项目角色:负责项目的 90%工作。涵盖从硬件选型安装、算法系统架构设计开发,原型机识别精度验证的多个方面。
项目难点:同食材可能具有相似的外观和纹理,例如橘子和橙子;相同食材可能具有不同的外观纹理,例如各品牌的牛奶;食
材可能会被遮挡、密集摆放,而且包装不尽相同;算法需要部署在边缘计算单元上,因算力受限,需要优化算法以提高效率。
技术方案:采用目标检测、自研多目标跟踪技术。使用目标检测来识别人体和食材,自研多目标跟踪算法用于重建人手
和食材的运动轨迹,算法系统部署于 Jetson NX 边缘计算设备上,利用模型裁剪降低参数规模,以适应边缘计算环境。
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