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申请/专利权人：上海东普信息科技有限公司
摘要：本发明公开了一种物流车辆装车码货不规范智能识别方法、设备及介质，包括以下步骤，收集摄像头的装车码货场景图片，进行前期的处理和数据标注；搭建YOLOv8模型进行车厢检测，提取车辆特征，设置合适的参数；搭建PP‑HGNet网络结构，进行装车码货不规范识别；进行模型融合；模型训练和优化；使用测试集进行车辆装车码货不规范识别；本发明基于计算机视觉技术，搭建YOLOv8和PP‑HGNet分类模型，然后进行模型融合，重点对车厢装车码货不规范进行识别，对不规范场景及时预警，进而提高了效率以及准确率，同时节约了成本。
主权项：1.一种物流车辆装车码货不规范智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集摄像头的装车码货场景图片，对图片进行前期的预处理和数据标注，处理包括缩放、裁剪以及灰度化，以提高识别效果；S2、搭建YOLOv8模型进行车厢检测，提取车辆特征，设置合适的参数，采用预训练的模型，并根据实际场景调整模型的参数，包括检测阈值、框大小；S3、搭建PP-HGNet网络结构，进行装车码货不规范识别，根据实际需求选择合适的网络结构，并对网络进行优化，包括调整卷积核大小、增加网络层数；S4、进行模型融合，使用步骤2的特征输入步骤3的网络，即将YOLOv8模型的输出结果与PP-HGNet模型的输出结果进行融合，以提高识别的准确性；S5、模型训练和优化，采用包括迁移学习、数据增强的先进的方法，以提高模型的泛化能力和识别效果；同时，通过调整模型的超参数，学习率、迭代次数，以达到最佳的训练效果；S6、使用测试集进行车辆装车码货不规范识别，评估模型包括准确率、召回率的指标，以评估模型的性能。
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权利要求：
百度查询： 上海东普信息科技有限公司 一种物流车辆装车码货不规范智能识别方法、设备及介质
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