一种用于仓库管理的视觉识别方法、系统和边缘设备

本发明提出了一种用于仓库管理的视觉识别方法、系统和边缘设备，该方法包括：获取货物出入库行为视频流，从视频流中提取仓库物品图像，对仓库物品图像中的物品标注和图像预处理后形成图像数据集；建立改进的深度学习目标检测算法，该算法中主干网络采用标准卷积提取仓库物品的形状特征图，增加深度可分离卷积模块提取仓库物品的空间特征图；将形状特征图和空间特征图逐元素相加；利用图像数据集对该算法训练得到训练后的目标检测算法；将获取的实时仓库物品图像输入中训练后的目标检测算法中，识别出仓库物品种类和仓库物品数量。基于该方法，还提出了一种用于仓库管理的视觉识别系统和边缘设备。本发明实现了更准确地对仓库物品进行识别和定位。