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1通讯作者：shital.pawar@bharatividyapeeth.edu收到：2024年5月13日修订：2024年6月11日接受：2024年7月11日出版：2024年7月27日，摘要 - 空白空间，商店和大型市场上的货架上的货架上的物品较少，而大型市场经常通过在需要的情况下使客户无法使用这些物品，从而使客户不满意。在商店和大型市场的货架上，空间和较少的物品通常会在需要时使不可用的物品使客户失望。这也反映了商店员工对工作的承诺。结果，销售量减少和卖方与客户之间的信任分解。对象检测用于识别较少项目的空空间和架子。通常用于对象检测的算法包括CNN，Yolo和SSD。使用了大型，可自由可用的标准数据集，例如Pascal（板号1）和Pascal（板号2），每个数据集都被使用，每个数据集包含约20个班级的货架项目检测。物品被标记为“库存”及其名称。此标签有助于视觉表示这些项目。对象检测通常需要GPU和网络摄像头。系统已经开发了一个包含四类杂货项目的数据集。项目的标签已从其各自的图像中得出，并将注释存储在单独的图像文件中。该系统已经使用Yolov5算法进行训练。由显示空货架或低项目计数的图像组成的输出已连接到电报API，以通知商店工作人员根据需要进行补货，从而简化了RETSOCKing Process。此多功能应用程序可用于库存管理，研究和开发，也可以与商业零售商店集成，并利用CCTV摄像机进行监视。
基于视觉的空架子在零售中与真实
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