基于迁移学习与残差网络的快递包裹X光图像识别

作     者：朱磊 黄磊 张媛 程诚 ZHU Lei;HUANG Lei;ZHANG Yuan;CHENG Cheng

作者机构：北京印刷学院邮政技术研发中心北京102600 

出 版 物：《印刷与数字媒体技术研究》 (Printing and Digital Media Technology Study)

年 卷 期：2024年第2期

页      面：37-45,65页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：快递包裹 X光图像 残差网络 迁移学习 

摘      要：针对快递包裹违禁物品识别存在种类繁多、依赖人力和X光图像获取难度大等问题,为提高快递包裹违禁物品识别的效率和准确度,本研究提出一种迁移学习与残差网络相结合的快递包裹X光图像识别方法(TL-ResNet18)。首先构建了相似度高的源领域数据集和目标领域数据集;其次,选用ResNet18作为预训练模型,调整初始化参数结构,并将ResNet18学习到的内容作为初始化参数迁移到目标领域,实现快递包裹X光图像分类;最后,将相同数据集作为三种模型的输入并对结果进行对比。实验结果表明,TL-ResNet18模型的局部微调和全局微调的识别准确率分别为93.5%、95.0%,相比于ResNet18模型提高了7%、8.5%,且精确度、召回率和F1值都优于ResNet18模型,该方法性能更优,且不受小型数据集对深层网络训练的限制,有利于快递包裹X光图像识别的智能化发展。