训练速度更快、识别精准度更高的图像识别技术一直是智能技术的研究热点及前沿。针对物流分拣仓库环境复杂、照明度不高以及快递外包装区别不明显的特点，对基于深度学习的分拣图像快速识别进行了研究，设计了一个卷积神经网络。由于仓库的封闭环境和光照条件等因素而导致分拣图像不是很清晰，首先用对偶树复小波变换对其进行降噪等预处理；然后在基于AlexNet神经网络的基础上，对于卷积神经网络的卷积层、ReLU层和池化层参数进行重新定义来加快神经网络的学习速度；最后根据新的图像分类任务对神经网络的最后三层全连接层、So