超市是与人们生活密切相关的场所。商品是超市的核心,商品的状态直接反映了超市的运营情况。因此如果能及时获取各种商品的当前状态,将有助于了解超市的销售情况,方便及时应对。而超市已有的信息获取方式大多是基于静态的商品种类、数量的存储查询软件,并需要大量的人员来提供辅助信息。这种运作方式存在劳动力需求大、信息更新不及时等缺点。所以需要一种更为智能的分析超市商品数据的方法,方便提供更为直观及时的商品信息。 本文针对超市现有商品信息获取方式的缺点,提出了一种基于数字图像处理技术的超市货架商品识别方法。能够提供货架上所有商品的种类、数量、位置等基本信息。
现代社会，商场商品琳琅满目，及时获取各类商品的售存状态对了解 整个超市的运营非常必要。传统超市商品管理软件大多是针对静态货品的种类、数量进行修改和查询的软件，这需要大量人力提前录入并及时更新相关辅助信息，故也就存在劳动力需求大、信息更新不及时等缺点。所以需要对获取和分析超市商品数据的方法做进一步的研究。
本文采用数字图像处理技术和机器学习的相关知识，针对上述传统货品管理软件的弊端，提出了一种全新的能方便及时地获取货架上商品基本信息的商场货架商品识别方法。
首先依据多次实验验证选取了适合本课题的阈值货架，超市货架区域分割与商品研究然后要防止以下注意事项：
1、防超载：货品存放的每层重量不得超过货架设计的最大承载。
2、防超高超宽：货架层高、层宽已受限制，卡板及货物的尺寸应略小于净空间100mm。
3、防撞击：叉车在运行过程中，应尽量轻拿轻放。
4、防头重脚轻：应做到高层放轻货，底层放重货的原则。
5、防止用不标准的地台板(卡板)在货架上使用，川字底最适合。
6、重型货架上方有摆放货物时，操作人员尽量不要直接进入货架底部。
如有发现货架的横梁和立柱有严重损坏，应及时通知厂家更换。
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