摘要
本发明涉及一种基于图像识别技术与大数据挖掘技术的货架巡检算法,所属数字化巡检技术领域,包括如下操作步骤:第一步:将货架的陈列图片以及商品的图片进行数据采集,获取基于图片的商品数据。第二步:对获取数据图像进行预处理,使用中值滤波、均值滤波进行去噪算法,减少图像中的噪声干扰。第三步:进行目标检测和商品信息的识别。第四步:对商品的缺货、摆放和标签进行检测。第五步:进行销售数据分析并生成优化建议。第六步:将异常检测的结果以及数据分析的结果和优化建议,生成一份报告。解决了传统人工巡检及现有技术方案中存在的高成本、低效率和主观性的问题。通过数据优化提升门店的货架管理水平和销售效率。
技术关键词
数据挖掘技术
图像识别技术
货架
光学字符识别技术
ARIMA模型
累积分布函数
生成优化建议
定位算法
标签
灰度直方图
直方图均衡化算法
去噪算法
图片
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序列
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ARIMA模型
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图像识别技术
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模块
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