基于卷积神经网络技术的智能家居生活“帮橱APP”设计

王宁　朱铁军　王毅恒

摘要：随着移动互联网的光速发展，移动终端使用量迅速上升，促进了APP的普及和使用。当前人工智能带来新一代计算革命，并且催生了许多行业发生变革。智能家居行业随着人们对未来科技的期待，市场在不断扩大，而“帮橱APP”以手机APP为平台，是基于卷积神经网络技术的智能衣橱APP，可对服饰扫描进行识别与分类，并通过扫描衣橱空间智能合理优化用户衣橱，解决用户整理衣橱的烦恼。还能根据季节、场合与天气状况为用户量身搭配，并显示出最终搭配效果，使用户家居生活更为便捷。本文通过聚焦当下社会对于智能家居需求的研究，希冀对智能与家居更好的结合起到促进作用，从而有助于改善人们家居生活方式，让未来科技有效融入大众的家居生活。

关键词：卷积神经网络技术;智能家居;帮厨APP设计

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编码：1672-7053（2020）06-0112-02

中国互联网是全球第一大网，据调查截至2018年底我国网民达8.02亿。其中，手机网民规模已达到7.78亿，网民通过手机接入互联网的比例高达98.3%。互联网的飞速发展，智能手机的迅速普及，带动了手机软件的开发和应用。随着社会经济发展，人们对于生活品质的追求不断提高，对科技生活的期待也越来越多。生活类APP出现在大家的视野中，手机软件已经成为大家享受生活的亲密助手，自比尔·盖茨“世外桃源2.0”进入国内视野，智能家居可谓是蓬勃发展。“帮橱APP”就是将互联网与智能家居进行有机结合，使用户拥有更便捷的家居生活。

生活中我们的衣柜里存放了各种服饰，当需要搭配喜欢的衣物时总会遇到麻烦。很多爱美人士的衣柜中总是挤满衣物，有时候要找出心仪的衣物有些困难，于是国内外就有很多公司致力于研发智能衣橱来帮助人们解决问题。一家意大利的公司就研发了一种可以实现自动旋转的衣橱，当用户在数码产品上挑选好衣物之后，选中的衣物会随着衣橱智能转动到用户面前。在“帮橱APP”的设计中最为关键的问题是如何实现对服饰的识别与分类。而这些问题在人工智能发展的过程中都得以解决，将家居生活与人工智能紧密结合也成为“帮橱APP”的核心工作。

1卷积神经网络技术概述

人工智能技术在计算机视觉领域延伸和发展，其中深度学习在图像识别中的应用比较成功，对于各种各样的图像识别任务，精心设计的深度神经网络已经远远超越了以前那些基于人工设计图像特征的方法。在众多的深度神经网络，卷积神经网络是一种比较成熟，实用性很强并且效果很好的一类神经网络。

卷积神经网络技术是一种典型的深度前馈神经网络，现阶段的图像处理中其处理效果较为出色，同时相关理论和工程经验比较成熟。卷积神经网络的层级结构中有数据输入层、卷积层、激励层、池化层和全连接层。

当前主流的卷积神经网络训练框架有TensorFlow、Caffe和Torch三种，TensorFlow是Google开发的深度学习框架，其中的TensorBoard模块可视化很方便，处理数据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中有大量预训练好的模型。Torch是Facebook使用的卷积神经网络工具包，定义新网络层，通过时域卷积的本地接口，使用也比较方便。而TensorFlow的可视化操作方便，便于服装分类开发，因此选用TensorFlow框架进行卷积神经网络训练。

2基于卷积神经网络技术的智能家居生活“帮橱APP”设计的意义

基于卷积神经网络技术的智能家居生活“帮橱APP”将科技与家居结合，让智能家居走进我们的生活，使我们的生活更加节能、健康、人性化，提高生活质量，“帮橱APP”设计也引发我们更深度的探索。将智能家居与智能家具相结合，让衣橱变得智能化，让未来科技融入大众生活，使家居生活全面智能化。实现“以人为本”的全新家居体验，也可以将智能家居生活与时尚艺术结合，文明的进步来自人类永无止境的探索，时尚的演绎来自人们对于美的无限追求。而将智能家居与时尚艺术结合起来兼具了人们对于理性与感性的所有追求。“帮橱APP”可以通过将二维与三维结合，用更艺术的手法体现出衣橱的空间放置。基于市场需求与空缺还可以推出一系列具有实用与艺术相结合的高品质方案，让我们的APP不再是一个工具，更是内心的满足，在带来便捷的同时也带给用户怡然自得的享受。

