基于深度学习的商品图像识别方法研究

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1、广东工业大学硕士学术论文（工学硕士）基于深度学习的商品图像识别方法研究梅啟成二○一八年六月四日分类号：学校代号：11845UDC：密级：学号：2111501117广东工业大学硕士学位论文（工学硕士）基于深度学习的商品图像识别方法研究梅啟成指导教师姓名、职称：吕文阁教授学科(专业)或领域名称：机械工程学生所属学院：机电工程学院论文答辩日期：2018年6月4日ADissertationSubmittedtoGuangdongUniversityofTechnologyfortheDegreeofMaster（MasterofEngineeringScience）TheResearchofComm

2、odityImageRecognitionBasedOnDeepLearningCandidate:MeiQichengSupervisor:Prof.LvWengeJune2018SchoolofElectromechanicalEngineeringGuangdongUniversityofTechnologyGuangzhou，Guangdong，P.R.China,510006摘要摘要当前社会遍布了各式各样的零售市场，比如高档商超、百货商店、街边便利店等。商品的高效流通，提高了人们生活质量，也促进了社会的发展。在人工成本高昂的今天，商品自动识别技术是保障商品高效流通的重要技术之一。现

3、阶段最成熟的商品识别技术是条码识别，但是一般需要人工对准条码位置进行扫码识别，存在自动化程度不高情况。而且条码本身存在易变形、易损坏等问题，影响识别准确率。射频识别技术（RFID）是很好地解决条码技术存在问题的一种自动识别技术，采用RFID识别商品，存在标签成本过高的问题，比如标签本身成本、贴标人力成本、贴标时间成本等，平均到单件商品上是占了一定商品售价比例的，尤其是部分零售商品单品利润极低，标签成本更加降低商家利润了。近年来，图像处理技术和深度学习技术得到快速发展，不需要条码、标签等标志，通过大量的商品图像来学习商品包装本身的特征，使计算机具有自动识别商品图像的能力。这种识别技术具有自动化

4、程度高、成本低廉、准确率高等优点，在“无人零售”即将到来的今天有着极重要的研究意义。本文研究的主要内容包括：首先明确本文课题研究的背景和意义，对当前商品识别技术进行了解学习，结合深度学习和图像处理技术的优势，提出一种基于深度学习和图像处理的商品图像识别方法。对商品包装的图像特征进行研究，对比和分析了几种常用视觉特征的表示方法。介绍了神经网络的几种基本模型，对比了卷积神经网络中不同内核对同幅图像的卷积效果，并介绍了池化过程。概述了深度学习技术的原理和训练过程，对其主要模型和框架做了分析和选择。然后结合各种商品的外观特点，设计针对性的商品拍摄方案和实验平台进行图像采集，对商品图像预处理以及图像扩

5、展技术进行研究，生成商品图像数据集。最后依据自建商品图像库，对商品识别系统的模型进行网络训练，交叉验证集准确率达到了81.24%。并且对商品识别系统的实际应用做了简要描述，对比分析了两种调用模型方式在商用阶段的优缺点。关键词：商品识别，图像处理，深度学习，神经网络I广东工业大学硕士学位论文AbstractHigh-endbuildingsandalleysarefilledwithvariousretailmarkets,rangingfromhigh-endsupermarketstodepartmentstoresandsmallstreetconveniencestores.Theef

6、ficientcirculationofcommodityhasimprovedthequalityoflifeofpeopleandpromotedthedevelopmentofsociety.Today,withhighlaborcosts,automaticcommodityrecognitiontechnologyisoneoftheimportanttechnologiesforensuringtheefficientcirculationofcommodity.Themostmaturecommodityrecognitiontechnologyatthisstageisbar

7、coderecognition,butitisgenerallynecessarytomanuallyalignthebarcodepositiontoscancoderecognition,andthereisalowdegreeofautomation.Moreover,thebarcodeitselfhasproblemssuchasbeingeasilydeformedandeasilydamaged