烟盒种类识别国内外研究现状

烟盒种类识别是指通过计算机视觉技术和机器学习算法，对烟盒的外观特征进行分析识别，实现烟盒种类自动分类。

国内外对于烟盒种类识别的研究已经取得了一定的进展。以下是一些相关的研究现状：

1. 2019年，中国科学院自动化研究所的研究人员提出了一种基于深度学习的烟盒识别方法，可以实现对烟盒的品牌、型号和烟盒内烟支数量的识别。

2. 2020年，国外的一篇论文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）的烟盒图像分类方法，该方法能够识别烟盒的品牌和型号。

3. 2021年，中国石油大学（华东）的研究人员提出了一种基于深度学习的烟盒自动分类方法，可以实现对烟盒的品牌、型号和内含烟支数量的识别，并取得了较好的分类效果。

总的来说，基于深度学习和机器学习的烟盒种类识别已经在国内外得到了广泛的研究和应用。但是，由于烟盒的外观特征复杂多样，烟盒种类的数量也非常庞大，因此烟盒种类识别仍然是一个具有挑战性的问题，需要进一步优化算法和提升识别精度。