基于深度学习的复杂分拣图像快速识别技术研究

简介：
本研究致力于开发一种基于深度学习的方法，旨在实现对复杂分拣图像的高效、准确识别。通过优化算法与模型架构，力求解决传统方法在速度和精度上的不足，为自动化分拣系统提供强有力的技术支持。 更快的训练速度与更高的识别精度一直是图像识别技术研究的重点领域之一。鉴于物流分拣仓库环境复杂、光照条件不佳以及快递外包装相似度高的特点，本段落针对基于深度学习的快速分拣图像识别进行了深入探讨，并设计了一种卷积神经网络模型。 由于封闭的工作环境和照明条件限制导致图像清晰度不足，在预处理阶段我们采用了对偶树复小波变换技术进行去噪。在AlexNet神经网络架构的基础上，重新定义了卷积层、ReLU激活函数层以及池化层的参数设置以加速训练过程。最后根据新的分类任务需求调整了全连接层、Softmax输出层和最终分类器的设计。 实验结果显示，该基于深度学习的方法能够有效应对复杂的分拣图像识别挑战，并具备较快的学习速度与较高的准确率，满足实际应用的要求。此技术在提升无人仓等场景下的物流效率方面具有重要意义。