[发明专利]一种基于深度学习的物流包裹自主检测方法在审
| 申请号： | 202111175389.X | 申请日： | 2021-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN113807466A | 公开（公告）日： | 2021-12-17 |
| 发明（设计）人： | 彭键清;樊金飞;李蔚东 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市创富知识产权代理有限公司 44367 | 代理人： | 高冰 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 发明提出了一种基于深度学习的物流包裹自主检测方法，其中，根据深度学习技术要求建立物流包裹图片数据集，数据集从多个场景采集，并且具备不同的角度、光线，也包含一些密集包裹和小包裹；再对数据集中的所有图片进行手动标注。同时，考虑到物流包裹传送过程中包裹堆积导致的包裹和包裹间存在遮挡，包裹错误分类问题，引入Deep‑SORT算法，改善包裹堆积情况下的检测效果，引入Deep‑SORT算法造成计算量加大，模型效率降低，使用剪枝的方法对模型进行简化，提高模型效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 物流 包裹 自主 检测 方法 | ||
【主权项】：
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