論文の概要: ARC: A Vision-based Automatic Retail Checkout System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02832v1
- Date: Wed, 7 Apr 2021 00:07:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-09 01:40:39.123088
- Title: ARC: A Vision-based Automatic Retail Checkout System
- Title（参考訳）: ARC: 視覚に基づく自動小売チェックアウトシステム
- Authors: Syed Talha Bukhari, Abdul Wahab Amin, Muhammad Abdullah Naveed,
Muhammad Rzi Abbas
- Abstract要約: ARCは、小売店でのチェックアウトのプロセスを、より速く、自律的で、より便利にすることを目指している。
このアプローチでは、webカメラの下に置かれているオブジェクトをスキャンして識別する畳み込みニューラルネットワークを備えたコンピュータビジョンベースのシステムを使用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Retail checkout systems employed at supermarkets primarily rely on barcode
scanners, with some utilizing QR codes, to identify the items being purchased.
These methods are time-consuming in practice, require a certain level of human
supervision, and involve waiting in long queues. In this regard, we propose a
system, that we call ARC, which aims at making the process of check-out at
retail store counters faster, autonomous, and more convenient, while reducing
dependency on a human operator. The approach makes use of a computer
vision-based system, with a Convolutional Neural Network at its core, which
scans objects placed beneath a webcam for identification. To evaluate the
proposed system, we curated an image dataset of one-hundred local retail items
of various categories. Within the given assumptions and considerations, the
system achieves a reasonable test-time accuracy, pointing towards an ambitious
future for the proposed setup. The project code and the dataset are made
publicly available.
- Abstract（参考訳）: スーパーマーケットで採用されている小売チェックアウトシステムは主にバーコードスキャナーに依存しており、QRコードを利用して購入した商品を識別するものもある。
これらの方法は実際に時間がかかり、ある程度の人間の監督が必要であり、長い待ち行列で待機する。
そこで本研究では,小売店でのチェックアウトを高速化し,自律的で,より便利なものにすることを目的として,ARCと呼ぶシステムを提案する。
このアプローチでは、webカメラの下に置かれているオブジェクトをスキャンして識別する畳み込みニューラルネットワークを備えたコンピュータビジョンベースのシステムを使用する。
提案システムを評価するために,各カテゴリの1つの店舗のイメージデータセットを収集した。
与えられた仮定と考慮の中で、システムは適切なテスト時間精度を達成し、提案されたセットアップの野心的な未来を指している。
プロジェクトコードとデータセットは公開されています。
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