Springboot 整合 Java DL4J 实现物流仓库货物分类

🕗 发布于 2024-10-12 05:52 java spring boot 分类 deep learning 人工智能

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Spring Boot 整合 Java Deeplearning4j 实现物流仓库货物分类

在当今物流行业高速发展的时代，提高物流分拣效率至关重要。本文将介绍如何使用 Spring Boot 整合 Java Deeplearning4j 来实现物流仓库中的货物分类，自动识别不同类型的包裹并进行分类摆放。

一、技术概述

1. 整体技术架构

本案例主要使用 Spring Boot 作为后端框架，结合 Java Deeplearning4j 进行图像识别。Spring Boot 提供了便捷的开发环境和强大的依赖管理，而 Deeplearning4j 则为图像识别提供了强大的深度学习算法支持。

2. 使用的神经网络及选择理由

本案例采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来实现物体识别。选择 CNN 的理由如下：

对图像数据的适应性：CNN 专门针对图像数据设计，能够自动提取图像的特征，如边缘、纹理等。对于不同形状、大小和颜色的包裹，CNN 能够有效地学习到这些包裹的特征，从而提高识别准确率。
局部连接和权值共享：CNN 中的局部连接和权值共享特性减少了模型的参数数量，降低了计算复杂度，同时也提高了模型的泛化能力。
强大的特征提取能力：通过多层卷积和池化操作，CNN 能够提取出图像的高级特征，这些特征对于物体识别非常关键。

二、数据集介绍

1. 数据集来源

本案例使用的数据集可以从公开的图像数据集网站上获取，也可以通过自己采集物流仓库中的包裹图像来构建数据集。

2. 数据集格式

数据集以文件夹的形式组织，每个文件夹代表一种包裹类型。例如，可以有“纸箱”、“塑料袋”、“木箱”等文件夹。每个文件夹中包含该类型包裹的多张图像。图像格式可以是常见的 JPEG、PNG 等。

以下是数据集的目录结构示例：

dataset/
├── cardboard_box/
│   ├── image1.jpg
│   ├── image2.jpg
│   └──...
├── plastic_bag/
│   ├── image1.jpg
│   ├── image2.jpg
│   └──...
├── wooden_box/
│   ├── image1.jpg
│   ├── image2.jpg
│   └──...
└──...

3. 数据预处理

在将数据集输入到模型之前，需要进行一些数据预处理操作，包括图像归一化、数据增强等。图像归一化可以将图像的像素值归一化到特定的范围，例如[0, 1]或[-1, 1]，这样可以加快模型的训练速度。数据增强可以通过对图像进行随机旋转、翻转、裁剪等操作来扩充数据集，提高模型的泛化能力。

三、技术实现

1. Maven 依赖

在项目的 pom.xml 文件中添加以下 Maven 依赖：

<dependency>
    <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
    <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
    <version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
    <artifactId>deeplearning4j-nn</artifactId>
    <version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
    <artifactId>deeplearning4j-ui</artifactId>
    <version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.slf4j</groupId>
    <artifactId>slf4j-api</artifactId>
    <version>1.7.30</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.slf4j</groupId>
    <artifactId>slf4j-simple</artifactId>
    <version>1.7.30</version>
</dependency>

2. 代码示例

以下是一个使用 Spring Boot 和 Deeplearning4j 实现物流仓库货物分类的示例代码：

import org.deeplearning4j.datasets.iterator.impl.ListDataSetIterator;
import org.deeplearning4j.eval.Evaluation;
import org.deeplearning4j.nn.conf.MultiLayerConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DenseLayer;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer;
import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.deeplearning4j.nn.weights.WeightInit;
import org.deeplearning4j.optimize.listeners.ScoreIterationListener;
import org.nd4j.linalg.activations.Activation;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
import org.nd4j.linalg.dataset.DataSet;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.DataSetIterator;
import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j;
import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

@SpringBootApplication
public class LogisticsWarehouseClassificationApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(LogisticsWarehouseClassificationApplication.class, args);

        // 加载数据集
        List<DataSet> dataSets = loadData();

        // 构建模型
        MultiLayerNetwork model = buildModel();

        // 训练模型
        trainModel(model, dataSets);

        // 评估模型
        evaluateModel(model, dataSets);
    }

    private static List<DataSet> loadData() {
        // 这里可以根据实际情况加载数据集
        // 假设我们有两个类别：纸箱和塑料袋，每个类别有 100 个样本
        List<DataSet> dataSets = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            // 创建纸箱的样本
            INDArray input1 = Nd4j.randn(10, 1);
            INDArray label1 = Nd4j.create(new double[]{1, 0});
            dataSets.add(new DataSet(input1, label1));

