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作者：崔巍;李慧;
单位：太原科技大学;山西工程职业学院;
摘要：农村电子商务的发展和建设，为多样化的电商产品流向农村、服务农村提供了良好契机。促进农村电商产品推广和分销的同时，如何正确甄别面向农村的电商产品是否合适，通过电商产品的参数识别、统计进行分析，从而提高电商产品质量，降低管理电商产品成本，成为亟需解决的问题。电商产品在电商平台中的介绍往往以图像形式呈现，想要对电商产品进行参数识别，提取参数并进行统计分析，就需要一种时效性好、精确度高的自动化识别系统，针对此种问题，提出以大数据驱动为基础，依靠神经网络学习算法结合OCR技术的方式进行商品图像识别，保证在提高时效性的同时，提高图像识别的精确度。改进的识别系统以YOLO模型为基础依据，并针对其存在的不足进行了进一步优化。系统设计的部分包括检测模型的搭建、文字识别以及图片处理等。
关键词：电商产品识别;;自动化识别;;大数据驱动;;农村电子商务;;OCR技术;;YOLO模型
