1.数据层面：扩充训练数据集，覆盖更多商品角度、光照条件；对数据进行增强处理（如旋转、缩放）提升模型泛化能力。

2.模型选择：尝试更轻量高效的目标检测模型，或使用Transformer架构优化识别精度。

3.多模态融合：结合重量传感器、RFID标签等信息，与视觉识别互补，提升复杂场景下的识别准确率。

4.实时反馈与迭代：通过用户纠错机制收集错误数据，定期迭代模型，持续优化识别效果。

5.边缘计算优化：将部分计算任务放在边缘设备（如售货机本地），减少数据传输延迟，提高响应速度。