基于卷积神经网络的物流货物图像分类研究

基于卷积神经网络(CNN)针对物流环境下货物的图像分类问题进行了研究.首先,在实际物流环境下收集了13种货物的ROI图像,并通过每隔10°旋转的方式来扩充数据集以防止过拟合现象的发生;然后,在考虑了实际硬件条件的情况下构建了轻量级CNN,并进行了基于自建数据集的训练,训练实验发现,轻量级CNN模型具有很快的收敛速度并在验证集取得了100％的准确率;最后,研究了旋转对货物图像分类性能的影响,并进行了可视化分析,验证了CNN对旋转操作基本不具备一致性.