针对卷积神经网络中卷积核数量多凭经验确定的问题，提出了一种统计图像边缘信息来确定卷积核数量的方法。采用边缘检测算子对训练图像进行边缘检测，并依据卷积层的卷积核尺寸对边缘图像进行边缘块提取；统计提取到的边缘块以获得边缘特征矩阵，最后计算边缘特征矩阵各列的方差，将方差排序且归一化，选择方差较大部分边缘类型的个数作为卷积核数量。在MNIST和Chars74K数据集上的实验结果表明，该方法能依据数据集特点自适应地确定卷积核数量，构造的卷积神经网络模型大小适应于特定数据集，且能获得较高分类准确率。