本发明专利技术公开了一种基于目标检测的卷烟订单纠错方法，包括：基于YOLOv4算法建立卷烟目标检测模型；采集打包后的整箱卷烟产品的图像信息，将图像信息输入至卷烟目标检测模型中进行目标检测，得到目标检测结果；其中，目标检测结果至少包括卷烟品牌和卷烟数量；将目标检测结果与用户需求订单进行比对，若比对结果不一致，则触发订单纠错报警。本发明专利技术基于YOLOv4算法的卷烟目标检测模型来对打包后的卷烟产品进行目标检测，能够快速、准确和有效的识别校验订单，为高效精准地服务客户提供了有力保障；并且能够大幅度降低作业人员在码放货物的同时核对订单的工作强度，消除了因未及时发现订单差异，而导致的经济损失。而导致的经济损失。而导致的经济损失。
【技术实现步骤摘要】
基于目标检测的卷烟订单纠错方法、装置、系统和设备
[0001]本专利技术属于目标检测
，具体涉及一种基于目标检测的卷烟订单纠错方法、装置、系统和设备。
技术介绍
[0002]目前卷烟物流通过条烟包装机进行自动装箱和出库，在该过程中，由于条烟包装机自身无法精确地对条烟品牌和数量进行校验，导致可能出现条烟包装机包装成的整箱产品与用户需求订单不一致，例如：某商超卷烟零售用户需求订单为中华10条、黄鹤楼10条以及娇子 10条，但打包后的整箱卷烟产品包括中华12条、黄鹤楼9条以及娇子9条，因此存在打包错误。现有技术需要将条烟包装与用户订单进行人工核对，例如核对待分发商户名称、条烟品牌和数量等，人工成本较大，且依靠人工核对校验难免出现疏漏，最后引起错烟、少烟和多烟等，造成经济损失或客户满意度低下。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的是提供一种基于目标检测的卷烟订单纠错方法、装置、系统和设备，用于解决现有技术中利用人工核对条烟包装，容易出错且效率低下的技术问题。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0005]第一方面，本专利技术提供一种基于目标检测的卷烟订单纠错方法，包括：
[0006]基于YOLOv4算法建立卷烟目标检测模型；
[0007]采集打包后的整箱卷烟产品的图像信息，将图像信息输入至所述卷烟目标检测模型中进行目标检测，得到目标检测结果；其中，所述目标检测结果至少包括卷烟品牌和卷烟数量；
[0008]将所述目标检测结果与用户需求订单进行比对，若比对结果不一致，则触发订单纠错报警。
[0009]在一种可能的设计中，基于YOLOv4算法建立卷烟目标检测模型，包括：
[0010]获取若干历史卷烟打包图像以构建训练样本集，并对所述训练样本集进行处理；
[0011]利用YOLOv4算法对处理后的训练样本集进行训练，得到卷烟目标检测模型。
[0012]在一种可能的设计中，对所述训练样本集进行处理，包括：
[0013]对所述训练样本集进行预处理，其中，预处理方式包括依次进行的图像格式处理、数据增加处理以及数据融合处理；
[0014]将预处理后的训练样本集中每一图像进行网格划分，并获取每个网格的预测框，得到带有预测框的最终训练样本集。
[0015]在一种可能的设计中，在采集包装后的整箱卷烟产品的图像信息之前，所述方法还包括：
[0016]将零散卷烟产品通过传送机构送入包装机进行包装，并通过设于包装机出口的卷烟感应装置检测整箱卷烟产品的到达信号，以便在检测到信号时触发图像采集装置对整箱
卷烟产品进行图像采集。
[0017]在一种可能的设计中，所述卷烟感应装置包括至少一个红外感应器，所述红外感应器设于所述传送机构上且靠近所述包装机的出口位置处。
[0018]在一种可能的设计中，所述图像采集装置包括至少一个工业相机，所述工业相机设于所述卷烟感应装置的上方。
[0019]第二方面，本专利技术提供一种基于目标检测的卷烟订单纠错装置，包括：
[0020]模型建立模块，用于基于YOLOv4算法建立卷烟目标检测模型；
[0021]目标检测模块，用于采集打包后的整箱卷烟产品的图像信息，将图像信息输入至所述卷烟目标检测模型中进行目标检测，得到目标检测结果；其中，所述目标检测结果至少包括卷烟品牌和卷烟数量；
[0022]报警模块，用于将所述目标检测结果与用户需求订单进行比对，若比对结果不一致，则触发订单纠错报警。
[0023]在一种可能的设计中，所述模型建立模块具体包括：
[0024]样本处理单元，用于获取若干历史卷烟打包图像以构建训练样本集，并对所述训练样本集进行处理；
[0025]样本训练单元，用于利用YOLOv4算法对处理后的训练样本集进行训练，得到卷烟目标检测模型。
[0026]在一种可能的设计中，在对所述训练样本集进行处理时，所述样本处理单元具体用于：
[0027]对所述训练样本集进行预处理，其中，预处理方式包括依次进行的图像格式处理、数据增加处理以及数据融合处理；
