本發(fā)明涉及快遞包裝識(shí)別，特別是涉及一種多層聯(lián)級(jí)式的快遞包裝圖像識(shí)別方法。

背景技術(shù)：

1、面對海量的快遞包裝廢棄物及其引發(fā)的環(huán)境影響，快遞包裝的快速識(shí)別是分析快遞包裝使用現(xiàn)狀、跟蹤行業(yè)綠色化表現(xiàn)、評(píng)估政策實(shí)施效果和提出管理路徑改進(jìn)方向的基礎(chǔ)。然而，由于目前缺乏高效、智能、可持續(xù)、低成本的應(yīng)用工具，難以實(shí)現(xiàn)廣泛持久的追蹤和監(jiān)管。因此，設(shè)計(jì)一種多層聯(lián)級(jí)式的快遞包裝圖像識(shí)別方法是十分有必要。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的是提供一種多層聯(lián)級(jí)式的快遞包裝圖像識(shí)別方法。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下方案：

3、本發(fā)明提供了一種多層聯(lián)級(jí)式的快遞包裝圖像識(shí)別方法，包括：

4、采集快遞包裝圖像數(shù)據(jù)；

5、基于快遞包裝圖像數(shù)據(jù)構(gòu)建多標(biāo)簽快遞包裝數(shù)據(jù)集；

6、基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)集對yolov8框架模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，得到預(yù)訓(xùn)練的yolov8n-cls模型；

7、將預(yù)訓(xùn)練的yolov8n-cls模型遷移至多標(biāo)簽快遞包裝數(shù)據(jù)集中對應(yīng)的子數(shù)據(jù)集，分別構(gòu)建內(nèi)外部包裝分類模型、內(nèi)緩沖包裝分類模型、外包裝材質(zhì)分類模型、外打包方式分類模型及多目標(biāo)定位識(shí)別模型；

8、根據(jù)所含目標(biāo)數(shù)量判斷待識(shí)別圖像的類型，若為單目標(biāo)包裝圖像，則將待識(shí)別圖像輸入內(nèi)外部包裝分類模型，將內(nèi)外部包裝分類模型的輸出結(jié)果輸入外包裝材質(zhì)分類模型、外打包方式分類模型及內(nèi)緩沖包裝分類模型，對單目標(biāo)包裝圖像進(jìn)行識(shí)別，若為多目標(biāo)包裝圖像，則將待識(shí)別圖像輸入多目標(biāo)定位識(shí)別模型，對多目標(biāo)包裝圖像進(jìn)行識(shí)別。

9、根據(jù)本發(fā)明提供的具體實(shí)施例，本發(fā)明公開了以下技術(shù)效果：

10、本發(fā)明提供了一種多層聯(lián)級(jí)式的快遞包裝圖像識(shí)別方法，該方法包括采集快遞包裝圖像數(shù)據(jù)，基于快遞包裝圖像數(shù)據(jù)構(gòu)建多標(biāo)簽快遞包裝數(shù)據(jù)集，基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)集對yolov8框架模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，得到預(yù)訓(xùn)練的yolov8n-cls模型，將預(yù)訓(xùn)練的yolov8n-cls模型遷移至多標(biāo)簽快遞包裝數(shù)據(jù)集中對應(yīng)的子數(shù)據(jù)集，分別構(gòu)建內(nèi)外部包裝分類模型、內(nèi)緩沖包裝分類模型、外包裝材質(zhì)分類模型、外打包方式分類模型及多目標(biāo)定位識(shí)別模型，根據(jù)所含目標(biāo)數(shù)量判斷待識(shí)別圖像的類型，若為單目標(biāo)包裝圖像，則將待識(shí)別圖像輸入內(nèi)外部包裝分類模型，將內(nèi)外部包裝分類模型的輸出結(jié)果輸入外包裝材質(zhì)分類模型、外打包方式分類模型及內(nèi)緩沖包裝分類模型，對單目標(biāo)包裝圖像進(jìn)行識(shí)別，若為多目標(biāo)包裝圖像，則將待識(shí)別圖像輸入多目標(biāo)定位識(shí)別模型，對多目標(biāo)包裝圖像進(jìn)行識(shí)別。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)快遞包裝圖像識(shí)別，便于使用。

技術(shù)特征：

1.一種多層聯(lián)級(jí)式的快遞包裝圖像識(shí)別方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，采集快遞包裝圖像數(shù)據(jù)，具體為：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，基于快遞包裝圖像數(shù)據(jù)構(gòu)建多標(biāo)簽快遞包裝數(shù)據(jù)集，具體為：

4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，將預(yù)訓(xùn)練的yolov8n-cls模型遷移至多標(biāo)簽快遞包裝數(shù)據(jù)集中對應(yīng)的子數(shù)據(jù)集，構(gòu)建內(nèi)外部包裝分類模型，具體為：

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，將預(yù)訓(xùn)練的yolov8n-cls模型遷移至多標(biāo)簽快遞包裝數(shù)據(jù)集中對應(yīng)的子數(shù)據(jù)集，構(gòu)建內(nèi)緩沖包裝分類模型，具體為：

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，將預(yù)訓(xùn)練的yolov8n-cls模型遷移至多標(biāo)簽快遞包裝數(shù)據(jù)集中對應(yīng)的子數(shù)據(jù)集，分別構(gòu)建外包裝材質(zhì)分類模型，具體為：

7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，將預(yù)訓(xùn)練的yolov8n-cls模型遷移至多標(biāo)簽快遞包裝數(shù)據(jù)集中對應(yīng)的子數(shù)據(jù)集，構(gòu)建外打包方式分類模型，包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，將預(yù)訓(xùn)練的yolov8n-cls模型遷移至多標(biāo)簽快遞包裝數(shù)據(jù)集中對應(yīng)的子數(shù)據(jù)集，構(gòu)建多目標(biāo)定位識(shí)別模型，包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種多層聯(lián)級(jí)式的快遞包裝圖像識(shí)別方法，該方法包括采集快遞包裝圖像數(shù)據(jù)，構(gòu)建多標(biāo)簽快遞包裝數(shù)據(jù)集，對YOLOv8框架模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，將預(yù)訓(xùn)練的模型遷移至多標(biāo)簽快遞包裝數(shù)據(jù)集中對應(yīng)的子數(shù)據(jù)集，分別構(gòu)建內(nèi)外部包裝分類模型、內(nèi)緩沖包裝分類模型、外包裝材質(zhì)分類模型、外打包方式分類模型及多目標(biāo)定位識(shí)別模型，判斷待識(shí)別圖像的類型，若為單目標(biāo)包裝圖像，則將待識(shí)別圖像輸入內(nèi)外部包裝分類模型，將內(nèi)外部包裝分類模型的輸出結(jié)果輸入外包裝材質(zhì)分類模型、外打包方式分類模型及內(nèi)緩沖包裝分類模型，進(jìn)行識(shí)別，若為多目標(biāo)包裝圖像，則將待識(shí)別圖像輸入多目標(biāo)定位識(shí)別模型，對多目標(biāo)包裝圖像進(jìn)行識(shí)別。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)快遞包裝圖像識(shí)別。

技術(shù)研發(fā)人員：溫宗國,譚旖琦
受保護(hù)的技術(shù)使用者：清華大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6