| 基于Faster-RCNN的物流包裹图像识别研究 |
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| 引用本文： | 奚之贵,杨其华,应刘巍.基于Faster-RCNN的物流包裹图像识别研究[J].科技通报,2021,37(1):56-59,64. |
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| 作者姓名： | 奚之贵 杨其华 应刘巍 |
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| 作者单位： | 中国计量大学质量与安全工程学院,杭州310018;中国计量大学质量与安全工程学院,杭州310018;中国计量大学质量与安全工程学院,杭州310018 |
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| 基金项目： | 浙江省科学技术厅2018年度重点研发计划项目 |
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| 摘 要： | 针对物流输送线上包裹需要分类识别输送的问题,进行物流包裹图像识别实现方法研究.利用Faster-RCNN深度学习模型对物流输送线上常见的纸盒、软包和蛇皮袋三类包装的包裹进行图像识别研究,优化调整模型的训练学习参数并进行交叉验证.实验确定Faster-RCNN深度学习模型用于包裹图像识别的最佳训练学习参数为学习率0.0020、训练集与测试集的数量比例7:3和迭代次数2810次,最后将优化调整后的模型用于物流包裹识别验证.实验数据表明优化调整的Faster-RCNN深度学习模型,对于包裹识别平均准确率可达到89.22％,在物流包裹图像识别领域具有较高的识别水平.
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| 关 键 词： | 物流包裹 图像识别 深度学习 |
Research on Image Recognition of Logistics Package Based on Faster-rcnn |
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| Xi Zhigui,Yang Qihua,Ying Liuwei.Research on Image Recognition of Logistics Package Based on Faster-rcnn[J].Bulletin of Science and Technology,2021,37(1):56-59,64. |
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| Authors: | Xi Zhigui Yang Qihua Ying Liuwei |
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