论文总字数：28958字

摘 要

随着时代的发展，传统超市经营管理方式，已经难以跟随时代快速发展的脚步，时间的流失以及效率的低下，照成了人力资源的浪费。在其对商品的管理上，凭借人工对商品的清点以及与信息化时代脱轨，且存在人为修改等弊端，这样会使库存销量等真实性难以得到保证，出现财务混乱，加大了管理难度。然而无人售货超市，选取商品以及自主结账的自主性大大节约了人力资源，机器化的统计方式，减少了商品误差率，完美的补充传统超市经营管理方式的不足。本次毕业设计系统开发，我们以无人超市系统开发为课题展开。

无人超市分为两部分，第一部分为超市出入口，入口进行人脸识别的人脸录入、人脸检测和刷脸自动开门，刷脸进入超市之前必须在网页端注册，如果客户没有注册则不允许人脸录入，并且不能进入无人超市。出口结合后台结账系统是否修改修改数据库isplay的值来判断顾客是否结账成功。刷脸系统用python开发用Opencv、Dlib库进行人脸识别，后台结账管理系统是基于Django框架和MySQL数据库等开发设计。

此系统展现了无人售货的方式，改进了传统售货方式的不足。目前实现顾客登录、注册并自主结账，找回密码等，管理员可以实现用户及商品管理，超市库存管理，查看销售记录和销售明细等功能。

关键词： 系统开发； 无人超市； 前端收银； 后台管理； 人脸识别；

Design and Implementation of an Offline Unsold Supermarket Software

Abstract

With the development of The Times, the traditional supermarket management has been difficult to follow the pace of the rapid development of The Times, the loss of time and low efficiency, as a waste of human resources. In the management of commodities, it relies on manual inventory and derailment from the information age, and there are defects such as artificial modification, which will make it difficult to guarantee the authenticity of inventory and sales volume, resulting in financial chaos and increasing the difficulty of management. However, the autonomy of unsold supermarkets in selecting commodities and paying bills greatly saves human resources. The mechanized statistical method reduces the commodity error rate and perfectly complements the deficiencies of the traditional supermarket operation and management.

This graduation design system development, we no one supermarket system development as the subject, there is no supermarket is divided into two parts, the first part is the supermarket entrance, entrance for face recognition face into the brush, face detection and face automatically open the door, brush face before entering the supermarket must be registered on the web side, if there is no registration is not allowed to face customer input, and no one could not enter the supermarket. Whether the exit and background checkout system should modify the value of database isplay to determine whether the customer has successfully settled the account. Face brushing system using Python development with OpenCV, dlib library for face recognition, background checkout management system is based on Django framework and MySQL database development and design.

This system shows the way of selling without people and improves the shortcomings of the traditional way of selling. At present, customer login, registration and self-checkout, password retrieval, etc., the administrator can achieve user and commodity management, supermarket inventory management, view sales records and sales details and other functions.

Keywords: System development; Unmanned supermarket; Front-end cashier; Background management; Face recognition;

图目录

图4.1系统层次结构图 9

图4.2 系统基本框架图 10

图4.3功能框架图 10

图4.4系统的总体模块图 11

图 4.5 用户信息 12

图 4.6 商品信息 13

图 4.7 职位信息 13

图 4.8 商品分类 13

图 4.9 销售概况 13

图 4.10 销售明细 14

图4.11 后台功能管理 14

图 4.12 前端页面设计 14

图 4.13 登入模块流程图 17

图 4.14 前端收银流程图 17

图 4.15 后台管理模块图 18

图 4.16 用户管理流程图 18

图 4.17 商品管理流程图 19

图 4.18 库存管理流程图 19

图 4.19 销售查询流程 20

图 4.20 财务管理流程图 20

图 5.1 登入界面 32

图 5.2 注册界面 32

图 5.3 管理员后台界面 33

图 5.4 收银界面 33

图 5.5 人脸识别界面 34

图 5.6 录入人脸界面 34

图 5.7 刷脸进闸界面 35

图 5.8 未付款警告界面 35

图 5.9 日志显示 37

表目录

目录

摘要 I

Abstract II

图目录 III

表目录 IV

第一章 绪论 1

1.1论文工作背景与意义 1

1.2相关研究现状 1

1.3主要工作内容 1

1.4 论文组织结构 2

第2章 系统开发基础技术 3

2.1系统内容介绍 3

2.2 dlib和opencv 3

2.3 MySQL数据库 3

2.4人脸识别 5

第3章 系统分析 6

3.1 用户分析 6

3.2系统需求分 6

3.2.1 功能需求 6

3.2.2 非功能需求 8

3.3 本章小结 8

第4章 系统开发 9

4.1系统总体设计 9

4.1.1 系统结构设计 9

4.1.2 系统功能模块结构设计 9

4.1.3 系统数据库设计 11

4.2 系统详细设计 14

4.2.1 前端页面设计 14

4.2.2 功能模块设计 15

4.2.2.1人脸识别模块设计 15

4.2.2.2 收银管理模块 16

4.3 核心算法设计 20

4.4 本章小结 24

第五章 系统实现与测试 25

5.1 系统实现工具与环境 25

5 2 核心代码分析 26

5.3 系统主要运行界面 31

5.4 系统测试 35

5.4.1 系统测试环境与工具 35

5.4.2 系统功能测试 35

5.4.3 系统非功能测试 40

5.5 本章小结 42

第六章 总结与展望 43

6.1 总结 43

6.2 展望 43

致谢 44

参考文献 45

附录 46

第一章 绪论

1.1论文工作背景与意义

背景;随着时代的发展，传统超市经营管理方式，已经难以跟随时代快速发展的脚步，时间的流失以及效率的低下，照成了人力资源的浪费。在其对商品的管理上，凭借人工对商品的清点以及与信息化时代脱轨，且存在人为修改等弊端，这样会使库存销量等真实性难以得到保证，出现财务混乱，加大了管理难度。

意义：然而无人售货超市，选取商品以及自主结账的自主性大大节约了人力资源，机器化的统计方式，减少了商品误差率，人脸识别的加入大大保证了交易的诚信度，完美的补充传统超市经营管理方式的不足。该类型超市亦可以大面积普及，进行24小时销售商品，增加了经营时间，提高了商品的出售，加大了收入，在减少了人工损耗的同时使公司管理更加人性化。

1.2相关研究现状

现阶段对人脸识别的研究工作主要是集中在三大类方法的研究：基于几何特征的人脸正面自动识别方法：运用积分投影法提取面部特征的关键点并用于识别，获得了比较满意的效果。基于代数特征的人脸正面自动识别方法：对同类图像的平均灰度图进行 SVD 分解得到特征脸空间，每一幅图像在特征脸空间上的投影作为其代数特征，然后利用层次判别进行分类。 基于连接机制的人脸正面自动识别方法：该方法所用特征数据量小，特征提取运算量也较小，比较好地实现了大量人脸样本的存储和人脸的快速识别。本文就是将三种方法结合应用，用python实现，引用opencv、dlib库实现人脸识别。后台用python和Django框架开发，搭建一个在线web端的进销存系统。

1.3主要工作内容

本次设计要实现如下几大板块：

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