一种基于目标检测的仓储稽核方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于目标检测的仓储稽核方法及系统，其中方法包括：获取待分拣物品的图像数据，并存储于图像数据库；将所述图像数据进行增广训练得到增广图像数据，并存储于所述图像数据库；通过Cascade_Rcnn算法建立目标物品检测模型，并设置训练参数，通过存储于图像数据库的图像数据及增广图像数据对所述目标按检测模型进行测试，使得模型准确率高于99%；通过目标物品检测模型识别待分拣的目标物品，将图像识别结果发送至终端设备，完成目标物品的仓储稽核。本发明专利技术的目标物品检测模型完全由数据端到端训练，不用额外的数据处理；本发明专利技术实现提高单张图像识别速度，识别速度达0.2s/张；本发明专利技术提高分拣效率和准确性，分拣准确率达到99%。

【技术实现步骤摘要】
一种基于目标检测的仓储稽核方法及系统
本专利技术涉及图像识别
，特别是涉及一种基于目标检测的仓储稽核方法及系统。
技术介绍
仓储分拣系统是随着经济和电商行业的迅猛发展而诞生的，高效性对电商物流而言至关重要。为了提高效率，大部分公司或者企业都会在仓储分拣这个环节提升效率。而仓储分拣系统工程是实现现代物流管理低成本高效率的关键技术所在。仓储分拣系统可以根据客户的订单要求和配送计划，迅速准确地将商品从仓储位置或其他区位核查分拣出来，传统的拣货方式要求拣货人员必须熟练被拣货品，熟悉仓库货物库区分布，使得拣货人员的拣货作业，拣货效率和准确率都提出了较高要求。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于目标检测的仓储稽核方法及系统，提高拣货效率及准确率。本专利技术一个实施例提供一种基于目标检测的仓储稽核方法，包括：获取待分拣物品的图像数据，并存储于图像数据库；将所述图像数据进行增广训练得到增广图像数据，并存储于所述图像数据库；通过Cascade_Rcnn算法建立目标物品检测模型，并设置训练参数，通过存储于图像数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于目标检测的仓储稽核方法，其特征在于，包括：/n获取待分拣物品的图像数据，并存储于图像数据库；/n将所述图像数据进行增广训练得到增广图像数据，并存储于所述图像数据库；/n通过Cascade_Rcnn算法建立目标物品检测模型，并设置训练参数，通过存储于图像数据库的图像数据及增广图像数据对所述目标按检测模型进行测试，使得模型准确率高于99%；/n通过目标物品检测模型识别待分拣的目标物品，将图像识别结果发送至终端设备，完成目标物品的仓储稽核。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于目标检测的仓储稽核方法，其特征在于，包括：
获取待分拣物品的图像数据，并存储于图像数据库；
将所述图像数据进行增广训练得到增广图像数据，并存储于所述图像数据库；
通过Cascade_Rcnn算法建立目标物品检测模型，并设置训练参数，通过存储于图像数据库的图像数据及增广图像数据对所述目标按检测模型进行测试，使得模型准确率高于99%；
通过目标物品检测模型识别待分拣的目标物品，将图像识别结果发送至终端设备，完成目标物品的仓储稽核。


2.如权利要求1所述的一种基于目标检测的仓储稽核方法，其特征在于，所述通过目标物品检测模型识别待分拣的目标物品之前，还包括：上传所述目标物品检测模型至云服务器，以提供检测算法服务接口给终端设备调用。


3.如权利要求1所述的一种基于目标检测的仓储稽核方法，其特征在于，所述增广训练包括：同类增广及混类增广；其中，所述同类增广包括：图像翻转、图像旋转、图像缩放、图像移位、图像模糊；所述混类增广包括：图像Mixup。


4.如权利要求1所述的一种基于目标检测的仓储稽核方法，其特征在于，所述将所述图像数据进行增广训练得到增广图像数据，通过以下公式进行计算：



其中，及为两组输入图像数据的像素维度值，为增广图像数据的像素维度值，及为输入图像数据的one-hot编码，为增广图像数据的one-hot编码，为图像融合比例控制因子。


5.如权利要求1所述的一种基于目标检测的仓储稽核方法，其特征在于，所述设置训练参数包括：
设置训练epoch为60，设置初始学习率为0.002，设置隔16个e...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄祖浩，丁明，李海荣，陈永辉，
申请(专利权)人：广州市玄武无线科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44