一种基于深度学习的仓库智能盘点系统及方法

本申请提供一种基于深度学习的仓库智能盘点系统及方法，所述系统包括：图像采集模块、图像预处理模块、目标检测模块和逻辑运算模块，所述图像采集模块用于采集仓库内的货物图像，图像预处理模块用于通过直方图均衡化和图像去雾操作以提高图像的对比度和清晰度，所述目标检测模块用于基于改进的YOLOV10目标检测算法对图像进行大尺度训练和目标检测，以获取货物的种类和数量；所述逻辑运算模块用于将目标检测模型推理得到的结果利用逻辑规则进行矫正。本申请能够在不同光照条件和复杂环境下实现高精度的货物检测和盘点，有效提升了仓库管理的效率和准确性，适用于多种仓库场景，可显著降低人力成本和盘点误差。