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Author: RainFrost1

README.md

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-README_en.md
+README_ch.md

README_ch.md

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 飞桨图像识别套件PaddleClas是飞桨为工业界和学术界所准备的一个图像识别和图像分类任务的工具集，助力使用者训练出更好的视觉模型和应用落地。 
 
 <div align="center">
-<img src="./docs/images/recognition.gif"  width = "400" />
+<img src="./docs/images/shituv2.gif"  width = "450" />
 <p>PP-ShiTuV2图像识别系统效果展示</p>
 </div>
 
 
 
+
 <div align="center">
 <img src="./docs/images/class_simple.gif"  width = "600" />
 <p>PULC实用图像分类模型效果展示</p>
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 ## 近期更新
 
 - 🔥️ 发布[PP-ShiTuV2](./docs/zh_CN/PPShiTu/PPShiTuV2_introduction.md)，recall1精度提升8个点，覆盖[20+识别场景](./docs/zh_CN/introduction/ppshitu_application_scenarios.md)，新增[库管理工具](./deploy/shitu_index_manager/)，[Android Demo](./docs/zh_CN/quick_start/quick_start_recognition.md)全新体验。
-- 2022.9.4 新增[生鲜产品自主结算范例库](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4486158)，具体内容可以在AI Studio上体验。
+- 2022.9.4 新增[生鲜产品自主结算范例库](./docs/zh_CN/samples/Fresh_Food_Recogniiton/README.md)，具体内容可以在AI Studio上体验。
 - 2022.6.15 发布[PULC超轻量图像分类实用方案](docs/zh_CN/PULC/PULC_train.md)，CPU推理3ms，精度比肩SwinTransformer，覆盖人、车、OCR场景九大常见任务。
 - 2022.5.23 新增[人员出入管理范例库](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4094475)，具体内容可以在 AI Studio 上体验。
 - 2022.5.20 上线[PP-HGNet](./docs/zh_CN/models/PP-HGNet.md), [PP-LCNetv2](./docs/zh_CN/models/PP-LCNetV2.md)。
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 PaddleClas发布了[PP-HGNet](docs/zh_CN/models/PP-HGNet.md)、[PP-LCNetv2](docs/zh_CN/models/PP-LCNetV2.md)、 [PP-LCNet](docs/zh_CN/models/PP-LCNet.md)和[SSLD半监督知识蒸馏方案](docs/zh_CN/advanced_tutorials/ssld.md)等算法，
 并支持多种图像分类、识别相关算法，在此基础上打造[PULC超轻量图像分类方案](docs/zh_CN/PULC/PULC_quickstart.md)和[PP-ShiTu图像识别系统](./docs/zh_CN/quick_start/quick_start_recognition.md)。
-![](https://user-images.githubusercontent.com/11568925/188055076-7b0e3492-55cb-420f-b61a-160d4dd0bb0d.png)
+![](https://user-images.githubusercontent.com/11568925/189267545-7a6eefa0-b4fc-4ed0-ae9d-7c6d53f59798.png)
 
 
 ## 欢迎加入技术交流群
@@ -51,11 +52,21 @@ PULC超轻量图像分类方案快速体验：[点击这里](docs/zh_CN/PULC/PUL
 
 PP-ShiTu图像识别快速体验：[点击这里](./docs/zh_CN/quick_start/quick_start_recognition.md)
 
+PP-ShiTuV2 Android Demo APP，可扫描如下二维码，下载体验
+
 <div align="center">
-<img src="./docs/images/quick_start/android_demo/PPShiTu_qrcode.png"  width = "400" />
+<img src="./docs/images/quick_start/android_demo/PPShiTu_qrcode.png"  width = "240" height = "240" />
 <p>PP-ShiTuV2 Android Demo</p>
 </div>
 
+
+## 产业实践范例库
+
+- 基于PP-ShiTu v2的生鲜品自助结算： [点击这里](./docs/zh_CN/samples/Fresh_Food_Recogniiton/README.md)
+- 基于PULC人员出入视频管理： [点击这里](./docs/zh_CN/samples/Personnel_Access/README.md)
+- 基于 PP-ShiTu 的智慧商超商品识别：[点击这里](./docs/zh_CN/Goods_Recognition/README.md)
+- 基于PP-ShiTu电梯内电瓶车入室识别：[点击这里](./docs/zh_CN/samples//Electromobile_In_Elevator_Detection/README.md)
+
 ## 文档教程
 - [环境准备](docs/zh_CN/installation/install_paddleclas.md)
 - [PP-ShiTuV2图像识别系统介绍](./docs/zh_CN/PPShiTu/PPShiTuV2_introduction.md)

README_en.md

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 PaddleClas is an image classification and image recognition toolset for industry and academia, helping users train better computer vision models and apply them in real scenarios.
 
 <div align="center">
-<img src="./docs/images/recognition.gif"  width = "400" />
+<img src="./docs/images/shituv2.gif"  width = "450" />
 <p>PP-ShiTuV2 demo images</p>
 </div>
 
 
 
+
 <div align="center">
 <img src="./docs/images/class_simple_en.gif"  width = "600" />
 
@@ -40,7 +41,7 @@ image classification and image recognition algorithms.
 Based on th algorithms above, PaddleClas release PP-ShiTu image recognition system and [**P**ractical **U**ltra **L**ight-weight image **C**lassification solutions](docs/en/PULC/PULC_quickstart_en.md).
 
 
-![](https://user-images.githubusercontent.com/19523330/173539361-68cf7ab1-7e3b-4e5e-b00f-1500719bd2a2.png)
+![](https://user-images.githubusercontent.com/11568925/189268878-43d9d35b-90cf-425a-859e-767f8d94c5f7.png)
 
 ## Welcome to Join the Technical Exchange Group
 

docs/images/shituv2.gif

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+## 生鲜品自主结算
+
+在超市等无人零售场景中，目前主要是结算方式，主要有以下几种
+
+- 条形码方式
+- RFID等射频码
+- 称重方法
+
+但是以上几种方法存在如下缺点： 1）针对条形码方式，对于成品包装的商品，较为成熟，但是对与生鲜产品等商品，并不能满足需求。 2）RFID等方式，虽然对生鲜等产品能够支持，但是额外生成标签，增加成本 3）称重方法，对于相同重量的山商品，不能很好的区分，同时重量称等精密仪器在长时间的负重和使用过程中，精度会发生变化，需要工作人员定期调教，以满足精度需求。
+
+因此，如何选择一种既能大规模支持各种商品识别，又能方便管理，同时维护成本不高的识别系统，显得尤为重要。
+
+深圳市银歌云技术有限公司基于飞桨的图像识别开发套件PaddleClas，提供了一套基于计算机视觉的完整生鲜品自主结算方案，其通过结算平台的摄像头拍摄的图像，自动的识别称上的商品，整个流程在1秒内完成，无需售卖人员的操作及称重。整个流程，实现了精度高、速度快，无需人工干预的自动结算效果。减少人工成本的同时，大大提高了效率和用户体验。
+
+本案例使用了飞桨图像分类开发套件中的通用图像识别系统[PP-ShiTuV2](../../PPShiTu/PPShiTuV2_introduction.md)。
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+![result](./imgs/yingeo.png)
+
+**注**: AI Studio在线运行代码请参考[生鲜品自主结算](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4486158)
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