[发明专利]一种基于计算机视觉的暴力分拣快递判断方法有效

专利信息
申请号: 201710555966.5 申请日: 2017-07-10
公开(公告)号: CN107358194B 公开(公告)日: 2020-07-28
发明(设计)人: 宫婧;缪宇杰;孙知信 申请(专利权)人: 南京邮电大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06N3/08
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 许方
地址: 210003 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 计算机 视觉 暴力 分拣 快递 判断 方法
【权利要求书】:

1.一种基于计算机视觉的暴力分拣快递判断方法,其特征在于,基于固定角度拍摄快递传送单,所获得的各个视频帧,执行暴力分拣快递判断方法,其中,包裹分拣员工作区位于固定角度拍摄区域内,所述暴力分拣快递判断方法包括如下步骤:

步骤A.采用经过包裹样本集训练的包裹识别模型,针对各个视频帧进行识别,获得各个视频帧中的包裹图像,并进行标记,然后进入步骤B;

步骤B.针对固定角度拍摄区域建立坐标系,获得各个视频帧中包裹图像的坐标信息,然后进入步骤C;

步骤C.基于各个视频帧中包裹图像的坐标信息,获得包裹本体的移动轨迹,并获得移动轨迹的起点坐标和终点坐标,以及最高位置像素点坐标,然后进入步骤D;

步骤D.获得起点坐标与终点坐标相对横坐标轴的距离A,并判断AW或yH是否成立,是则判断该包裹为暴力分拣;否则判断该包裹不是暴力分拣;其中,W表示沿坐标系横坐标预设包裹最大正常移动距离,y表示移动轨迹中最高位置像素点坐标的纵坐标,H表示沿坐标系纵坐标预设包裹最大正常移动距离。

2.根据权利要求1所述一种基于计算机视觉的暴力分拣快递判断方法,其特征在于:所述步骤A中,采用经过包裹样本集训练的YOLO卷积神经网络,作为包裹识别模型,完成针对各个视频帧的识别。

3.根据权利要求2所述一种基于计算机视觉的暴力分拣快递判断方法,其特征在于:所述步骤A中,所述包裹样本集采用PASCAL VOC2007数据集架构,用来训练YOLO卷积神经网络。

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