摘要
本发明涉及一种基于端边云架构的快件寄递渠道安全监管系统,具体涉及物流领域,采集寄递面单数据、生产要素数据、开箱验视图像数据、未开箱验视图像数据以及危险行为图像数据,将不同采集单元汇聚至统一的云平台数据湖,对每个数据进行检查清洗,并利用Z‑score标准化对每个数据标准化处理,利用卷积神经网络对开箱验视图像数据和未开箱验视图像数据进行识别分类研判,通过决策树模型基于树结构的节点划分进行危险行为图像数据的分类,对生产要素、收寄验视制度、快件智能、过机安检风险以及寄递渠道安全风险进行管理监测分析,并精准识别是否严格落实验视制度,是否存在收寄违禁物品的情况,实现行业运行的综合评估以及行业运行风险的及时发现。
技术关键词
安全监管系统
开箱
图像
渠道
伪随机数生成器
决策树模型
面单
高清摄像头
数据采集模块
风险
行政执法部门
采集单元
构建卷积神经网络
全生命周期管理
卷积神经网络提取
云平台
数据管理
分拣传送带
节点
系统为您推荐了相关专利信息
芯片标识符
光学字符识别方法
信息提取方法
决策树模型
深度学习模型
注意力
输出特征
脉冲神经网络构建
残差模块
分割方法
智能控制系统
可见光图像
坐标
控制执行模块
激光雷达点云数据
视频显示方法
视频格式识别
视频彩铃
画面
图像拼接