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申请/专利权人：上海东普信息科技有限公司
申请日：2024-03-13
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247546A
主分类号：G06V10/764
分类号：G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06Q10/083;G06V10/774
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明涉及快递分拣识别领域，公开了一种分拣人员不规范操作识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取分拣区域的样本图像，并标注；输入到构建的网络模型，得到多个热图组，生成第一训练数据集；利用标签在第一训练数据集中随机选择两组热图组进行叠加处理，得到第二样本图像；随机删除多个第二样本图像中的部分区域，生成第二训练数据集，并对网络模型进行训练；将第一训练数据集输入到新网络模型中得到多个识别图像，若快递包裹压线，判定分拣人员存在不规范操作。本发明提供的是一种分拣人员不规范操作识别方法，能够减少操作人员摆放不规范的行为，确保快递包裹安全，及时发现并纠正操作失误，提高物流分拣系统的效率。
主权项：1.一种分拣人员不规范操作识别方法，其特征在于，所述分拣人员不规范操作识别方法包括：获取分拣区域的所有样本图像，对所有所述样本图像进行标注，得到带有标签的多个第一样本图像；构建CornerNet网络模型，将多个所述第一样本图像输入到所述CornerNet网络模型中，输出多个热图组，根据多个所述热图组，生成第一训练数据集；根据标签在所述第一训练数据集中随机选择两组所述热图组，对每组所述热图组对应的第一样本图像进行叠加处理，直到叠加处理完所有的所述热图组，得到多个第二样本图像；利用Cutout技术，随机删除每个所述第二样本图像中的部分区域，得到多个第三样本图像，根据多个所述第三样本图像，生成第二训练数据集；利用所述第二训练数据集，对所述CornerNet网络模型进行训练，得到训练后的目标CornerNet网络模型；将所述第一训练数据集输入到所述目标CornerNet网络模型中，输出得到多个识别图像，若判断所述识别图像中的快递包裹压线，则判定所述分拣人员存在不规范操作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海东普信息科技有限公司 分拣人员不规范操作识别方法、装置、设备及存储介质
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