烟草配送中心每天需要向成千上万的零售商准确配送不同种类和数量的烟条。为了防止多分配或少分配的情况发生，并确保配送信息的准确记录，引入机器视觉技术进行烟盒的识别和信息记录变得至关重要。
深度学习图像检索算法是一种利用深度神经网络提取图像特征，并根据这些特征进行相似度比较的算法。在烟盒识别和检索的应用中，我们可以通过以下步骤实现：
1．利用高清摄像头拍摄烟盒图片，并通过深度神经网络提取图像特征；
2．将提取的特征与预训练的模型进行比较，确定烟盒的种类和数量；
3．根据识别结果进行烟盒的分配和记录，确保每个零售商的烟盒分配准确无误。
解决难点：
1．烟盒种类繁多：通过训练大量不同种类的烟盒图片，使模型具备了识别烟盒的能力。此外，这一方案可以持续更新模型，适应新型烟盒的出现。
2．同系列烟盒差异较小：对于同一系列的烟盒，采取多尺度特征提取策略，从不同的尺度和角度提取特征，以提高模型的识别精度。
3．传送带上的烟盒间距较小：在拍摄时，通过调整摄像头的焦距和角度，确保每个烟盒都能被清晰地拍摄到。同时优化算法，使其能够处理视野内多个烟盒的情况。
引入深度学习图像检索算法后，提高烟草配送中心烟盒识别的准确性和效率，大大降低配送错误的风险。