[发明专利]一种物流包裹检测方法、装置、设备及可读存储介质

说明书

本发明公开了一种物流包裹检测方法，包括：采集位于分拣传送带上的包裹的图像；将图像中的每个坐标的X坐标值构成的第一数据矩阵和Y坐标值构成的第二数据矩阵，以及图像的灰度值融合为图像的图像信息；通过预设的检测模型对图像信息进行处理，获得图像信息中包含的目标的类别，以及覆盖每个目标的边界框的位置信息；图像信息中包含的目标至少包括包裹和风琴板。该方法可以确定图像中覆盖每个目标的边界框的位置信息，也就是每个目标的位置信息，且检测过程中添加了图像的坐标信息，从而提高了物流包裹在分拣传送带上的位置的检测精度和包裹分拣的准确率。本发明公开的一种物流包裹检测装置、设备及可读存储介质，也同样具有上述技术效果。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，更具体地说，涉及一种物流包裹检测方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

近年来，随着电子商务和人工智能技术的飞速发展，物流产业迎来了爆发式增长。由此催生出众多应用于物流场景的自动化、智能化系统。物流包裹自动分拣系统以分拣作业基本流程为基础，集成图像识别、自动控制、数据通信等物联网核心技术，实现了快递包裹的规范化、标准化、智能化分拣。有效提升了快递分拣效率和质量，推动了物流供应链智慧化升级。

图1为一种物流包裹分拣系统，包括：供包台、包裹检测相机、条码识别相机、多个分拣口和分拣传送带；其中分拣传送带由台车和风琴板连接构成，每两个台车通过风琴板相连。该物流包裹分拣系统的工作流程为：工作人员整理好包裹，使其面单朝上放置，送上供包台，当有空的台车时，将供包台上的包裹送上分拣传送带，面单即包含物流信息和识别条码的物流单。当包裹被分拣传送带运送至包裹检测相机位置时，包裹检测相机检测包裹在分拣传送带上的位置，以便确定包裹所处的位置是否便于条码识别相机扫描；当包裹被分拣传送带运送至条码识别相机位置时，条码识别相机扫描包裹的条码，以确定当前包裹被运送至哪个分拣口。

可见，包裹检测相机的主要作用为：确定包裹在分拣传送带上的位置，以便确定包裹所处的位置是否需要调整。在现有的包裹检测相机中，一般采用传统的目标检测算法来确定包裹的位置，然而由于传统的目标检测算法依赖于人工设计的图像特征(灰度、色彩、纹理等)，导致其对于图像特征的表达能力有所欠缺；同时，传统的目标检测算法仅以图像的灰度值作为图像的图像信息，欠缺对于图像的位置信息的表达能力，导致传统目标检测算法的检测精度和准确度有所降低。因此若将传统目标检测算法应用于包裹检测相机，那么包裹检测相机检测到的包裹的位置信息的准确度将不足，如此便可能导致包裹被运送至错误的分拣口。

因此，如何提高物流包裹在分拣传送带上的位置检测精度，是本领域技术人员需要解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种物流包裹检测方法、装置、设备及可读存储介质，以提高物流包裹在分拣传送带上的位置检测精度。

为实现上述目的，本发明实施例提供了如下技术方案：

一种物流包裹检测方法，包括：

采集位于分拣传送带上的包裹的图像；

将所述图像中的每个坐标的X坐标值构成的第一数据矩阵和Y坐标值构成的第二数据矩阵，以及所述图像的灰度值融合为所述图像的图像信息；

通过预设的检测模型对所述图像信息进行处理，获得所述图像信息中包含的目标的类别，以及覆盖每个目标的边界框的位置信息；其中，所述图像信息中包含的目标至少包括：包裹和风琴板。

其中，所述检测模型的训练步骤包括：

获取训练图像，并通过卷积层和残差网络层提取所述训练图像的两个尺度的特征；

通过特征处理层融合提取到的特征并解析，得到解析结果；

根据所述解析结果确定所述训练图像的检测结果，所述检测结果为：所述训练图像中包含的目标的检测类别，以及覆盖每个目标的边界框的检测位置信息；