3基于卷积神经网络技术的智能家居生活“帮橱APP”设计的痛点分析

“帮橱”APP是一款工具应用类的APP产品，在设计这款APP之前针对用户进行了痛点分析，问题主要分为两点：

1）当前随着生活质量的提高以及生活节奏的加快，人们没有更多时间来整理和分配衣橱，每周的衣服换洗，每个季度的衣橱整理，新衣服代替旧衣服等都成为家居生活中的难点。

2）人们对时尚的追求增加了用户对于服饰搭配的需求，每日通勤搭配、约会穿搭、宴会服装等都需要精心安排。

4基于卷积神经网络技术的智能家居生活“帮橱APP”设计思路

市面上生活类APP越来越多，随着人们生活质量的提升，用户对于“工具类APP”的要求也越来越高。除了对生活助手的基本需求，对于服务便捷性、消费心理满意度以及追求社会关系中的信任、温暖等情感诉求等也有一定的要求。下面针对上文的痛点分析，探讨基于卷积神经网络技术的智能家居生活“帮厨APP”设计思路。

4.1功能模块设计

“帮橱APP”共分为五大模块：扫描、天气、流行元素、时尚搭配以及空间管理。扫描界面是基于卷积神经网络对于衣橱中的服饰进行智能识别与分类，并通过计算机计算进行衣物编号及分区，解决衣物整理问题，为时尚搭配模块奠定数据基础;流行元素模块是基于对当下的时尚分析以及用户习惯与爱好进行各类时尚单品的推荐;天气界面分为天气、温度、空气质量、PM2.5指数等为时尚搭配模块奠定环境基础;时尚搭配模块是由天气及用户喜好且根据不同场合与季节为用户所拥有的服装和饰品进行推荐搭配，解决用户搭配的苦恼，让用户享受到私人且个性化的定制服务;空间管理模块由衣橱空间扫面图以及衣物编码两块组成，将衣柜进行空间扫描，再将衣物进行放置得出实时的衣橱空间分布圖，衣物编码是由衣物扫描后得出衣物分区及编码进行衣物放置。

4.2页面设计

根据图1逻辑导图，通过分类排版可以增强页面的视觉表现力。每页直接在下方为用户展示主要功能，保持使用快速便捷。布局层次分明、突出重点，功能架构合理让使用更加简单。在页面设计中，界面逻辑清晰，简约的图标带有很强的信息传达能力，可以确保用户能正确的快速识别。所以在“帮橱”APP设计中可以选择红白两色作为主色调，两色搭配体现品牌特色的同时也为用户留下较深刻的认知。通过提升用户的视觉感受增加“家居生活类APP”的亲和力以及用户对于“帮橱APP”的信赖感。另外还有其他用户互动功能，用户可通过手机等多种移动终端接入，以文字和图片形式，实现信息的即时分享与传播互动。

5结语

“帮橱APP”通过简单的手机操作优化了用户衣橱空间管理，提供了更好的服装搭配，使智能家居生活更快的融入人们的生活。在“帮橱APP”设计中运用了卷积神经网络技术使“帮橱”APP设计中的计算机设备进行衣物识别与分类。此外，还在设计过程中，通过大量数据收集确定用户定位及喜好，最终制定出一套缜密的逻辑导图，将所有功能进行分区，又以艺术的手段进行页面设计，完成“帮橱”APP设计。

由于手机已经成为人类生活必不可少的伙伴，加之现如今中国用户对智能家居生活的不断追求，生活服务类APP开发将是一个有无限可能的市场，用户的需求从各种方面都需要满足与升级，所以生活服务类APP的研发必将潜力无穷。