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在第二屆拯救者杯OPENAIGC開發者大賽中，涌現出一批技術突出、創意卓越的作品。為了讓這些優秀項目被更多人看到，我們特意開設了優秀作品報道專欄，旨在展示其獨特之處和開發者的精彩故事。無論您是技術專家還是愛好者，希望能帶給您不一樣的知識和啟發。讓我們一起探索AIGC的無限可能，見證科技與創意的完美融合！

創未來AI應用賽-高校組AI黑馬獎

作品名稱：基于ResNet的水果智能秤

參賽團隊：海南科技職業大學拯救者電腦01

作品簡介：

在現實中，許多零售場所的購物過程仍然存在不少問題，如排隊等待時間長、人工操作錯誤率高、新員工學習成本大等。
為了解決這些問題，提升消費者的購物體驗和效率，我們開發了一款基于TensorFlow平臺的“一秤到底”智能水果電子秤。通過采用先進的圖像識別技術和精確的電子秤測量，使本作品可以減少人工操作錯誤，縮短顧客等待時間，并降低新員工的學習成本。根據實驗數據，使用本作品的商店購物效率可提高77%以上，誤差率降低92%。

技術方案

系統架構：本作品采用模塊化設計，系統由硬件組成、軟件組成和數據流程三部分組成，以滿足現代零售場所智能稱重計價的需求。

系統硬件組成

攝像頭：用于捕捉商品圖像，將圖像數據傳輸至圖像識別模塊進行處理。
稱重模塊（HX711）：通過高精度傳感器測量商品的重量，并將重量數據傳輸至稱重模塊進行處理。
處理器：用于處理圖像識別和稱重數據，與數據庫模塊進行數據交互，實現實時價格計算。
標簽打印機：根據處理器計算出的商品信息，自動打印包含商品名稱、重量和價格等信息的標簽。
網絡模塊：用于與市場監督管理局數據平臺進行數據交互，實時更新商品價格信息。

系統軟件組成

圖像識別模塊：基于 TensorFlow 深度學習框架，實現對攝像頭捕獲的商品圖像進行準確識別。
稱重數據處理模塊：接收來自稱重模塊的重量數據，將其與圖像識別模塊識別出的商品信息進行匹配。
數據庫模塊：存儲商品價格、編碼和名稱信息，實時更新商品價格。
標簽生成模塊：根據處理器計算出的商品信息生成標簽，并發送至標簽打印機進行打印。
用戶界面與交互模塊：為用戶提供直觀易用的操作界面，支持實時查看當天營業額、操作智能秤等功能。

數據流程

顧客將商品放置在秤上，程序記錄商品重量后，由攝像頭捕捉商品圖像并傳輸至圖像識別模塊。圖像識別模塊對商品圖像進行處理，識別出商品名稱和編碼，并與數據庫模塊進行信息交互。稱重模塊測量商品重量，并將重量數據傳輸至稱重數據處理模塊。最終，生成包含商品名稱、重量和價格的標簽。

作品特色與創新點

本作品將圖像識別技術應用于水果購物環境，提高商品識別的準確性和購物效率，有效減少排隊等待時間，提升客戶滿意度。通過與市場監督管理局的數據平臺對接，實現實時數據同步與自動調價，更好地滿足市場需求。
未來將繼續優化作品的性能，提高圖像識別的準確性和處理速度，擴大商品種類的覆蓋范圍，探索將本作品應用于更多場景，為更多用戶帶來便捷高效的購物體驗。

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