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申请/专利权人：蚌埠学院
申请日：2024-05-11
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118298245A
主分类号：G06V10/764
分类号：G06V10/764;B07C3/14;G06V10/44;G06V10/26;G06V10/30;G06V10/10;G06N20/00;G06Q10/083
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明公开了基于深度学习的物流分拣系统及方法，涉及智慧物流技术领域，解决了现有技术通过替换现有的物流编码体系和物流编码标签实现柔性包装货物的识别分拣，不仅会增加物流分拣成本，而且存在泄露客户信息的技术问题；本申请在分拣之前从数据库中提取包裹加密后的包裹特征数据，根据包裹特征数据整合生成包裹识别序列；接着获取待分拣包裹的待分析特征组，计算该待分析特征组与包裹组中若干包裹识别序列的匹配度，提取包裹识别序列并完成分拣；本发明仅基于图像处理技术即可完成包裹特征识别，而且分拣过程中客户信息均处于加密状态，不存在泄露风险。
主权项：1.基于深度学习的物流分拣系统，包括特征识别模块，以及与之相连接的数据采集模块和分拣控制模块；其特征在于：数据采集模块：用于通过数据库提取包裹组中若干包裹经过加密处理后的包裹特征数据；对若干所述包裹特征数据进行排列整合，得到若干包裹识别序列；其中，包裹特征数据包括目的特征和包裹外观特征；以及，通过分拣工位上设置的若干拍摄方向的图像采集设备采集待分拣包裹的若干图像数据，对若干所述图像数据进行图像处理之后发送至特征识别模块；其中，图像处理包括图像分割和图像降噪；特征识别模块：通过图像识别模型识别所述待分拣包裹的若干图像数据，得到待分析特征组；其中，图像识别模型基于深度学习算法构建；以及，将所述待分析特征组与若干包裹识别序列进行比较得到匹配度；根据匹配度确定所述待分拣包裹对应的包裹识别序列；分拣控制模块：接收所述待分拣包裹的包裹识别序列，从包裹识别序列中提取目的特征；根据所述目的特征完成所述待分拣包裹的分拣。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 蚌埠学院 基于深度学习的物流分拣系统及方法
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