[0028]将预处理后的训练样本集中每一图像进行网格划分，并获取每个网格的预测框，得到带有预测框的最终训练样本集。
[0029]在一种可能的设计中，所述装置还包括：
[0030]图像采集模块，用于将零散卷烟产品通过传送机构送入包装机进行包装，并通过设于包装机出口的卷烟感应装置检测整箱卷烟产品的到达信号，以便在检测到信号时触发图像采集装置对整箱卷烟产品进行图像采集。
[0031]在一种可能的设计中，所述卷烟感应装置包括至少一个红外感应器，所述红外感应器设于所述传送机构上且靠近所述包装机的出口位置处。
[0032]在一种可能的设计中，所述图像采集装置包括至少一个工业相机，所述工业相机设于所述卷烟感应装置的上方。
[0033]第三方面，本专利技术提供一种基于目标检测的卷烟订单纠错系统，包括设于包装机出口的卷烟感应装置、设于卷烟感应装置上方的图像采集装置、与卷烟感应装置和图像采集装置分别电连接的控制器以及与所述控制器通信连接的服务器，所述服务器用于执行如第一方面任意一种可能的设计中所述的基于目标检测的卷烟订单纠错方法。
[0034]第四方面，本专利技术提供一种计算机设备，包括依次通信相连的存储器、处理器和收发器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述收发器用于收发消息，所述处理器用于读取所述计算机程序，执行如第一方面任意一种可能的设计中所述的基于目标检测的卷烟订单纠错方法。
[0035]第五方面，本专利技术提供一种计算机设备，包括依次通信相连的存储器、处理器和收发器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述收发器用于收发消息，所述处理器用于读取所述计算机程序，执行如第一方面任意一种可能的设计中所述的基于目标检测的卷烟订单纠错方法。
[0036]第六方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，执行如第一方面任意一种可能的设计中所述的基于目标检测的卷烟订单纠错方法。
[0037]第七方面，本专利技术提供一种包含指令的计算机程序产品，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行如第一方面任意一种可能的设计中所述的基于目标检测的卷烟订单纠错方法。
[0038]本专利技术相较于现有技术的有益效果为：
[0039]本专利技术基于YOLOv4算法建立卷烟目标检测模型；采集打包后的整箱卷烟产品的图像信息，将图像信息输入至所述卷烟目标检测模型中进行目标检测，得到目标检测结果；其中，所述目标检测结果至少包括卷烟品牌和卷烟数量；最后将所述目标检测结果与用户需求订单进行比对，若比对结果不一致，则触发订单纠错报警。本专利技术基于 YOLOv4算法的卷烟目标检测模型来对打包后的卷烟产品进行目标检测，包括核对卷烟的品牌和数量，从而能够快速、准确和有效的识别校验订单，为高效精准地服务客户提供了有力保本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于目标检测的卷烟订单纠错方法，其特征在于，包括：基于YOLOv4算法建立卷烟目标检测模型；采集打包后的整箱卷烟产品的图像信息，将图像信息输入至所述卷烟目标检测模型中进行目标检测，得到目标检测结果；其中，所述目标检测结果至少包括卷烟品牌和卷烟数量；将所述目标检测结果与用户需求订单进行比对，若比对结果不一致，则触发订单纠错报警。2.根据权利要求1所述的基于目标检测的卷烟订单纠错方法，其特征在于，基于YOLOv4算法建立卷烟目标检测模型，包括：获取若干历史卷烟打包图像以构建训练样本集，并对所述训练样本集进行处理；利用YOLOv4算法对处理后的训练样本集进行训练，得到卷烟目标检测模型。3.根据权利要求2所述的基于目标检测的卷烟订单纠错方法，其特征在于，对所述训练样本集进行处理，包括：对所述训练样本集进行预处理，其中，预处理方式包括依次进行的图像格式处理、数据增加处理以及数据融合处理；将预处理后的训练样本集中每一图像进行网格划分，并获取每个网格的预测框，得到带有预测框的最终训练样本集。4.根据权利要求1所述的基于目标检测的卷烟订单纠错方法，其特征在于，在采集包装后的整箱卷烟产品的图像信息之前，所述方法还包括：将零散卷烟产品通过传送机构送入包装机进行包装，并通过设于包装机出口的卷烟感应装置检测整箱卷烟产品的到达信号，以便在检测到信号时触发图像采集装置对整箱卷烟产品进行图像采集。5.根据权利要求4所述的基于目标检测的卷烟订单纠错方...
【专利技术属性】
技术研发人员：付瑜，董英钊，
申请(专利权)人：内蒙古自治区烟草公司巴彦淖尔市公司，
类型：发明
国别省市：
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