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销售点(POS)是一种计算机化的硬件和软件系统,可用于完成销售交易。在处理总计之前,在常规POS设置中,收银员手动扫描单个产品条形码。此手动程序很费力,通常会导致长期排队和等待时间,尤其是在高峰时段,最终影响了客户体验和保留。这项工作旨在通过计算机视觉方法自动化产品扫描程序,从而加快了销售流程。在马来西亚零售店中发现的常见产品的自定义数据集上训练了一个有效的Yolov4对象检测模型。最初获取了550张图像,并将80:20分为培训和验证组;进一步的增强培训组的大小增加了1,320张图像。以0.0013的学习率进行了10,000个时期的训练。在训练期间,该模型获得了99.19%的地图,平均IOU的87.42%,平均损失为0.40。随后,该模型被部署在运行事务通知程序的低功率单板计算机上。为了评估其性能,使用该系统处理了10种具有随机产品组合的购物车实例。系统通过其视频供稿自动识别和量化了所有产品,并实时生成逐项账单。以0.9置信度阈值固定,系统在所有对象类中产生98%的平均精度。在短短14秒内处理了从产品检测到将逐项账单交付给系统管理员的交易。此POS系统具有与无人商店集成的潜力,可提供无缝的购物体验。