一种基于深度学习的多维度物流包裹识别与跟踪方法

本发明公开了一种基于深度学习的多维度物流包裹识别与跟踪方法，包括以下步骤：S1、数据采集：采集包裹的相关信息；S2、数据预处理：对采集到的数据进行预处理，将数据划分为训练集、验证集和测试集；S3、选择深度学习模型：通过目标检测模型对包裹进行识别，从图像中提取特征并检测出包裹的位置；S4、模型训练：通过训练集数据对选定的深度学习模型进行训练；S5、多目标跟踪：采用跟踪算法结合检测到的包裹位置信息，实现对多个包裹的实时跟踪；S6、特征提取与融合。本发明，识别破损包裹能够获取到的数据，根据获取到的数据对破损丢失的数据进行修复；修复后可清楚的知道包裹的物流信息，从而对包裹继续配送。