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作者：陆青梅;
单位：中北大学创新创业学院;
摘要：无人超市商品自动化识别过程中易受到背景复杂化、亮度不均匀、角度多变等的干扰。为此，提出一种基于Faster R-CNN的无人超市商品自动化识别方法。首先利用Haar小波提升模型，将商品图像分为低频图像和高频图像；然后通过仿生彩色图像法对图像进行增强处理，并采用Faster R-CNN中的特征融合结构，将图像深度信息与浅度信息融合到一起；最后将融合的特征输入到自动化识别网络中，输出自动化识别结果。实验结果表明，所提方法的识别效率高、图像增强效果好、抗噪能力强。
关键词：Faster R-CNN;;无人超市;;自动化识别;;Haar小波;;商品图像;;图像增强;;中值滤波;;小波系数
基金资助：山西省教育科学“十四五”规划项目：计算能力培养模式研究（GH-220360）
