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

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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
申请号:CN202511325854
申请日期:2025-09-17
公开号:CN120823484A
公开日期:2025-10-21
类型:发明专利
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
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