基于Caffe的图像分类识别系统产品系统

本项目面向零售与安防行业，针对传统人工商品盘点效率低、易出错，以及公共区域监控依赖人工筛查的痛点，利用AI图像识别技术实现自动化识别与分类。在零售场景中，可快速识别货架商品种类与库存；在安防场景中，可实时识别异常行为与目标物体，大幅提升管理效率与响应速度。

本系统基于Caffe深度学习框架，核心功能包括：1. 图像预处理模块：通过OpenCV对输入图像进行归一化、降噪等处理，提升模型识别准确率；2. 模型推理模块：使用C++实现高效推理，支持批量图片处理与实时摄像头视频流识别；3. 结果输出模块：生成分类标签、置信度及可视化标注，支持导出报表；4. 数据管理模块：支持识别结果存储、查询与统计分析。系统可部署在Linux服务器或Windows开发环境，对1000类常见物体的识别准确率达92%以上，满足工业级应用需求。

我在项目中负责核心推理模块的开发与优化，使用C++重写了Caffe模型的推理流程，将单张图片处理速度提升了30%。项目采用Caffe作为深度学习框架，结合Python进行数据预处理与模型训练，使用OpenCV完成图像增强，通过Spark进行大数据集的分布式预处理。实现亮点在于将深度学习模型与传统图像处理技术结合，解决了复杂光照下识别准确率低的问题，同时通过多线程优化提升了系统的实时性。