基于深度学习和图像识别的智能衣柜设计

基于深度学习和图像识别的智能衣柜设计

TP391; 随着智能家电市场的逐步增长,家具和家用电器也逐渐注入人工智能或物联网技术,以满足不同用户的需求.基于此,文章针对盲人穿衣问题设计一种具有衣柜内部控制、语音识别和使用CNN算法的服装信息识别功能的智能衣柜.通过改变模型的层数,并调整Maxpooling来创建模型,以提高衣服识别过程中的准确性.产生模型时使用早期停止回调(Early Stopping Callback)选项来确保创建模型时的学习准确性,并增加Dropout来防止过拟合(Overfitting).通过该过程创建的最终模型在服装识别中具有80％的准确率....

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:科技创新与应用 2022, Vol.12 (10), p.46-49
Hauptverfasser: 祝景月, 吕晓晨, 姜颖道
Format: Artikel
Sprache:chi
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:TP391; 随着智能家电市场的逐步增长,家具和家用电器也逐渐注入人工智能或物联网技术,以满足不同用户的需求.基于此,文章针对盲人穿衣问题设计一种具有衣柜内部控制、语音识别和使用CNN算法的服装信息识别功能的智能衣柜.通过改变模型的层数,并调整Maxpooling来创建模型,以提高衣服识别过程中的准确性.产生模型时使用早期停止回调(Early Stopping Callback)选项来确保创建模型时的学习准确性,并增加Dropout来防止过拟合(Overfitting).通过该过程创建的最终模型在服装识别中具有80％的准确率.
ISSN:2095-2945
DOI:10.19981/j.CN23-1581/G3.2022.10.011