一、介紹
工具識別系統，使用Python作為主要編程語言，基于TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過收集了8種常見的日常工具圖片（“汽油罐（Gasoline Can）”, “錘子（Hammer）”, “鉗子（Pliers）”, “繩子（Rope）”, “螺絲刀（Screw Driver）”, “工具箱（Tool box）”, “扳手（Wrench）”, “鵝卵石（pebbel）”），然后通過多輪迭代訓練，最后得到一個識別精度較高的模型文件。再基于Django搭建Web網頁端可視化界面，實現用戶上傳一張工具圖片識別其名稱。
二、項目背景與意義
隨著人工智能技術的快速發展，計算機視覺在工業、安防、醫療等領域得到了廣泛應用。其中，基于深度學習的圖像識別技術因其高效性和準確性，成為研究熱點。然而，在日常生活場景中，工具識別仍然是一個具有實際需求但尚未被充分探索的方向。例如，在家庭維修、工地管理、應急救援等場景中，快速準確地識別工具種類可以提高工作效率，減少人為錯誤。此外，智能工具管理系統也可應用于教育培訓、智能倉儲等領域，幫助用戶更便捷地管理和使用工具資源。
本項目基于Python編程語言，采用TensorFlow框架搭建卷積神經網絡（CNN）模型，針對8種常見日常工具（汽油罐、錘子、鉗子、繩子、螺絲刀、工具箱、扳手、鵝卵石）進行圖像識別研究。通過收集大量工具圖片數據，訓練集，結合遷移學習等方法提升模型泛化能力，最終訓練出一個高精度的分類模型。在此基礎上，采用Django框架開發Web端可視化界面，使用戶能夠通過上傳圖片的方式快速獲取工具識別結果，實現便捷的人機交互。
三、系統效果圖片展示
三、ResNet50算法介紹
ResNet50是深度殘差網絡（Deep Residual Network）的一個經典變體，由微軟研究院的何愷明團隊在2015年提出。該網絡解決了深度神經網絡訓練中的梯度消失和網絡退化問題，是計算機視覺領域的重要突破。
ResNet50中的"50"表示網絡包含50個帶權重的層，其核心創新在于引入了殘差連接（residual connection）或跳躍連接（skip connection）。傳統深度網絡隨著層數增加會出現梯度消失，導致訓練困難和性能下降。ResNet通過殘差塊設計，讓網絡學習殘差映射F(x) = H(x) - x，而不是直接學習期望的映射H(x)。每個殘差塊的輸出為F(x) + x，這種設計使得梯度能夠直接通過跳躍連接反向傳播，有效緩解了梯度消失問題。
ResNet50的架構包含一個7×7卷積層、一個最大池化層，隨后是四個殘差階段，每個階段包含多個殘差塊。具體來說，conv2_x包含3個殘差塊，conv3_x包含4個殘差塊，conv4_x包含6個殘差塊，conv5_x包含3個殘差塊。每個殘差塊采用瓶頸設計（bottleneck design），使用1×1卷積降維、3×3卷積提取特征、再用1×1卷積升維的結構，這樣既保證了表達能力又控制了計算復雜度。
def ResNet50(num_classes=1000):"""構建ResNet50模型"""inputs = layers.Input(shape=(224, 224, 3))# 初始卷積層x = layers.Conv2D(64, 7, strides=2, padding='same', use_bias=False)(inputs)x = layers.BatchNormalization()(x)x = layers.ReLU()(x)x = layers.MaxPooling2D(3, strides=2, padding='same')(x)# 殘差層組# Stage 1: 3個殘差塊for i in range(3):stride = 1 if i > 0 else 1x = residual_block(x, 64, stride)# Stage 2: 4個殘差塊 for i in range(4):stride = 2 if i == 0 else 1x = residual_block(x, 128, stride)# Stage 3: 6個殘差塊for i in range(6):stride = 2 if i == 0 else 1x = residual_block(x, 256, stride)# Stage 4: 3個殘差塊for i in range(3):stride = 2 if i == 0 else 1x = residual_block(x, 512, stride)# 全局平均池化和分類層x = layers.GlobalAveragePooling2D()(x)outputs = layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(x)model = Model(inputs, outputs, name='ResNet50')return model
五、演示視頻 and 完整代碼 and 安裝
請掃下方↓↓↓添加作者獲取，或在我的主頁添加作者獲取。
 屬性)
