【技术实现步骤摘要】
杂物检测方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及图像识别处理
，特别是涉及一种杂物检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
为了更好地服务客户，快件准确、安全、无损的送到客户手中，分拨运作需要趋向于规范，工作环境需要整洁。但是也存在个别分拨中心工作环境脏乱，不符合公司的6s规定，因此有必要充分利用摄像头信息去分析做件台整洁情况。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种杂物检测方法、装置、设备及存储介质，能够避免操作环境的脏乱给快递带来的影响。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种杂物检测方法，包括以下步骤：获取多张带有做件台的图片；对所述多张带有做件台的图片进行目标标注，得到多个训练图像数据；将所述多个训练图像数据输入至目标检测网络中进行训练，建立检测模型，其中，所述目标检测网络为yolov3-spp模型，包括RepVGG层、空间金字塔池化层和输出层；获取待检测的监控视频，并将所述监控视频输入至所述检测模型，得到检测结果。
【技术保护点】
1.一种杂物检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取多张带有做件台的图片；/n对所述多张带有做件台的图片进行目标标注，得到多个训练图像数据；/n将所述多个训练图像数据输入至目标检测网络中进行训练，建立检测模型，其中，所述目标检测网络为yolov3-spp模型，包括RepVGG层、空间金字塔池化层和输出层；/n获取待检测的监控视频，并将所述监控视频输入至所述检测模型，得到检测结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种杂物检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取多张带有做件台的图片；
对所述多张带有做件台的图片进行目标标注，得到多个训练图像数据；
将所述多个训练图像数据输入至目标检测网络中进行训练，建立检测模型，其中，所述目标检测网络为yolov3-spp模型，包括RepVGG层、空间金字塔池化层和输出层；
获取待检测的监控视频，并将所述监控视频输入至所述检测模型，得到检测结果。
2.根据权利要求1所述的杂物检测方法，其特征在于，所述对所述多张带有做件台的图片进行目标标注包括：
调用图片标注工具，对所述带有做件台的图片中的杂物进行选取，并完成标注，得到训练图像数据。
3.根据权利要求1所述的杂物检测方法，其特征在于，所述将所述多个训练图像数据输入至目标检测网络中进行训练，建立检测模型包括：
将所述训练图像数据输入至所述RepVGG层进行特征提取，得到第一特征图；
将所述第一特征图输入至所述空间金字塔池化层进行池化处理，得到第二特征图；
将所述第一特征图和第二特征图输入至所述输出层得到多个检测框；
调用损失函数计算所述检测框的位置的回归损失，并根据回归损失对所述yolov3-spp模型的参数进行调整，直至所述yolov3-spp模型收敛，得到检测模型。
4.根据权利要求3所述的杂物检测方法，其特征在于，在训练时，所述RepVGG层包括多个依次连接的RepVGG区块，每个RepVGG区块均包括依次相连的3x3卷积层和ReLU层，所述3x3卷积层设置有平行的1x1卷积分支和/或恒等映射分支；在训练完成后得到的检测模型中，将RepVGG区块中的所述1x1卷积分支和所述恒等映射分支分别与所述3x3卷积层进行融合，得到3x3卷积单元。
5.根据权利要求4所述的杂物检测方法，其特征在于，所述将RepVGG区块中的所述1x1卷积分支和恒等映射分支与所述3x3卷积层进行融合包括：
将所述1x1卷积分支填充成3x3卷积的形式，得到第一融合单元；
将恒等映射分支等效成1x1卷积的形式，将等效后的1x1卷积的形式填充成3x3...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐梦佳，李斯，赵齐辉，
申请(专利权)人：上海东普信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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