随着全国智慧农贸数字化改造持续推进，农贸市场已逐步普及具备溯源、联网、防作弊功能的官方合规电子秤，用于保障食材交易透明、计量公正与食品安全溯源。但目前行业监管仍高度依赖人工巡查，存在效率低、覆盖不全、取证困难、人力成本高等问题。部分商户私自更换普通台秤、改装作弊秤，造成缺斤短两、交易数据无法溯源等乱象，严重影响市场公平交易与政府监管成效。
针对上述行业痛点，本项目基于YOLO深度学习算法，开展官方合规电子秤智能识别研究。项目旨在通过机器视觉技术自动区分合规溯源秤与非标普通秤、作弊秤，实现市场摊位设备合规性的全天候自动检测与智能预警。解决传统人工巡检滞后性强、漏检率高、难以常态化监管的行业难题。
本项目可广泛应用于智慧农贸市场监控巡检、市监移动执法、市场智能运维等业务场景，能够有效提升农贸计量监管智能化水平，降低管理成本，保障民生交易公平，具备良好的实际应用价值与行业落地意义。
本智慧农贸电子秤识别系统基于深度学习YOLO算法开发，主要实现农贸市场摊位电子秤设备合规性智能检测功能。系统依托现场监控视频图像，自动识别摊位中是否摆放官方合规溯源电子秤，可精准区分合规溯源秤与普通非标秤、违规改装秤，有效解决人工巡查识别慢、判别难、漏检率高的问题。
系统具备实时检测、智能分析、自动判别等核心能力，能够对农贸场景复杂光照、遮挡、多角度拍摄等干扰环境自适应识别，满足市场常态化巡检需求。针对识别出的非合规电子秤，系统可完成自动标记、画面留存，为市场管理和监管执法提供可视化证据支撑。
本系统可适配固定摄像头全天候巡检与移动端现场检测两种使用场景，能够辅助市场运营方规范商户经营行为，协助市场监管部门实现非现场智能化监管，降低人工管理成本，提升农贸市场计量公平性与智慧化管理水平，具备较强的实用性与落地价值。
这个项目是我单独开发，基于YOLOv5深度学习目标检测算法，完成智慧农贸市场合规电子秤智能识别功能的整体实现。项目全程依托Python开发环境与PyTorch框架，首先采集农贸市场真实场景图像，通过数据清洗、筛选、批量重命名与数据增强方式扩充样本，解决小样本识别精度不足的问题。随后使用LabelImg工具完成图像标注，构建包含合规电子秤与非合规秤类别的专属数据集，并按照标准比例划分训练集与验证集。
项目通过优化超参数、调低学习率、适配小样本训练策略，结合轻量化模型结构，有效抑制模型过拟合现象，提升复杂场景下的识别稳定性。经过多轮迭代训练，生成最优识别权重模型，实现对市场摊位电子秤的精准分类与实时检测。
最终项目成功实现复杂农贸环境下电子秤合规性自动识别，可适配现场监控视频与移动端图像推理，识别速度快、泛化能力强，能够满足智慧市场巡检与监管执法的实际应用需求，完成了项目预设的全部功能目标。
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