图像识别技术在诸多领域发挥着重要作用。数字识别是图像识别的重要分支,小微企业的许多应用都需要精确识别图像中的数字信息,因此,提高数字识别的速度和精度能够大大提升小微企业的工作效率。传统数字识别方法需要人工提取特征,具有效率低速度慢、识别算法鲁棒性差等缺点。和传统方法相比,深度学习技术的特征提取的过程不再需要人工参与,同时能保证较快的速度,该技术已成为最热门的研究领域之一。本文针对实际项目中的数字识别问题,基于深度学习技术,设计并开发一套能够快速识别数字信息的系统。首先介绍深度学习和图像识别的研究现状。其次介绍了用于数字识别的深度学习框架、训练工具、模型、传输相关技术和图像预处理方法等。基于此,介绍系统的整体架构和详细设计。最后,通过采集样本来测试整个系统,利用测试结果分析系统的识别准确率和识别效率。