卷烟识别系统
案例介绍
传统人工签收卷烟效率低、错烟难追溯，影响配送。我主导该项目，用YOLO技术实现智能识别。
数据准备上，多渠道收集数万张卷烟图像，精细标注后用旋转等手段增强数据。模型训练选YOLOv8，调优超参数提升性能。系统界面开发用Java，以Swing设计直观前端，方便上传图像与查看结果；用Servlet搭建后端接口，保障数据传输。项目上线后，识别准确率超95%，配送效率提升30%，有效降低错烟率，为烟草行业数字化转型提供了有力支持。
卷烟识别系统
案例介绍
烟草零售店卷烟识别项目经验
传统人工签收卷烟效率低、错烟难追溯，影响配送。我主导该项目，用YOLO技术实现智能识别。
数据准备上，多渠道收集数万张卷烟图像，精细标注后用旋转等手段增强数据。模型训练选YOLOv8，调优超参数提升性能。系统界面开发用Java，以Swing设计直观前端，方便上传图像与查看结果；用Servlet搭建后端接口，保障数据传输。项目上线后，识别准确率超95%，配送效率提升30%，有效降低错烟率，为烟草行业数字化转型提供了有力支持。
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