基于卷積神經網絡技術的智能家居生活“幫櫥APP”設計

王寧　朱鐵軍　王毅恒

摘要：隨著移動互聯網的光速發展，移動終端使用量迅速上升，促進了APP的普及和使用。當前人工智能帶來新一代計算革命，并且催生了許多行業發生變革。智能家居行業隨著人們對未來科技的期待，市場在不斷擴大，而“幫櫥APP”以手機APP為平臺，是基于卷積神經網絡技術的智能衣櫥APP，可對服飾掃描進行識別與分類，并通過掃描衣櫥空間智能合理優化用戶衣櫥，解決用戶整理衣櫥的煩惱。還能根據季節、場合與天氣狀況為用戶量身搭配，并顯示出最終搭配效果，使用戶家居生活更為便捷。本文通過聚焦當下社會對于智能家居需求的研究，希冀對智能與家居更好的結合起到促進作用，從而有助于改善人們家居生活方式，讓未來科技有效融入大眾的家居生活。

關鍵詞：卷積神經網絡技術;智能家居;幫廚APP設計

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編碼：1672-7053（2020）06-0112-02

中國互聯網是全球第一大網，據調查截至2018年底我國網民達8.02億。其中，手機網民規模已達到7.78億，網民通過手機接入互聯網的比例高達98.3%。互聯網的飛速發展，智能手機的迅速普及，帶動了手機軟件的開發和應用。隨著社會經濟發展，人們對于生活品質的追求不斷提高，對科技生活的期待也越來越多。生活類APP出現在大家的視野中，手機軟件已經成為大家享受生活的親密助手，自比爾·蓋茨“世外桃源2.0”進入國內視野，智能家居可謂是蓬勃發展。“幫櫥APP”就是將互聯網與智能家居進行有機結合，使用戶擁有更便捷的家居生活。

生活中我們的衣柜里存放了各種服飾，當需要搭配喜歡的衣物時總會遇到麻煩。很多愛美人士的衣柜中總是擠滿衣物，有時候要找出心儀的衣物有些困難，于是國內外就有很多公司致力于研發智能衣櫥來幫助人們解決問題。一家意大利的公司就研發了一種可以實現自動旋轉的衣櫥，當用戶在數碼產品上挑選好衣物之后，選中的衣物會隨著衣櫥智能轉動到用戶面前。在“幫櫥APP”的設計中最為關鍵的問題是如何實現對服飾的識別與分類。而這些問題在人工智能發展的過程中都得以解決，將家居生活與人工智能緊密結合也成為“幫櫥APP”的核心工作。

1卷積神經網絡技術概述

人工智能技術在計算機視覺領域延伸和發展，其中深度學習在圖像識別中的應用比較成功，對于各種各樣的圖像識別任務，精心設計的深度神經網絡已經遠遠超越了以前那些基于人工設計圖像特征的方法。在眾多的深度神經網絡，卷積神經網絡是一種比較成熟，實用性很強并且效果很好的一類神經網絡。

卷積神經網絡技術是一種典型的深度前饋神經網絡，現階段的圖像處理中其處理效果較為出色，同時相關理論和工程經驗比較成熟。卷積神經網絡的層級結構中有數據輸入層、卷積層、激勵層、池化層和全連接層。

當前主流的卷積神經網絡訓練框架有TensorFlow、Caffe和Torch三種，TensorFlow是Google開發的深度學習框架，其中的TensorBoard模塊可視化很方便，處理數據和模型并行化好且速度快。Caffe是源于Berkeley的主流工具包，支持使用C++、python、matlab、Model Zoo中有大量預訓練好的模型。Torch是Facebook使用的卷積神經網絡工具包，定義新網絡層，通過時域卷積的本地接口，使用也比較方便。而TensorFlow的可視化操作方便，便于服裝分類開發，因此選用TensorFlow框架進行卷積神經網絡訓練。

