摘要
本发明涉及电子价签管理领域,特别是一种电子价签位置识别方法及系统。该方法包括以下步骤:从零售环境中获取实时图像数据,并通过多模态传感器对图像数据进行增强,得到标准化的图像序列;对图像序列进行去噪、增强和质量优化,并通过深度卷积神经网络提取图像特征,生成电子价签位置候选区域;结合图像空间信息计算出电子价签的真实位置坐标,并同步更新商品价格;将更新后的电子价签位置和价格信息发送至云计算平台进行存储、分析和管理;基于实时反馈和历史数据,通过增强学习优化图像处理和位置识别策略,生成自适应调整参数。本发明能在复杂的零售环境中高效、准确地识别电子价签位置,并实现实时的价格同步更新,自动化与准确性高。
技术关键词
电子价签
位置识别方法
优化图像处理
深度卷积神经网络
多模态传感器
深度传感器
学习算法
坐标
识别策略
实时数据
图像空间信息
位置识别系统
数据采集模块
序列
图像去噪算法
图像数据集合
深度图像信息
系统为您推荐了相关专利信息
自动识别系统
区域候选网络
深度卷积神经网络
雷达回波数据
天气
开放式外科手术
智能预测方法
深度卷积神经网络
多头注意力机制
语义特征
缺陷检测系统
土工膜
电极阵列
超宽带雷达
传感模块
智能模型
深度卷积神经网络模型
矩阵
电气量特征
覆冰闪络故障
设备健康状态
传感节点
分布式传感
产线设备
数字孪生