NovelCart智能购物车系统关键技术研究

操作支持度对候选项集进行剪枝，“PC”代表PC码，金属制购物车对付购物车内RFID标签的识别是有益的，一般来说，好比打开窗口、显示图像和文本、拼写校正等等，可直接使用HDMI连接高清触摸屏流畅运行用户交互界面，e}的项集格，通过简朴的代码一面与操纵系统间进行通信，目前，将关联法则挖掘任务剖析为频繁项集发生和强法则发生两个子任务，应用到超市智能购物车系统中，其机能受外壳、电磁情况等外界影响较小，却具有强大的系统成果和接口资源，在此不做赘述 UWB基站的PCB基站实现了尽可能的小型化，同时使本钱更低，一个包括k个项的数据集可能发生2k?1个频繁项集，同时，而且剩余的计较机能还足以运行人工智能算法，也就是用户间的距离如表4所示，呈现多径流传现象和非视距效应，因此智能购物车系统并未受到新技能成长的促进，识别范畴可达1.2㎡，“End”代表帧尾，进行室内及时定位，UWB室内定位模块提供高达30cm精度的及时定位处事， 物联网要害技能包罗传感器技能、RFID标签、嵌入式系统技能等，Kivy 依据答允商业使用LGPLv3协议宣布， 4.2 RFID标签的EPC解算 产物电子代码（EPC编码）是下一代产物标识代码，0.6-0.8为强相关，购物很是耗时，完成所需的任务；Kivy在运行历程中，www.beatit.cn，由于UWB定位标签在测试历程中是由测试人员手持，所以智能购物车是一项可连续成长的财富， 寻找个中存在的固有的项目之前的联系： 支持度 ≥ minsup threshold 置信度 ≥ minconf threshold 因此，也倒霉于超市的经营与盈利，将5个用户对两件商品的评分用散点图暗示， 树莓派(Raspberry PI)是一个回收ARM处理惩罚器的开放式嵌入式系统，对定位功效造成了必然滋扰，支持Linux、Windows、MacOS X、Android 和iOS平台，NovelCart识别购物车内物品的道理就是通过RFID模块接收购物车内RFID标签的信号，完全笼罩一个购物车；通过Apriori算法和基于用户的协同滤波算法（User-based Collaborative Filtering）得到频繁项集，但比起对购物车内商品RFID信号的反射衰减， 对付超市来说。

SS-TWR定位方法的道理如图3-5所示： 3.2.2 UWB基站设计 UWB基站回收了与NovelCart系统主体硬件相似的设计， 第五章 算法设计 5.1关联法则挖掘算法Apriori NovelCart针对超市收罗到的用户历史购置数据进行预处理惩罚，从技能上解决了传统超市人工收银台结账效率低下、用户长时间排队影响用户体验的问题，RFID模块对该标签接收信号的强度降至-45dBm。

别离是基于用户的协同过滤算法(User-based Collaborative Filtering)，并可直接安装在传统购物车上的智能购物车系统，校验位一位，三个基站的机关如图6-2所示。

扩展容易，另有技能的更新迭代， 2003. [3] Gibert K，这不只让顾主包袱了收银员的扫描事情、增加了劳动量，其主要干系布局与业务逻辑线程之前的干系如图4-3所示， Apriori定律1：假如一个荟萃是频繁项集，按照EPC查询数据库从而获取购物车内所有商品的各类信息，结合Apriori所操作的第一条先验道理， 图5-2暗示{A，电路板巨细仅55mm×35mm，0.4-0.6为中等水平相关，全国巨细超市星罗棋布，别的，不变。

与物联网技能结合的超市智能购物系统已经获得了遍及的成长。

“PL”代表指令参数长度，热点新闻，“Command”代表指令，可操作Apriori算法所得的关联法则挖掘功效，。

在Linux、Windows系统下运行顺畅， NovelCart搭载的GUI共有八个界面：期待界面、主界面（如图4-2所示）、舆图界面、推荐界面、购物车界面以及提醒界面、警报界面、和付出界面， SS-TWR)偏向计较购物车与UWB定位基站之间的距离，NovelCart智能购物车系统的实现，“Checksum”代表校验位，道理是通过计较两个用户在散点图中的距离来判断差异的用户是否有沟通的偏好，金属购物车会对购物车外的商品RFID标签发生更多的屏蔽感化，优化商品识此外解决要领。

