【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及目标检测领域，尤其涉及面向无人仓的目标图像检测方法及系统。
技术介绍
1、针对无人仓库货架摆放物品的目标图像特征提取方法，较为接近的现有技术包括基于计算机视觉和深度学习的物品检测和识别方法。这些技术广泛应用于自动化仓储系统、机器人视觉导航和智能零售等领域。以下是几种现有技术及其应用现状，以及各自存在的缺陷：
2、传统计算机视觉方法依赖于手工设计的特征提取算法，如边缘检测、角点检测、颜色直方图、sift(尺度不变特征变换)和surf(加速鲁棒特征)等。这些方法用于从图像中提取物品的几何和纹理特征，进而进行物品识别和定位。
3、边缘检测是一种识别图像中强度变化明显区域的技术，这些区域通常对应于物体的边界。常见的边缘检测算法包括sobel、prewitt、roberts和canny边缘检测。sobel和prewitt使用卷积核计算图像的梯度，检测水平和垂直方向上的边缘，roberts使用对角方向的卷积核，适合检测对角线边缘，而canny边缘检测则包括噪声过滤、梯度计算、非极大值抑制和双阈值检测等步骤，提供
【技术保护点】
1.一种面向无人仓货架摆放物品的目标图像检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种面向无人仓货架摆放物品的目标图像检测方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的一种面向无人仓货架摆放物品的目标图像检测方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的一种面向无人仓货架摆放物品的目标图像检测方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的一种面向无人仓货架摆放物品的目标图像检测方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的一种面向无人仓货架摆放物品的目标图像检测方法，其特征在于：
<...【技术特征摘要】
1.一种面向无人仓货架摆放物品的目标图像检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种面向无人仓货架摆放物品的目标图像检测方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的一种面向无人仓货架摆放物品的目标图像检测方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的一种面向无人仓货架摆放物品的目标图像检测方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的一种面向无人仓货架摆放物品的目标图像检测方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵文炎，钟诚，田殿雄，张欢，卢泽钰，宋孜，杨宇，李晓梅，王涛，秦浩然，穆勇，
申请(专利权)人：国网冀北电力有限公司唐山供电公司，
类型：发明
国别省市：
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