基于深度学习和多目标跟踪技术的包裹计数方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于深度学习和多目标跟踪技术的包裹计数方法及系统，首先获取物流的包裹数据并进行预处理；通过训练集对预设的基于深度学习的包裹检测模型进行训练，通过验证集对训练后的包裹检测模型进行测试和参数调整；得到最终的包裹检测模型；获取实时的物流包裹视频并对其进行关键帧采样，输入最终的包裹检测模型进行检测从而获得每个关键帧的包裹位置信息；根据关键帧的包裹位置信息，采用多目标跟踪算法对包裹进行计数。本发明基于现代计算机视觉技术和多目标跟踪计数进行物流包裹的自动计数，通过对物流的包裹视觉和位置信息进行挖掘，即使实时获取的包裹图片中含有密集且不规则摆放包裹时，亦能准确对包裹进行准确计数。