摘要
本发明提出了一种基于物联网的快递包装信息化监测方法及系统,结合利用边缘计算和深度学习技术,实现对快递包裹的实时、全程、智能监控和预警。具体包含在快递包装上安装传感器与微型摄像头,收集包裹信息和环境数据。边缘计算设备则负责就近进行实时数据收集和初步处理,以优化计算资源的使用并提高数据处理速度。本发明还引入一个零样本学习模型,通过训练样本学习到的规律,对新的、未出现过的情况进行预测。另外,本发明通过训练深度学习模型并实时监控快递包裹状态,对潜在问题立即给予预警。这种方法大大提高了包裹监测的效率、精度和实时性,保障了快递作业的准确性和效率。
技术关键词
训练深度学习模型
监测方法
零样本学习算法
快递包裹
微型摄像头
信息化监测系统
包装
震动数据分析
语义
深度学习模型训练
实时数据
高维向量空间
损失函数设计
预警装置
数据收集装置
视觉
风险评估模型
词向量模型
深度学习技术
系统为您推荐了相关专利信息
时间段
时域特征提取
频域特征提取
监测方法
训练样本集
动态老化
在线老化
状态监测方法
碳化硅
数据处理单元