2基于卷積神經網絡技術的智能家居生活“幫櫥APP”設計的意義

基于卷積神經網絡技術的智能家居生活“幫櫥APP”將科技與家居結合，讓智能家居走進我們的生活，使我們的生活更加節能、健康、人性化，提高生活質量，“幫櫥APP”設計也引發我們更深度的探索。將智能家居與智能家具相結合，讓衣櫥變得智能化，讓未來科技融入大眾生活，使家居生活全面智能化。實現“以人為本”的全新家居體驗，也可以將智能家居生活與時尚藝術結合，文明的進步來自人類永無止境的探索，時尚的演繹來自人們對于美的無限追求。而將智能家居與時尚藝術結合起來兼具了人們對于理性與感性的所有追求。“幫櫥APP”可以通過將二維與三維結合，用更藝術的手法體現出衣櫥的空間放置。基于市場需求與空缺還可以推出一系列具有實用與藝術相結合的高品質方案，讓我們的APP不再是一個工具，更是內心的滿足，在帶來便捷的同時也帶給用戶怡然自得的享受。

3基于卷積神經網絡技術的智能家居生活“幫櫥APP”設計的痛點分析

“幫櫥”APP是一款工具應用類的APP產品，在設計這款APP之前針對用戶進行了痛點分析，問題主要分為兩點：

1）當前隨著生活質量的提高以及生活節奏的加快，人們沒有更多時間來整理和分配衣櫥，每周的衣服換洗，每個季度的衣櫥整理，新衣服代替舊衣服等都成為家居生活中的難點。

2）人們對時尚的追求增加了用戶對于服飾搭配的需求，每日通勤搭配、約會穿搭、宴會服裝等都需要精心安排。

4基于卷積神經網絡技術的智能家居生活“幫櫥APP”設計思路

市面上生活類APP越來越多，隨著人們生活質量的提升，用戶對于“工具類APP”的要求也越來越高。除了對生活助手的基本需求，對于服務便捷性、消費心理滿意度以及追求社會關系中的信任、溫暖等情感訴求等也有一定的要求。下面針對上文的痛點分析，探討基于卷積神經網絡技術的智能家居生活“幫廚APP”設計思路。

4.1功能模塊設計

“幫櫥APP”共分為五大模塊：掃描、天氣、流行元素、時尚搭配以及空間管理。掃描界面是基于卷積神經網絡對于衣櫥中的服飾進行智能識別與分類，并通過計算機計算進行衣物編號及分區，解決衣物整理問題，為時尚搭配模塊奠定數據基礎;流行元素模塊是基于對當下的時尚分析以及用戶習慣與愛好進行各類時尚單品的推薦;天氣界面分為天氣、溫度、空氣質量、PM2.5指數等為時尚搭配模塊奠定環境基礎;時尚搭配模塊是由天氣及用戶喜好且根據不同場合與季節為用戶所擁有的服裝和飾品進行推薦搭配，解決用戶搭配的苦惱，讓用戶享受到私人且個性化的定制服務;空間管理模塊由衣櫥空間掃面圖以及衣物編碼兩塊組成，將衣柜進行空間掃描，再將衣物進行放置得出實時的衣櫥空間分布圖，衣物編碼是由衣物掃描后得出衣物分區及編碼進行衣物放置。

4.2頁面設計

根據圖1邏輯導圖，通過分類排版可以增強頁面的視覺表現力。每頁直接在下方為用戶展示主要功能，保持使用快速便捷。布局層次分明、突出重點，功能架構合理讓使用更加簡單。在頁面設計中，界面邏輯清晰，簡約的圖標帶有很強的信息傳達能力，可以確保用戶能正確的快速識別。所以在“幫櫥”APP設計中可以選擇紅白兩色作為主色調，兩色搭配體現品牌特色的同時也為用戶留下較深刻的認知。通過提升用戶的視覺感受增加“家居生活類APP”的親和力以及用戶對于“幫櫥APP”的信賴感。另外還有其他用戶互動功能，用戶可通過手機等多種移動終端接入，以文字和圖片形式，實現信息的即時分享與傳播互動。

5結語

“幫櫥APP”通過簡單的手機操作優化了用戶衣櫥空間管理，提供了更好的服裝搭配，使智能家居生活更快的融入人們的生活。在“幫櫥APP”設計中運用了卷積神經網絡技術使“幫櫥”APP設計中的計算機設備進行衣物識別與分類。此外，還在設計過程中，通過大量數據收集確定用戶定位及喜好，最終制定出一套縝密的邏輯導圖，將所有功能進行分區，又以藝術的手段進行頁面設計，完成“幫櫥”APP設計。

由于手機已經成為人類生活必不可少的伙伴，加之現如今中國用戶對智能家居生活的不斷追求，生活服務類APP開發將是一個有無限可能的市場，用戶的需求從各種方面都需要滿足與升級，所以生活服務類APP的研發必將潛力無窮。