[发明专利]包装变更检测方法、装置、云端计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种包装变更检测方法、装置、云端计算机设备和存储介质。所述方法包括：接收当前快递中转点的计算机设备发送的包裹图像和包裹单号；包裹图像和包裹单号由位于当前快递中转点的工业相机对待检测包裹采集得到；获取包裹图像对应的图像特征；根据包裹单号确定待检测包裹对应的对比特征；对比特征为待检测包裹在上一快递中转点的图像特征；将图像特征与对比特征进行比较，确定待检测包裹的包装是否变更。采用本方法能够提高检测精确度。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种包装变更检测方法、装置、云端计算机设备和存储介质。

背景技术

在物流行业中，经常因为业务人员不规范的运输操作，导致被运输的包裹破损。而运输人员常常会以私自更换破损的外包装来逃避责任。因此，为了约束业务人员按照工作规范进行操作，通常会在运输的各场地对包裹的外包装进行检测。然而，传统的检测方法大多是通过人工实时对各场地的监控数据进行查看和对比确定包裹外包装是否被更换。这种人工检测的方式不仅耗时耗力，还降低了检测的精度。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高检测精度的包装变更检测方法、装置、云端计算机设备和存储介质。

一种包装变更检测方法，所述方法包括：

接收当前快递中转点的计算机设备发送的包裹图像和包裹单号；所述包裹图像和包裹单号由位于当前快递中转点的工业相机对待检测包裹采集得到；

获取所述包裹图像对应的图像特征；

根据所述包裹单号确定所述待检测包裹对应的对比特征；所述对比特征为所述待检测包裹在上一快递中转点的图像特征；

将所述图像特征与所述对比特征进行比较，确定所述待检测包裹的包装是否变更。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

当确定所述待检测包裹的包装未发生变更时，根据所述包裹单号将所述待检测包裹位于当前快递中转点的图像特征保存；

当接收到所述待检测包裹在下一快递中转点的图像特征时，获取所述待检测包裹位于当前快递中转点的图像特征作为下一快递中转点的图像特征的对比特征。

在其中一个实施例中，所述获取所述包裹图像对应的图像特征，包括：

调用预先训练好的神经网络；

利用所述神经网络将所述包裹图像嵌入到预设维度的数组中，得到的数组为所述包裹图像对应的图像特征。

在其中一个实施例中，所述调用预先训练好的神经网络之前，还包括：

对所述包裹图像进行目标检测，得到所述包裹图像中包裹的坐标位置；

根据所述包裹的坐标位置从所述包裹图像上裁剪得到包裹区域图像，将所述包裹区域图像作为包裹图像。

在其中一个实施例中，所述将所述图像特征与所述对比特征进行比较，确定所述待检测包裹的包装是否变更，包括：

计算所述图像特征与所述对比特征的空间距离，得到所述待检测包裹在当前快递中转点与在上一快递中转点的相似度；

当所述相似度小于阈值时，确定所述待检测包裹的包装发生变更。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

当确定所述待检测包裹的包装发生变更时，生成预警信息并反馈给所述计算机设备。

一种包装变更检测装置，所述装置包括：

接收模块，用于接收当前快递中转点的计算机设备发送的包裹图像和包裹单号；所述包裹图像和包裹单号由位于当前快递中转点的工业相机对待检测包裹采集得到；