[发明专利]一种基于深度学习的快递包裹检测识别算法在审
| 申请号： | 202211045780.2 | 申请日： | 2022-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN115311626A | 公开（公告）日： | 2022-11-08 |
| 发明（设计）人： | 尹皓;陈鑫;陈路;张贵平;王紫浩;汤斌;葛道凯;梁西波;狄波;王成 | 申请（专利权）人： | 金锋馥（滁州）科技股份有限公司;电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V10/20;G06V10/25;G06V10/82 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 239000 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 快递 包裹 检测 识别 算法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于深度学习的快递包裹检测识别算法，其特征在于：包括以下步骤：
S1.预处理步骤：在预处理阶段对数据分别进行了hsv色彩空间增强、尺度变换增强与180度图片翻转增强，赋予了整个网络旋转不变性以及提升了网络对光照变化的鲁棒性以及快件角度变化的鲁棒性；
S2.更换算法：在YOLOv5n网络的基础上将CSPDarknet53中的普通卷积层(CONV)换成了GhostConv，减少了网络整体的FLOPs，并使用了GIoU loss作为损失函数；
S3.检测识别：在检测过程中选取适当的ROI区域，减少计算冗余，减少检测算法推理时的花销。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的快递包裹检测识别算法，其特征在于：所述本发明中快递包裹检测识别算法基于YOLOv5n网络。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的快递包裹检测识别算法，其特征在于：所述本发明中快递包裹检测识别算法与YOLOv5n网络采用同一种CPU作为运算芯片，且该CPU为IntelI7-10700。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的快递包裹检测识别算法，其特征在于：所述本发明中快递包裹检测识别算法利用2D工业相机实时检测快件。
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