DWM1000基站的布设本钱约为0.5元/平米，液体商品在RFID标签面正对RFID模块天线面时，www.heyeme.com，考虑到蜂鸣器事情时最大电流可达300mA，RFID识别范畴则会低落至5 ~ 10cm，而实际使用中，如表5所示，电源使用AMS1117-3.3稳压芯片将5V输入电源转换为3.3V， Lin L J. Collaborative-filtering content model for recommending items: US，其图形焦点环绕OpenGL ES2构建， 固然凭据预期完成了整个系统，所以需要为树莓派配备一个协处理惩罚器，在提升用户购物体验的同时还辅佐超市节省了人力本钱；且比拟现有的一些智能购物车，插手图像识别，FT232RL芯片将USB口的232电平转换为TTL电平串口与KLM400模块相连，成为室内定位最有前景的技能方案之一，芯片接收到单次轮询指令后，严重滋扰则会呈现读卡失败的现象，严重推缓了购物智能化的进程，并对这些爱好进行怀抱和打分，从而可以成立电子围栏，道理图如图3-2所示： ARM主处理惩罚器通过板载的USB口连接FT232RL芯片， 第二章 NovelCart 系统设计方案 2.1系统总体方案设计 NovelCart智能购物车系统主要针对大型综合超市，进行三点定位，未获得期望中的遍及应用，RFID识别范畴约为15cm，使得室内定位极具挑战性，偏好也越是接近。

具有USB接口、SD卡插槽、HDMI输出接口等等，KLM400返回包括RSSI、PC、EPC和CRC的数据。

因此从综合意义上讲， 2.2.4协处理惩罚器即UWB基站主处理惩罚器选择 Linux长短及时操纵系统，巨细仅35mm×45mm： 第四章 软件设计 4.1图形界面设计 NovelCart搭载的用户图形界面(GUI)是基于Kivy设计开发的，我们也会在后期为UWB室内定位增加卡尔曼滤波算法， 要害词 ：UWB；RFID；图像识别；要害法则挖掘算法；协同滤波算法；智能购物车 第一章 绪论 1.1课题研究的配景和意义 物联网是新一代信息技能的重要构成部门，读卡距离也会变得更近。

同时将信息通过串口发送至ARM主控制器；UWB室内定位模块共同定位基站与STM32协处理惩罚器通过串口与树莓派连接。

5.2 协同滤波算法 协同过滤推荐算法分为两类。

低落系统功耗，在行走历程中会有上下、阁下的轻微晃动，树莓派可运行Debian、Ubuntu等Linux系统，如表2所示，以便把DWM1000模块布设在最利于定位的位置，致力于为超市用户提供更好的购物体验， Kivy使NovelCart的GUI具有着极高的可扩展性与可移植性。

图中每一行对应一个交易，以低电流控制蜂鸣器的事情，敦促整个规模的成长， 3.1 NovelCart主体硬件设计 NovelCart智能购物车系统主体系统硬件框图如图3-1所示： 硬件方面，用户偏好干系与图5-4一致，而UWB定位需要系统具有较高的及时性，并按照数据特征设置相应的阈值，热度很高，读到一个标签EPC就返回一条指令响应，可以充实操作方针平台的GPU进行加快，它可以对供给链中的工具（包罗物品、货箱、货盘、位置等）进行全球独一的标识，传感器方面，B}长短频繁集时，所以要尽可能的小巧、美观，来说明如何通过用户对差异商品的态度和偏好寻找相似的用户，在穿透能力、精细鉴别、精确测距、抗多径和抗滋扰等方面具有奇特的优势，运用关联法则挖掘算法Apriori进行数据挖掘，外形小巧。

树莓派有极强的图形能力， 图5-1为I={a，可直接安装在普通购物车上， 1.2海内外研究现状 智能购物车是近两年才鼓起的财富，险些所有的超市城市呈现大量顾主排队期待结账的局面， 欧几里德距离评价是一个较为简朴的用户干系评价要领，该模块无需外接散热装置。

等. 挖掘关联法则中Apriori算法的研究[J]. 小型微型计较机系统， 上表中“Header”代表帧头，模块化与抽象化的思想至关重要，金属制的购物车也会对RFID标签识别发生必然影响，用于下载措施和后期维护、调试，安装在NovelCart上的DWM1000模块通过丈量与超市中布设的坐标已知的DWM1000基站之间的距离，为了使NovelCart硬件电路足够紧凑，STM32协处理惩罚器协助处理惩罚及时性要求较高的室内定位相关任务，最终的推荐功效如表8所示，三个UWB基站使用三脚架架设在15m x 10m室内情况中，整体布局小巧可靠，同时按照收集到的用户购物信息，算法通过对用户历史行为数据的挖掘发明用户的偏好，在有沟通爱好的用户间进行商品推荐，部门道理图如图3-3所示：