[发明专利]基于深度学习网络模型的仓库包裹出入库智能计数方法在审
| 申请号： | 202110861283.9 | 申请日： | 2021-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN113657206A | 公开（公告）日： | 2021-11-16 |
| 发明（设计）人： | 赵保顺 | 申请（专利权）人： | 北京金城恒泰科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06Q10/08;G06T7/246 |
| 代理公司： | 北京安度修典专利代理事务所(特殊普通合伙) 11424 | 代理人： | 杨方成 |
| 地址： | 100036 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习网络模型的仓库包裹出入库智能计数方法，包括如下步骤，步骤S1：包裹数据集的构建；步骤S2：优化深度学习网络模型的构建；步骤S3：包裹目标检测模块训练，通过将步骤S1中的数据集放入步骤S2中的优化深度学习网络模型中进行训练；步骤S4：采用训练后的包裹目标检测模块对实时视频数据中包裹目标进行识别，同时采用Deep Sort算法进行包裹目标的实时跟踪；步骤S5：包裹目标计数统计。本发明的基于深度学习网络模型的仓库包裹出入库智能计数方法通过将优化的YOLOv5模型与Deep Sort算法结合使用，对包裹目标进行识别、追踪，实现包裹目标自动化计数。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 网络 模型 仓库 包裹 入库 智能 计数 方法 | ||
【主权项】：
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