🧑 博主简介：历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/literature?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，<code>15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的朋友交流探讨，共同进步，一起在技术的世界里不断学习成长。

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 <code>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

Deeplearning4j 官方文档Spring Boot 官方文档