基于YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10的商店货架缺货商品识别系统设计与实现

随着零售业向数字化、智能化转型，商店货架的管理方式也正在发生革命性的变化。商店货架的商品缺货情况，尤其是热销商品的缺货，会导致顾客流失和销售损失。因此，如何通过智能化手段及时识别货架缺货商品，并进行补货，是商店管理中亟待解决的问题。

深度学习的目标检测技术，如YOLO系列模型（YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10），为这一问题提供了有效的解决方案。通过将这些模型与摄像头和UI界面结合，可以实现商店货架商品的自动化监控，并在商品缺货时及时进行提醒。

在本篇博客中，我们将介绍如何使用YOLO系列模型对商店货架中的商品进行检测，识别缺货商品，提供一个简洁的UI界面以显示检测结果，并给出完整的代码实现。

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1. 项目背景与目标

在传统的零售管理中，商店货架的商品缺货情况往往依赖于人工检查和顾客反馈。然而，这种方式不仅效率低，而且容易出现漏检。通过深度学习的目标检测技术，我们可以自动识别货架中的商品，并判断其是否存在缺货情况。

本项目的目标是：

• 利用YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10模型，检测商店货架上的商品。
• 识别并标记缺货商品，及时反馈给商店管理人员。
• 提供一个简洁的UI界面，展示检测结果和缺货提醒。