【摘 要】
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当今时代,数字技术、数字经济是世界科技革命和产业变革的先机,是新一轮国际竞争重点领域。中国是箱包生产大国,国内已经形成广东花都、福建泉州、浙江平湖和河北白沟四大PVC包袋生产制造基地。针对目前箱包五金件企业多为中小型企业,企业生产过程数字化水平偏低问题,课题致力于解决在箱包生产和销售过程中五金件种类繁多且对五金件采用人工挑选方式导致的服务、生产效率低且经营成本高的问题,提出一个基于改进Shuffl
【基金项目】
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与广州盖特软件有限公司合作的校企项目; 江西科技计划重点资助项目（编号为20181BBG70031）; 国家自然科学基金资助项目（编号为62066027）
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当今时代,数字技术、数字经济是世界科技革命和产业变革的先机,是新一轮国际竞争重点领域。中国是箱包生产大国,国内已经形成广东花都、福建泉州、浙江平湖和河北白沟四大PVC包袋生产制造基地。针对目前箱包五金件企业多为中小型企业,企业生产过程数字化水平偏低问题,课题致力于解决在箱包生产和销售过程中五金件种类繁多且对五金件采用人工挑选方式导致的服务、生产效率低且经营成本高的问题,提出一个基于改进Shuffle Net V2的轻量级五金件图像分类模型,结合边缘计算研发一个五金件图像识别与检索系统,以达到在五金件生产和销售环节中能自动和高效识别与检索需要的五金件零件,有效提高服务和生产效率,降低经营成本的效果。论文的主要研究内容和阶段性成果如下:（1）针对五金件图像分类模型在实际应用场景下如何在降低模型复杂度的同时具有较高的分类效果的问题,提出结合Shuffle Net V2网络和ECA-Net注意力机制构建五金件图像分类模型（命名为ECA-Shuffle Net）。通过在真实的五金件图像数据集上进行对比实验,验证了所提出的五金件图像分类模型的有效性,并将其应用于五金件图像识别与检索系统中。（2）针对五金件图像分类模型在实际应用场景下如何减少计算资源消耗和图像传输延迟以提升改善系统实时性的问题,提出一种基于边缘计算和深度学习的系统体系架构,该架构中终端负责采集和发送五金件图像,云端设备负责训练卷积神经网络模型,边缘设备负责对五金件图像识别与检索任务。对提出架构与基于传统云计算的五金件图像识别与检索架构进行仿真比较,验证了该架构的可行性和有效性。（3）结合边缘计算架构和改进的网络模型研发五金件图像识别与检索系统,使用软件工程的方法对五金件图像识别与检索系统进行可行性分析、需求分析、总体设计和数据库设计,并详细阐述系统主要功能模块的设计与实现,最后统一进行软件测试,测试效果符合预期。
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