物販自動販売機における売切れ判定手法の検討（第2報）

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-090

グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集

発行日: 2024/03/01

タイトル(英語): Study of Out-of-Stock Judgement for Vending Machines (2nd Report)

著者名: 矢﨑敬祐（富士電機）

著者名(英語): Keisuke Yasaki (Fuji Electric Co.,Ltd.)

キーワード: 人工知能|深層学習|画像認識|自動販売機|組み込みシステム|処理高速化|artificial intelligence|deep learning|image recognition|vending machine|embedded system|faster processing

要約(日本語): 物販用自動販売機では，販売機会損失防止のために売切れ状態を判定する機能が必要とされている。第一報では，商品棚の画像から深層学習モデルにより抽出した特徴量を用いて売切れ状態を判定するシステムの検討を行い報告した。本報では，上記システムの自動販売機への実装について検討する。自動販売機の制御ユニットのような計算資源の限られた組込み環境では，多くの演算処理を必要とする深層学習モデルの処理時間は長くなり販売動作に支障をきたすおそれがある。そのような組込み環境に対して，深層学習モデルの並列処理や構造最適化により高速化を可能にするフレームワークとしてTensorflow LiteやONNX Runtimeが知られている。本稿では，売切れ判定システムに上記フレームワークを適用し，処理時間を評価した結果について報告する。

本誌掲載ページ: 131-132 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 267 Kバイト