目前实时客流检测、商品识别、货架识别等人工智能技术可以帮助越来越多的零售门店实现智慧零售数字化转型。随着人工智能技术的发展，图普科技在深度学习在实现商品识别的应用上越发成熟，从技术层面来说，具体包含以下几个步骤：

数据逻辑

商品识别基于深度学习神经网络原理，让机器具备认知-理解-学习的能力，基本过程跟教小孩子认字一样。

建立基本模型首先需要有大量的样本数据，包含正样本及负样本。不管是基于监督学习、半监督学习还是无监督学习，都是一个训练和矫正优化的过程，反复学习，最终训练成一个识别模型。对于商品识别，我们需要有大量的商品图片数据，还有品牌数据，模型需要区分商品之外，还需要区别品牌类型，甚至是哪个口味和规格。要让机器能够准确识别成千上万的商品，是一项极其复杂而庞大的AI工程。

数据采集

· 搜集及梳理目标业务商品清单

· 搜集商品数据及商品图片（商品介绍、规格、官方图片、买家秀）

针对每一个商品SKU都要搜集大量的图片数据作为训练集进行构建和优化模型，如果基础数据量采集不够可能对与模型的识别效果也会有影响。

数据清洗

· 剔除无效数据，对数据进行缺失值、异常值去除的处理

· 特征提取：将图像数据转换为可用于机器学习的数据特征

·特征预处理：通过一些转换函数或热证数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。

数据标注

有多少人工，就有多少智能。机器的学习成长需要人工智能训练师一步步教机器进行，首先就是要进行数据标注，具体的就是基于搜集到的所有的商品图片数据进行打标签，首先AI训练师需要定制标注内容、标注规范、确定标注的量，如图片对应的商品、品牌、规格、口味、型号等等，是否有效图片。通过大量的数据标注后，就可以得到一批带标签的图片数据，工程师直接给到机器进行训练调优，不断地进行“标注-训练-优化”，可以大大提高训练模型的效率。

模型训练

同样的数据采用不同的算法以及配合不同的参数，都将会影响最终模型的效果。图普科技内部有一个自研的深度学习平台，基于不同的业务场景需要会采用不同的模型算法和参数，结合数据不断训练和调整到最优。

模型评测

训练完成后需要进行模型评测，去评估模型真实效果。此时需要采集一些有效的真实的商品图片去测试模型是否可正确识别，测试集需要包含正样本及负样本，最终基于混淆矩阵的原理，计算整个测试结果的准确率、精确率、召回率、F1值，综合进行评估对比指标，达到即上线，未达到指标则需针对性继续进行训练优化。

图普科技商品识别技术可以为企业建立门店SKU数据库，自动识别商品被顾客拿取/试穿次数，形成精准的数据统计支撑产品迭代。更多详情可以到图普科技官网了解一下。