基本信息

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文档摘要

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基于深度学习的货架商品检测技术：算法、应用与优化

一、引言

1.1研究背景与意义

在全球经济一体化和消费升级的大背景下，零售业呈现出蓬勃发展的态势。无论是大型连锁超市、小型便利店，还是新兴的无人零售商店，货架作为商品陈列的主要载体，承载着展示商品、引导消费的重要功能。随着消费者需求日益多样化，商品种类不断丰富，货架上的商品琳琅满目，这给货架管理带来了前所未有的挑战。传统的人工货架商品检测方式，需要大量的人力投入，效率低下，且容易出现漏检、误检等情况。据相关调查显示，在一些大型超市中，人工盘点货架商品一次往往需要耗费数天时间，且错误率高达5%-10%，这不仅影响了库存管理的准确性，还可能导致