严圣军 吴 谨

(武汉科技大学信息科学与工程学院 湖北 武汉 430081)

基于卷积神经网络的物品识别系统设计与实现

严圣军 吴 谨

(武汉科技大学信息科学与工程学院 湖北 武汉 430081)

为快速准确地获取未知物品的信息，采用服务端和客户端相分离的架构，设计并实现基于卷积神经网络的电脑端和Android手机端物品识别系统。首先对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回至客户端，完成物品的识别。实验结果表明，该系统拥有良好的在线识别能力，这将极大地改进人们获取信息的方式，更加方便和高效。

卷积神经网络 移动终端 物品识别 预训练模型

0 引 言

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。为了实现这一目标，斯坦福大学……