基于深度卷积神经网络的智能衣物识别方法
卞国龙
高菲菲
郝世龙
张永强
青岛海尔智能技术研发有限公司 山东 青岛 266101;数字家庭网络国家工程研究中心 山东 青岛 266101
摘要：随着高净值人群的增长,衣物的传统洗护方法已无法满足人们的品质追求,智能洗护技术可通过精确识别衣物材质从而智能匹配洗护程序,满足高品质洗护需求.建立了一种基于深度卷积神经网络图像识别的衣物材质识别方法,对衣物类型识别后再进一步对衣物材质识别,从而实现快速、精准的材质识别与衣物分类.根据测试脚本对衣物护理柜内实拍的4044张图片数据进行测试,结果表明衣物类型分类准确率为92.06%,材质分类准确率为94.00%,同时识别时准确率为87.27%,无衣物识别准确率为100.00%.该衣物材质识别方法准确率高且泛化能力强,可为智能衣物洗护程序提供技术支持,具有广阔的应用前景.
关键词：材质识别深度卷积神经网络智能衣物洗护
分类号：TM925.33(电气化、电能应用)TP391.41(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2025-04-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 66-71 )
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