【技术实现步骤摘要】
快递问题包裹图像检索方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及计算机视觉和深度学习领域的快递问题包裹图像检索方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
[0002]随着电子商务的普及，越来越多的人通过网络进行商品选购。快递已经渗透人们平常生活的各个方面。快递行业快速发展的同时，也带来一些问题，其中不乏因快递丢失、快递无法识别导致的问题件，使得快递企业的服务达不到消费者的要求，从而使得快递企业与消费者之间产生矛盾。
[0003]目前快递包裹均采用张贴面单的方式来记录包裹信息，在分拣、运输与派送过程中，容易出现面单磨损、字迹模糊等情况，导致无法从面单上获得有效信息，造成快递无法派送成为问题件。一般物流企业会进行被动处理，拍照留存包裹外观，等待未收到快递包裹的用户来联系查找，再从用户所描述的信息中查找核实对应的问题件包裹。随着问题件数量增多，用户来查找，快递企业再用人工处理的方式，已经不能满足现有需求，容易造成问题件积压，用户投诉等情况。
技术实现思路
[0004]有...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种快递问题包裹图像检索方法，其特征在于，所述快递问题包裹图像检索方法包括以下步骤：获取快递包裹图片库中预先采集的问题包裹的图像，将所述图像制作为训练样本图像，将所述训练样本图像按照预置比例分成训练集、验证集和测试集，得到训练样本数据集；搭建VGG19网络框架，并将所述训练样本图像输入所述VGG19网络框架中进行训练，获取所述训练样本图像的图片特征，得到特征向量；将所述特征向量通过向量搜索引擎进行相似向量检索，输出搜索结果，得到问题包裹图像检索模型；将所述测试集输入包裹图像检索模型进行测试，若效果达到预期目标，则停止训练，得到最终的包裹图像检索模型；获取一张需要检索的问题包裹图片，将所述问题包裹图片输入到包裹图像检索模型中进行检索，输出所述图片库中检索出的结果，得到所述图片中快递包裹的信息，核实所述信息得到最终的正确结果。2.根据权利要求1所述的快递问题包裹图像检索方法，其特征在于，所述获取快递包裹图片库中预先采集的问题包裹的图像，将所述图像制作为训练样本图像，将所述训练样本图像按照预置比例分成训练集、验证集和测试集，得到训练样本数据集，包括：获取历史快递包裹图片库，所述图片库中包括预先处理完成的问题包裹快递生命周期拍摄图片，所述快递生命周期拍摄图片包括揽收图片、收件网点扫描图片、分拣入库图片、分拣出库图片、派件网点扫描图片；对所述快递生命周期拍摄图片进行图像处理，调整图片大小尺寸为224x224，得到训练样本图像；将所述训练样本图像按照预置比例5:3:2划分成训练集、验证集和测试集，得到训练样本数据集。3.根据权利要求1所述的快递问题包裹图像检索方法，其特征在于，所述将所述特征向量通过向量搜索引擎进行相似向量检索，输出搜索结果，得到问题包裹图像检索模型，包括：将所述快递包裹图片库加载进所述向量搜索引擎中；获取待检索图片的特征向量，输入所述向量搜索引擎中进行检索，得到检索结果；输出所述待检索图片的特征向量对应的快递包裹图片库中的图片名称，得到问题包裹图像检索模型。4.根据权利要求3所述的快递问题包裹图像检索方法，其特征在于，所述将所述快递包裹图片库加载进所述向量搜索引擎中，包括：将所述快递包裹图片库中图片，利用所述VGG19网络框架进行训练，获取所述图片的特征向量；所述特征向量通过所述向量搜索引擎的insert_vectors接口导入所述向量搜索引擎中；所述向量搜索引擎将给每个所述特征向量分配一个唯一的id，将每个所述特征向量id和其对应图片的关系保存起来。
5.根据权利要求3所述的快递问题包裹图像检索方法，其特征在于，所述获取待检索图片的特征向量，输入所述向量搜索引擎中进行检索，得到检索结果，包括：将所述待检索图片，利用所述VGG19网络框架进行训练，获取所述待检索的问题件图片特征向量；输入所述待检索...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐梦佳，李斯，杨周龙，
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：
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