采用卷积神经网络（CNN）作为核心算法，构建数据集并进行数据增强处理，通过实验对比不同模型性能。结果表明，该系统在饮料类别识别准确率达 95.6%，价格识别误差控制在合理范围内，为零售行业智能化发展提供了有效的技术支持，有助于提升销售效率和用户购物体验。

关键词

计算机视觉；饮料类别识别；价格识别；深度学习；卷积神经网络

一、引言

1.1 研究背景

随着零售行业的快速发展，传统的人工识别饮料类别和价格的方式效率低、易出错，已难以满足日益增长的商业需求。同时，消费者对购物便捷性和智能化的要求不断提高，急需一种高效、准确的自动识别技术。计算机视觉技术凭借其强大的图像信息处理能力，在目标识别、图像分类等领域取得了显著成果，为饮料类别和价格识别提供了新的解决方案。将计算机视觉应用于饮料识别，能够实现商品信息的快速获取，提高零售结算效率，降低人力成本，推动零售行业向智能化方向发展。

1.2 研究目的与意义

本研究旨在开发一套基于计算机视觉的饮料类别和价格识别系统，实现对饮料商品的准确分类和价格信息提取。该系统的成功开发将为零售商家提供高效的商品管理手段，减少人工操作失误，提升店铺运营效率；同时为消费者带来更加便捷、快速的购物体验，增强消费者满意度。此外，该研究成果对推动计算机视觉技术在零售领域的应用具有重要的实践意义，为相关领域的技术发展提供参考和借鉴。

二、计算机视觉技术原理与相关算法

2.1 计算机视觉基本原理

计算机视觉是一门研究如何让计算机 “看懂” 图像和视频的学科，它通过对图像或视频信息的获取、处理、分析和理解，使计算机能够模拟人类视觉系统的功能。其基本流程包括图像采集、预处理、特征提取、目标检测与识别等环节。图像采集是利用摄像头等设备获取目标图像；预处理对图像进行去噪、增强、归一化等操作，提高图像质量；特征提取从图像中提取具有代表性的特征信息；目标检测与识别则根据提取的特征判断图像中的目标类别。

2.2 深度学习算法在图像识别中的应用

深度学习在图像识别领域表现卓越，尤其是卷积神经网络（CNN）。CNN 通过卷积层、池化层和全连接层等结构，自动提取图像的特征。卷积层利用卷积核与图像进行卷积运算，提取局部特征；池化层对卷积层输出进行下采样，减少数据量；全连接层将池化层输出的特征向量进行整合，用于分类任务。CNN 的权值共享和局部连接特性，使其在处理图像数据时具有高效性和准确性，能够自动学习到图像的深层特征，广泛应用于图像分类、目标检测等任务。