一种基于深度学习的智能快递包裹自动分拣方法

本发明公开了一种基于深度学习的智能快递包裹自动分拣方法，通过采集多视角图像并标准化增强处理，利用Vision Mamba结构化状态空间模型进行双向空间序列编码，获得融合视觉特征图后，输入初步分类网络进行初级分类处理，根据初始分类类别动态选取MoE‑Mamba混合专家网络的专家子网络完成深度特征重构与精细分类，最后根据最终分类类别生成控制指令实现自动导引定位与精准分拣。本发明显著提高了包裹分拣准确性和效率，适用于复杂环境下智能物流分拣作业。