基于YOLOv8的零售货架目标检测模型,可识别空货架和商品位置,适用于超市和商场的库存管理。
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发布时间 : 8/12/2023
模型简介
该模型专门针对零售环境设计,能够准确检测货架上的商品和空货架区域,支持实时库存管理和货架布置优化。
模型特点
高精度检测
在mAP@0.5(box)指标上达到0.91的精确度,能够准确识别货架上的商品和空货架区域。
实时处理能力
支持实时视频流处理,适合商场和超市的实时库存监控需求。
零售场景优化
专门针对零售环境中的货架场景进行优化,能够处理典型的光照和商品摆放情况。
模型能力
货架商品检测
空货架区域识别
实时库存监控
货架布局分析
使用案例
零售库存管理
自动库存盘点
通过摄像头实时监测货架商品数量,自动生成库存报告。
减少人工盘点工作量,提高库存准确性
缺货预警
检测空货架区域,及时提醒补货。
降低缺货率,提高销售机会
零售空间优化
货架布局分析
分析商品摆放效果,优化货架空间利用率。
提高商品展示效果,增加销售额
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