【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习和机器视觉的包裹分类输送系统
本专利技术属于智慧物流领域，涉及到模式识别、人工智能、机器视觉等技术，特别涉及一种基于深度学习和机器视觉的包裹分类输送系统。
技术介绍
随着我国物流行业的快速发展，我国的物流包裹年总量逐年上升，而如何快速有效地进行物流包裹运输越来越成为物流企业值得思考的问题。包裹分类输送则是物流运输线上重要的一个环节，由于物流输送线上包裹类型多、数量大，这样也就对包裹分类输送提出了更高的要求，目前物流输送线上的包裹分类输送主要是依靠工人对包裹按照包裹类型进行手动分类输送的，这种分类输送方式处理能力是有限的，尤其自动化程度低、效率不高、成本较大，越来越不能适应物流行业快速发展的要求。为了有效地解决这一问题，本专利技术提出了一种基于深度学习和机器视觉的包裹分类输送系统，不仅可以自动提取各种类型包裹的图像特征，实现包裹类型的识别，而且可以根据包裹类型进行分类输送。
技术实现思路
本专利技术针对现有物流输送线上包裹分类输送技术的不足，提出一种基于深度学习和机器视觉的包裹分类输送系统。...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习和机器视觉的包裹分类输送系统，其特征在于，包括：/n包裹图像数据集，用于深度学习部分训练学习；/n深度学习部分，输出可与机器视觉部分结合的用于判断包裹类型的网络模型；/n机器视觉部分，采集当前待分类的包裹图像，结合深度学习部分输出的网络模型，判断当前待分类的包裹类型，并向分类输送控制部分发送指令；/n分类输送控制部分，根据机器视觉部分发送的指令对机械分类输送部分进行控制，执行分类输送；/n机械分类输送部分，用于将包裹按类型不同进行分类输送。/n一种基于深度学习和机器视觉的包裹分类输送系统工作流程：首先通过采集物流运输线上主要类型的包裹图像来建立包裹图像数...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习和机器视觉的包裹分类输送系统，其特征在于，包括：
包裹图像数据集，用于深度学习部分训练学习；
深度学习部分，输出可与机器视觉部分结合的用于判断包裹类型的网络模型；
机器视觉部分，采集当前待分类的包裹图像，结合深度学习部分输出的网络模型，判断当前待分类的包裹类型，并向分类输送控制部分发送指令；
分类输送控制部分，根据机器视觉部分发送的指令对机械分类输送部分进行控制，执行分类输送；
机械分类输送部分，用于将包裹按类型不同进行分类输送。
一种基于深度学习和机器视觉的包裹分类输送系统工作流程：首先通过采集物流运输线上主要类型的包裹图像来建立包裹图像数据集；其次将包裹图像数据集传输给深度学习部分进行训练学习；然后将训练学习结果与机器视觉部分相整合，来判断当前的包裹类型；最终机器视觉部分依据当前包裹的类型来发送相应指令给分类输送控制部分，分类输送控制部分根据指令控制机械分类输送部分执行相应动作，从而实现包裹的分类输送。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习和机器视觉的包裹分类输送系统，其特征在于，所述的包裹图像数据集是通过以下方式得到：首先采用LabelImg工具对收集到的不同类型、不同环境下包裹图像进行标注；其次将标注结果进行汇总，从而得到包裹图像数据集。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习和机器视觉的包裹分类输送系统，其特征在于，所述的机械分类输送部分包括包裹输送装置(1)、包裹类型一输送装置(2)、包裹类型二输送装置(3)、包裹类型三输送装置(4)、可转向滚轮台(5)；包裹输送装置(1)布置于可转向滚轮台(5)前；可转向滚轮台(5)布置于包裹输送装置(1)后；包裹类型一输送装置(2)布置于可转向滚轮台(5)的正后方；包裹类型二输送装置(3)布置于可转向滚轮台(5)左后方，且与包裹输送装置(1)输送方向成45°夹角；包裹类型三输送装置(4)布置于可转向滚轮台(5)右后方，且与包裹输送装置(1)输送方向成45°夹角。
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习和机器视觉的包裹分类输送系统，其特征在于，所述的包裹输送装置(1)、包裹类型一输送装置(2)、包裹类型二输送装置(3)、...
【专利技术属性】
技术研发人员：奚之贵，杨其华，应刘巍，
申请(专利权)人：中国计量大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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