【摘要】随着人工智能的不断发展，图书索书号的识别研究不断受到人们关注。图书索书号识别可以与智能机器人构建一个智能识别系统，对图书馆图书盘点实现智能化管理。在本文中，研究提出了图书馆架序智能识别系统。首先，通过RFID机器对书架上的标签扫描，并对书籍进行逐层扫描，如有乱架则会报错；然后，通过图像分割技术对采集的报错整层书籍进行索书号分割，将分割后的索书号导入基于TensorFlow深度学习框架的图像识别系统，对索书号进行识别；最后，将识别后的索书号与系统信息进行比较，对错架书籍精准定位。

【关键词】TensorFlow 图书架序 智能识别 RFID

【中图分类号】G25 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2018）29-0019-01

目前，图书馆对书架的整理主要是通过人工持RFID机器扫描书架，然后根据机器报错信息去整理，这样耗时又耗力，为了更高效的工作，对图书馆盘点的研究越来越多。文献[1]研究提出了基于超高频RFID图书智能盘点系统，虽然可以减少图书管理员的工作量，但对现有的图书馆来说，更换超高频RFID也是一笔不小的开销；文献[2]提出了基于磁条和计算机视觉的图书错序识别系统，虽然此系统减少了开销，但对已有RFID技术的图书馆来说并不适用，并且此系统需要人工持相机对书架进行逐层扫描，工作量是非常大的；文献[3]提出了基于深度学习的智能图书机器人系统，虽然此系统对图书盘点实现了智能化管理，但仍需对每个书架进行逐层拍照，工作量大且索书号的识别准确率有待提高。基于此本文提出了基于深度学习的图书馆架序智能识别系统。

1.图书馆架序智能识别系统设计

1.1整体架构设计

研究分析后需要对该系统分为RFID扫描模块、图像预处理模块、TensorFlow框架下的图像识别模块和后续信息匹配四个模块。其中RFID扫描模块与图书馆现有的RFID技术基本一致；图像预处理模块是对图采集来的图像进行图像分割、索书号的字符提取；TensorFlow框架下的图像识别模块是对分割后的字符进行图像识别；后续信息匹配模块是对一些已经识别的字符和错误信息匹配。

1.2系统各模块的功能

系统中RFID模块包括扫描书架、检索结果、错误信息录入的主要功能，其功能实现是建立在图书馆数据库的基础之上的。

图像预处理模块主要包括对录入的书架图像进行书脊分割、标签提取、字符分割等技术的，此模块是把图像处理之后再传入图像识别模块，它的目的是为了让图像识别模块快速、精准的识别出索书号。

TensorFlow框架下的图像识别模块主要包括图像识别及结果、训练模块，这些功能的实现都是建立在前期对此图像识别模块进行大量数据的训练、测试的基础之上的，训练数据库都是来源于前期训练模块对大量数据训练的结果。

后续信息匹配模块的功能是在得到RFID错误书籍的信息和图像识别得到索书号之后进行信息匹配，从而达到错误书籍的精准定位。

2.系统工作流程

系统的工作是各模块整体联合的。首先用RFID扫描仪对每个书架进行逐层扫描，系统不报错，说明此个书架没有错架，如果报错则说明有错误信息，记录乱架书籍信息；然后开启摄像头对此层书架拍照，系統对拍照的图像进行预处理之后把索书号图像传给图像识别模块，深度学习框架做图像识别，识别出所有的索书号，再进行错误信息匹配；若遇见索书号不完整，则用逐一匹配的方式跟错误索书号进行匹配，若不成功则启用正则表达式对索书号精准匹配，以达到精准定位书籍，若成功则可以直接精准定位，同样若索书号清晰，则可以匹配到错误索书号，从而达到精准定位。

3.图书馆架序智能识别系统优点

相对于现有的研究结果，图书馆智能识别系统将深度学习与RFID技术有机结合一起，使得图书馆无需更换超高频RFID芯片；图像识别模块采用了TensorFlow深度学习框架，会使图像识别的准确率有很大的提高；整个系统对乱架图书的信息的采集到最后的精准定位都实现了智能化，如果将该系统搭载在智能机器人上，将实现完全自动化。

4.结束语

本文只是对系统的组成及各模块进行了大概的介绍，并简单的介绍了此系统的工作流程。接下来需要做的研究是对系统的各个模块进行深入研究，从而使该系统能应用到我们的图书馆中。

参考文献：

[1]沈奎林，等.基于超高频RFID的图书盘点机器人的设计和实现[J].图书馆学研究，2016.07

[2]冯庸，基于视觉的图书馆在架错序图书自动识别技术研究[D]，2017.05.

[3]赵强强.图书馆机器人导航与定位系统研究[D]，2014.05

作者简介：

李俊男（1992-），男，汉族，河南信阳人，研究方向：信息管理与决策支持、机器学习。