基于卷积神经网络的图书自动识别系统设计

摘要

图书馆是当代社会承载信息传播、文化传承与公共阅读服务的核心基础设施，是群众获取知识、开展文化交流的重要公共空间。然而，放错地方的书籍给读者带来了寻找它们的麻烦。研究提出一种基于卷积神经网络的书标识别算法，帮助图书馆员通过扫描书标来发现错位的图书。系统设计涵盖硬件、软件及关键算法3大模块。硬件层面，集成传感器、摄像头、存储单元与硬件加速器；软件架构由预处理、识别、后处理模块构成；关键算法则聚焦输入层、卷积层、池化层及全连接层的设计与优化。通过系统的实验数据发现，与传统的识别技术相比，其工作有效率由70.2%增加到了93.5%,而图书馆用户对于图书管理工作的满意度提升了19.1%。该系统可有效优化图书馆运维模式、提升管理与服务质量，为智能图书整理系统的研发与应用提供可靠的技术支撑。

关键词

图像处理技术 / 卷积神经网络 / 图书馆 / 自动识别 / 系统设计 / 标签识别

基金资助

国家自然基金(22368049和22068038); 陕西省科技厅基金(2024JC-YBQN-0115); 陕西省教育厅基金(23J0748); 榆林市青年人才托举项目(20240603和20240671); 榆林学院高层次人才项目(2023GK59)