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一、项目简介

本系统基于MATLAB深度学习工具箱，设计并实现了一个基于卷积神经网络（CNN）的日常物品识别系统。系统包含两大核心模块：模型训练模块（main.m）自动加载按文件夹分类的图像数据集，按8:2比例划分为训练集与测试集，构建包含多层卷积、批归一化、ReLU激活及池化操作的CNN网络，输入层采用112×112×3的彩色图像，输出层为6分类（对应6种日常物品类别），利用SGDM优化器训练25个周期后保存模型参数；图形用户界面模块（page.m与page.fig）基于GUIDE框架开发，用户可通过界面按钮选取BMP格式图像，系统自动显示原始图像，并提供灰度化与二值化预处理功能，调用已训练模型进行识别后将结果显示于界面中，同时支持测试集整体准确率的一键计算与展示。

二、部分源码

function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles) % 进行识别

global I

load("CNNnet.mat");

y_pred = classify(CNNnet,I);

% disp(y_pred);

set(handles.edit1,'string',y_pred);

function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles)

% --- Executes during object creation, after setting all properties.

function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to edit1 (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called

% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.

% See ISPC and COMPUTER.

if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))

set(hObject,'BackgroundColor','white');

end

% --- Executes on button press in pushbutton3.

function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles) % 显示整个测试集的结果

% hObject handle to pushbutton3 (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

%% 加载数据

allImages = imageDatastore('dbx', ...

'IncludeSubfolders' ,true, ...

'LabelSource' , 'foldernames' );% 图像加载为图像数据存储

% imageDatastore函数会根据文件夹名称自动标记图像

% 划分训练集(80%)和测试集(20%)

[imgsTrain,imgsTest] = splitEachLabel(allImages,0.8,'randomized');

load("CNNnet.mat");

y_pred = classify(CNNnet,imgsTest); % 使用训练好的网络测试

accuracy = mean(y_pred == imgsTest.Labels);% 计算准确率

set(handles.text2,'string',['总体准确率: ',num2str(100*accuracy),'%'],'FontSize',12);

三、运行结果

四、总结

该系统在测试集上达到了87.76%的识别准确率，表明所构建的CNN模型能够有效提取日常物品的图像特征并实现较为准确的分类。界面设计简洁直观，操作流程清晰，用户可依次完成图像选取、预处理可视化和物品识别，交互体验良好。系统适用于日常物品识别的研究演示与教学实验场景，后续可考虑增加数据增强策略以提高模型泛化能力、扩充数据集规模以覆盖更多物品种类，或进一步优化网络结构以提升识别准确率，便于向实际应用场景迁移。

五、代码获取

接matlab程序定制和论文设计，方向如下：

图像处理｜语音识别｜图像识别｜目标检测｜深度学习｜神经网络｜强化学习｜机器学习｜通信系统｜信号处理｜时频分析｜小波降噪｜路径规划｜优化算法｜智能算法｜数据处理｜数学建模｜文献复现｜算法复现｜模型复现等

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