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需求描述

模块三：日常食品与物品识别 (Common Object Recognition)
功能性需求:
1. 物品识别种类 (聚焦日常): 需能识别常见的、高频出现的日常食品和水果：
欧美人常见水果
•🍎苹果 (Apples) •🍌香蕉 (Bananas)•🍊橙子 (Oranges)•🍐梨 (Pears)
•🫐草莓 (Strawberries) •🍓蓝莓 (Blueberries)•🥝猕猴桃(Kiwi fruit)
•🥥椰子(Coconut)•🍇葡萄 (Grapes)•🍉西瓜 (Watermelons)•🍑桃子 (Peaches)
•🍒樱桃 (Cherries)•🍋柠檬 (Lemons)•🥭芒果 (Mangoes)•🍍菠萝 (Pineapples)
•🍈哈密瓜 (Cantaloupes)
欧美人常见食物
主食和谷物类
•面包 (Bread)🍞
•谷物早餐 (Cereals)🥣
•面食 (Pasta) - 意大利面🍝、意大利饺🥟
•米饭 (Rice) 🍚
•披萨 (Pizza) 🍕
蛋白质类
•鸡蛋 (Eggs) 🥚 🍳
•肉类：鸡肉、牛肉、猪肉🥩
•鱼和海鲜 (Fish and Seafood) ：🐟鱼类、虾类、蟹类
•奶制品：牛奶🥛 (Milk)、奶酪🧀(Cheese)、酸奶🥛 (Yogurt)
•土豆 (Potatoes)🥔
•西红柿 (Tomatoes)🍅
•胡萝卜 (Carrots)🥕
•西兰花🥦 (broccoli)
•汉堡 🍔(Hamburgers)
•三明治🥪 (Sandwiches)
•炸鸡 (Fried Chicken)
•薯条 (French Fries)
甜点和饮料类
•派 (Pies) 如苹果派 (Apple Pie)
•蛋糕 (Cakes)
•冰淇淋 (Ice Cream)
•汤和炖菜 (Soups and Stews)
2. 技术指标:
识别准确率: 对清单内的核心物品，准确率应达到 90% 以上。
响应速度: 从捕捉到清晰图像到完成识别并播报，总时长应小于2.5秒。

三、验收标准
物品识别: 对预设的核心物品的识别准确率> 90%。
用户体验: 所有AI识别功能的端到端响应时间均符合各模块要求，互动流畅、自然。