【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，特别是涉及一种基于yolov5的快递包裹检测系统及方法。
技术介绍
1、随着电子商务的迅猛发展，快递包裹的数量不断增加，快递行业也日益繁忙。为了提高快递处理效率和准确性，自动化的快递包裹检测系统变得至关重要。传统的方法主要依赖人工处理，但人工处理存在效率低、成本高和容易出错的问题。
2、因此，深度学习技术已被广泛应用于自动快递包裹检测系统中，以提高准确性和效率。然而，在目前的快递包裹检测系统中仍然存在以下问题：
3、1、一些快递包裹检测系统虽然能够提供高准确性，但在实时性方面表现不佳。这就出现需要快速处理大量包裹的场景下保持准确性和实时性的平衡问题。
4、2、资源消耗问题：一些深度学习模型在计算和内存资源上消耗较大，难以部署到资源受限的环境中，如嵌入式系统。
5、3、关键特征的准确捕捉问题：在光照、背景杂乱的环境下，快递包裹检测需要准确捕捉包裹的关键特征，以确保正确的识别。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了...
【技术保护点】
1.一种基于YOLOv5的快递包裹检测系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于YOLOv5的快递包裹检测系统，其特征在于，所述系统通过Flask构建前端页面、处理用户上传的图像和视频文件、与后端深度学习模型进行通信以获取检测结果，并将结果呈现给用户。
3.根据权利要求1所述的一种基于YOLOv5的快递包裹检测系统，其特征在于，所述多类别数据集中，快递包裹根据包装材料的不同被分成五个类别，包括塑料袋、纸壳箱、泡沫箱、纸袋和气泡袋；所述多类别数据集中，包括近距离拍摄角度和复杂环境中堆叠杂乱的情景，以模拟真实的应用场景。p>
4.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种基于yolov5的快递包裹检测系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于yolov5的快递包裹检测系统，其特征在于，所述系统通过flask构建前端页面、处理用户上传的图像和视频文件、与后端深度学习模型进行通信以获取检测结果，并将结果呈现给用户。
3.根据权利要求1所述的一种基于yolov5的快递包裹检测系统，其特征在于，所述多类别数据集中，快递包裹根据包装材料的不同被分成五个类别，包括塑料袋、纸壳箱、泡沫箱、纸袋和气泡袋；所述多类别数据集中，包括近距离拍摄角度和复杂环境中堆叠杂乱的情景，以模拟真实的应用场景。
4.根据权利要求1...
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