【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及快递包装识别，特别是涉及一种多层联级式的快递包装图像识别方法。
技术介绍
1、面对海量的快递包装废弃物及其引发的环境影响，快递包装的快速识别是分析快递包装使用现状、跟踪行业绿色化表现、评估政策实施效果和提出管理路径改进方向的基础。然而，由于目前缺乏高效、智能、可持续、低成本的应用工具，难以实现广泛持久的追踪和监管。因此，设计一种多层联级式的快递包装图像识别方法是十分有必要。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的是提供一种多层联级式的快递包装图像识别方法。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
3、本专利技术提供了一种多层联级式的快递包装图像识别方法，包括：
4、采集快递包装图像数据；
5、基于快递包装图像数据构建多标签快递包装数据集；
6、基于预设的数据集对yolov8框架模型进行预训练，得到预训练的yolov8n-cls模型；
7、将预训练的yolov8n-cls模型迁移...
【技术保护点】
1.一种多层联级式的快递包装图像识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集快递包装图像数据，具体为：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于快递包装图像数据构建多标签快递包装数据集，具体为：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，将预训练的YOLOv8n-cls模型迁移至多标签快递包装数据集中对应的子数据集，构建内外部包装分类模型，具体为：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将预训练的YOLOv8n-cls模型迁移至多标签快递包装数据集中对应的子数据集，构建内缓冲包装分
【技术特征摘要】
1.一种多层联级式的快递包装图像识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集快递包装图像数据，具体为：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于快递包装图像数据构建多标签快递包装数据集，具体为：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，将预训练的yolov8n-cls模型迁移至多标签快递包装数据集中对应的子数据集，构建内外部包装分类模型，具体为：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将预训练的yolov8n-cls模型迁移至多标签快递包装数据集中对应的...
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