基于卷积神经网络的物品识别系统设计与实现.pdf
本文设计和实现了一种基于卷积神经网络的物品识别系统，旨在快速准确地获取未知物品的信息。该系统采用服务端和客户端相分离的架构，客户端上传的本地图片或者手机拍摄照片进行预处理，然后利用预训练模型搭建卷积神经网络，提取图像特征并分类，最后将识别结果通过网络连接返还至客户端，完成物品的识别。
该系统的设计和实现基于以下几点考虑：
1. 服务端和客户端相分离的架构，能够确保客户端的轻便性和灵活性，同时也能够确保服务器的稳定性和高效性。
2. 预处理阶段对客户端上传的图片进行预处理，包括图像resize、数据标准化、数据增强等步骤，以确保图像质量的稳定性和可靠性。
3. 预训练模型的使用能够大大提高卷积神经网络的训练速度和准确性，减少了模型的训练时间和计算资源的消耗。
4. 卷积神经网络的使用能够自动提取图像特征，分类和识别物品，具有较高的准确性和鲁棒性。
5. 通过网络连接将识别结果返还至客户端，实现了实时物品识别，提高了用户体验和满意度。
实验结果表明，该系统拥有良好的在线识别能力，能够快速准确地获取未知物品的信息，提高了用户获取信息的效率和便捷性。
关键词：卷积神经网络、移动终端、物品识别、预训练模型
本文对基于卷积神经网络的物品识别系统进行了详细的设计和实现，讨论了该系统的架构和工作原理，并对实验结果进行了分析和讨论。该系统的设计和实现旨在解决人们获取未知物品信息的需求，提高了用户体验和满意度。
在当前信息时代，人们每天都会从外界获取一些信息，在认知客观世界的五大感官中，绝大部分信息是通过我们的视觉来感知的。对于生活中每天接收的图像信息，它们可能是我们亲眼见到的，也可能来自电脑和手机，这些信息之中又有很多是我们不认识却又想要认识的物体，这时往往通过主动询问、打听，或者自己将它转化为可能的文字在网上搜索相关信息。随着智能手机的普及和人工智能的发展，如何通过电脑或者手机随时随地获取未知物品的信息变得越来越迫切。
让计算机能够像人一样分辨出看到的是什么物体，这不是一件很容易的事情，但 durch die Verwendung von künstlicher Intelligenz und Machine Learning-Verfahren，可以实现这种功能。基于卷积神经网络的物品识别系统正是这种技术的应用之一。
本文旨在设计和实现基于卷积神经网络的物品识别系统，以满足人们获取未知物品信息的需求，提高了用户体验和满意度。
