摘要
本发明涉及图像识别技术领域,尤其涉及包裹内物品突出识别方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:优化现有的目标检测模型,得到待训练检测模型;获取包裹样本数据,经预处理和标注处理,得到标注样本数据;对标注样本数据进行数据增强和划分处理,得到训练集、验证集和测试集,以便对待训练检测模型进行训练,最终得到突出检测模型;将实时包裹图像输入突出检测模型,得到突出检测结果,并基于该结果生成告警指令;本申请公开的方法,实现了包裹内物品突出的自动化、全流程识别;相较于现有技术,突破了人工抽检效率低、漏检率高的瓶颈,同时填补了传统尺寸和重量检测方法在物品突出识别方面的空白,显著提升了物流运输的安全性与效率。
技术关键词
训练检测模型
包裹
识别方法
样本
数据
特征融合网络
训练集
标签
识别设备
参数初始化方法
告警方式
Canny算子
指令
交叉验证法
图像识别技术
通道剪枝
可读存储介质
告警模块
系统为您推荐了相关专利信息
水泵进水口
自动调节方法
河道底泥
对抗网络模型
实时监测数据
时间段
评价信息生成方法
样本
LSTM模型
标签
信息读取设备
调频模块
信息载体
无线通信设备
电压控制振荡器