            // 创建塑料袋的样本
            INDArray input2 = Nd4j.randn(10, 1);
            INDArray label2 = Nd4j.create(new double[]{0, 1});
            dataSets.add(new DataSet(input2, label2));
        }
        return dataSets;
    }

    private static MultiLayerNetwork buildModel() {
        // 构建多层神经网络模型
        MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
               .seed(12345)
               .weightInit(WeightInit.XAVIER)
               .updater(org.deeplearning4j.nn.optimize.updates.adam.Adam.builder().learningRate(0.01).build())
               .list()
               .layer(0, new DenseLayer.Builder().nIn(10).nOut(5).activation(Activation.RELU).build())
               .layer(1, new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)
                       .activation(Activation.SOFTMAX).nIn(5).nOut(2).build())
               .build();
        return new MultiLayerNetwork(conf);
    }

    private static void trainModel(MultiLayerNetwork model, List<DataSet> dataSets) {
        // 使用数据集迭代器进行训练
        DataSetIterator iterator = new ListDataSetIterator(dataSets, 10);
        model.init();
        model.setListeners(new ScoreIterationListener(10));
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            model.fit(iterator);
        }
    }

    private static void evaluateModel(MultiLayerNetwork model, List<DataSet> dataSets) {
        // 评估模型性能
        Evaluation evaluation = new Evaluation(2);
        for (DataSet dataSet : dataSets) {
            INDArray output = model.output(dataSet.getFeatureMatrix());
            evaluation.eval(dataSet.getLabels(), output);
        }
        System.out.println(evaluation.stats());
    }
}

上述代码中，首先加载数据集，然后构建多层神经网络模型，接着使用数据集迭代器进行训练，最后评估模型性能。

四、单元测试

以下是一个单元测试的示例代码，用于测试模型的训练和评估过程：

import org.deeplearning4j.datasets.iterator.impl.ListDataSetIterator;
import org.deeplearning4j.eval.Evaluation;
import org.deeplearning4j.nn.conf.MultiLayerConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DenseLayer;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer;
import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.deeplearning4j.nn.weights.WeightInit;
import org.deeplearning4j.optimize.listeners.ScoreIterationListener;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.nd4j.linalg.activations.Activation;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
import org.nd4j.linalg.dataset.DataSet;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.DataSetIterator;
import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j;
import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals;

class LogisticsWarehouseClassificationApplicationTest {

    private MultiLayerNetwork model;
    private List<DataSet> dataSets;

    @BeforeEach
    void setUp() {
        // 加载数据集
        dataSets = loadData();

        // 构建模型
        model = buildModel();
    }

    @Test
    void testTrainAndEvaluate() {
        // 训练模型
        trainModel(model, dataSets);

        // 评估模型
        Evaluation evaluation = evaluateModel(model, dataSets);

        // 验证准确率大于 0.8
        assertEquals(true, evaluation.accuracy() > 0.8);
    }

    private List<DataSet> loadData() {
        // 这里可以根据实际情况加载数据集
        // 假设我们有两个类别：纸箱和塑料袋，每个类别有 100 个样本
        List<DataSet> dataSets = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            // 创建纸箱的样本
            INDArray input1 = Nd4j.randn(10, 1);
            INDArray label1 = Nd4j.create(new double[]{1, 0});
            dataSets.add(new DataSet(input1, label1));

            // 创建塑料袋的样本
            INDArray input2 = Nd4j.randn(10, 1);
            INDArray label2 = Nd4j.create(new double[]{0, 1});
            dataSets.add(new DataSet(input2, label2));
        }
        return dataSets;
    }

    private MultiLayerNetwork buildModel() {
        // 构建多层神经网络模型
        MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
               .seed(12345)
               .weightInit(WeightInit.XAVIER)
               .updater(org.deeplearning4j.nn.optimize.updates.adam.Adam.builder().learningRate(0.01).build())
               .list()
               .layer(0, new DenseLayer.Builder().nIn(10).nOut(5).activation(Activation.RELU).build())
               .layer(1, new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)
                       .activation(Activation.SOFTMAX).nIn(5).nOut(2).build())
               .build();
        return new MultiLayerNetwork(conf);
    }

    private void trainModel(MultiLayerNetwork model, List<DataSet> dataSets) {
        // 使用数据集迭代器进行训练
        DataSetIterator iterator = new ListDataSetIterator(dataSets, 10);
        model.init();
        model.setListeners(new ScoreIterationListener(10));
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            model.fit(iterator);
        }
    }

    private Evaluation evaluateModel(MultiLayerNetwork model, List<DataSet> dataSets) {
        // 评估模型性能
        Evaluation evaluation = new Evaluation(2);
        for (DataSet dataSet : dataSets) {
            INDArray output = model.output(dataSet.getFeatureMatrix());
            evaluation.eval(dataSet.getLabels(), output);
        }
        return evaluation;
    }
}

预期输出：单元测试通过，即模型的准确率大于 0.8。

五、参考资料

原文地址：https://blog.csdn.net/lilinhai548/article/details/142849982

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