项目概述

果蔬识别电子秤模拟系统是一款结合了人工智能和现代 web 技术的创新应用。该系统旨在为零售行业提供一种高效、准确的果蔬识别与计价解决方案。通过整合 Python、Django、Vue、PyTorch、Keras、Element-Plus 和 axios 等先进技术，我们的系统能够实现果蔬的自动识别、价格计算以及数据管理。

技术栈

  • Python: 脚本编写和后端逻辑处理
  • Django: Web 应用框架，用于构建后端服务
  • Vue: 前端 JavaScript 框架，用于构建用户界面
  • PyTorch: 深度学习框架，用于实现果蔬识别模型
  • Keras: 高级神经网络 API，用于模型训练
  • Element-Plus: Vue.js 的桌面端组件库，用于前端 UI 组件
  • axios: 基于 Promise 的 HTTP 客户端，用于前后端通信

系统功能

后台配置

  • 果蔬信息管理: 系统后台允许管理员配置各种蔬菜水果的封面图、类别和单价（元/千克），确保信息的准确性和实时更新。

图片识别与计价

  • 智能识别: 用户上传果蔬图片后，系统利用深度学习模型进行识别，并给出五种可能的果蔬及其置信度。
  • 自动计价: 系统默认选择置信度最高的果蔬，根据后台配置的单价和用户输入的重量自动计算总价。

数据记录

  • 识别记录: 后台记录了每次识别的结果，包括识别的果蔬、重量、总价和识别时间，方便进行数据分析和追溯。

项目亮点

  • 高度智能化: 利用深度学习技术实现果蔬的精准识别。
  • 用户友好: 基于 Vue 和 Element-Plus 的前端设计，提供流畅的用户体验。
  • 易于管理: 后台管理系统简单易用，便于商家进行日常操作。

视频

043 基于深度学习的果蔬识别电子秤模拟系统-毕设展示

截图

# 深度学习 # 人工智能
Logo
天工造物局

北京人形旗下天工造物具身智能开源社区，聚焦具身天工与慧思开物两大平台

更多推荐

graphify 视频音视频转写全流程解析：从 detect 结果到知识图谱文档的 Step 2.5

graphify 的核心能力是把任意语料（代码、文档、PDF、图片）转化为可查询的知识图谱，而视频与音频文件无法被直接阅读，必须先把它们转写成文本。本文围绕 `graphify` 运行手册中的转写参考文档 [transcribe.md](https://link.gitcode.com/i/d3285781588e0f1b84886dfdbc4fe7f6)，完整讲解 "Step 2.5 - Tra

avatar 天工造物局

ML-For-Beginners 终章：经典机器学习在金融、医疗、零售等八大行业中的真实落地场景

本篇技术指南基于开源课程仓库 ML-For-Beginners 的收尾课程《Postscript: Machine learning in the real world》（对应仓库目录 [9-Real-World/1-Applications](https://link.gitcode.com/i/6b23002df80861c20abf34d7db63ef41)）编写。该课此前 11 周的教学带

avatar 天工造物局

graphify 知识图谱查询实战：query / path / explain 与可审计的答案闭环

本指南以 graphify 的 Trae 版查询技能参考（[graphify/skills/trae/references/query.md](https://link.gitcode.com/i/72a7875d46ec6d3706d31791f3cdcbe0)）为主体，系统讲解如何针对**已构建好的知识图谱**执行三类查询：语义相关节点遍历（query）、两概念间最短路径（path）、单节点关

avatar 天工造物局