摘要
本发明适用于图像识别领域,公开了一种基于深度网络视觉的行李箱拉杆与RFID标签识别方法、终端设备和存储介质。基于深度网络视觉的行李箱拉杆与RFID标签识别方法包括:控制工业相机采集识别区域内行李箱的图像数据,并对图像数据进行预处理,得到目标图像;将目标图像输入预先训练好的行李箱识别算法模型,得到包含行李箱拉杆状态、RFID标签状态及行李箱与拉杆相对位置的预测结果,行李箱识别算法模型为基于深度学习训练得到的用于识别行李箱拉杆与RFID标签的模型;根据预测结果,控制机械臂执行夹取操作或者发出警告信号。本发明显著提升了行李处理系统的可靠性。
技术关键词
行李箱拉杆
标签识别方法
RFID标签
识别算法
识别行李箱
机械臂
视觉
深度学习训练
图像
注意力机制
终端设备
多尺度特征提取
工业相机
前馈神经网络
编码器
系统为您推荐了相关专利信息
驱动器
传感器模块
子模块
控制器
分析传感器数据
关键词
智慧电厂管控系统
计算机视觉
智能分析模块
管控方法
能量收集电路
NFC芯片
NFC线圈
NFC标签
发送电路
在线分析方法
异氰酸酯
降噪滤波方法
光度
红外光谱仪