在我国,水果已经是人们日常生活当中必不可少的食物,水果产量每年都会大幅度增加。近些年来,在线下的大中型超市当中,水果的结账方式都是在收银员的帮助下进行结账,这种方式既费时又费力。随着社会的发展以及科技的进步,自助结账系统也越来越普遍,自助结账系统不仅能够减轻收银员的压力,提高工作效率,同时也为商家节约了人力成本。超市之中水果种类繁杂,形态各异,自助结账系统需要快速准确的对水果进行判别,便于客户快速地结账付款,减少等待结账的时间,以此提高客户的消费体验。本文对水果目标检测算法进行了研究,并设计实现了安卓端水果自助结账系统,本文的主要工作内容如下:1.针对传统目标检测算法所提取的图像特征难以精确表达水果外观以及纹理等问题,本文采用了深度学习算法YOLOv3,使模型提取的水果特征信息更丰富,提升水果目标检测的准确率。2.对YOLOv3目标检测算法进行了改进。针对原始YOLOv3网络的损失函数只有在预测框和目标框发生重叠时才有作用的问题,本文采用了 DIoU损失函数,能够直接最小化预测框与目标框之间的距离,使得模型表现更好;针对原始YOLOv3网络的特征提取网络计算复杂,参数量较大的问题,本文将特征提取网络替换为轻量级的Mobilenetv3网络,实现了网络模型的轻量化。3.基于上面的方法,实现了一个安卓端的水果自助结账系统,并对系统进行了测试,测试结果表明,该系统可以对水果目标进行有效的检测识别并且计算出水果总价实现自助结账。