【摘 要】
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仓储作为物流的重要职能,不仅是加快商品流通,节约流通费用的重要手段,更是保证社会再生产过程顺利进行的必要条件,是现代化物流体系中不可缺少的环节。与此同时,由于仓储物资的种类多样,形状不一,对仓储物资盘点及出入库管理一直是物流领域的一大难题。本文以某电力仓库为分析背景,结合深度学习,研究了整箱物资与零散物资的出入库自动识别算法,主要工作如下:首先,物资图像数据采集工作复杂且繁琐,需要考虑到各种物资的
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仓储作为物流的重要职能,不仅是加快商品流通,节约流通费用的重要手段,更是保证社会再生产过程顺利进行的必要条件,是现代化物流体系中不可缺少的环节。与此同时,由于仓储物资的种类多样,形状不一,对仓储物资盘点及出入库管理一直是物流领域的一大难题。本文以某电力仓库为分析背景,结合深度学习,研究了整箱物资与零散物资的出入库自动识别算法,主要工作如下:首先,物资图像数据采集工作复杂且繁琐,需要考虑到各种物资的数量、形态、位置等因素,用传统的人工采集方式需要消耗大量的人力与时间成本。考虑到仓储物资出入库场景较为单一,本文设计了ROI数据增强方法,该方法可以生成数量不同、位置各异的仓储物资图像,在保证模型泛化能力的基础上,减少数据采集工作难度。其次,针对实际的电力仓库场景中,有许多零散物资体积小、价值低,不满足传统RFID物资管理方式,本文提出了仓储物资图像识别算法,利用Res Net结合迁移学习,在训练集与测试集上对不同种类的物资识别率达到99%。除此之外,为了完成相同物资不同型号的细粒度识别,本文提出了基于物资像素点面积差的匹配算法,利用物资的像素点面积来区分物资型号。最后,考虑到整箱物资出入库的实际需求,本文利用OCR（光学字符识别）提取物资包装箱的字符标识,分词后再与数据库进行字符匹配,完成整箱物资出入库识别。综上所述,本文结合实际的电力仓库场景,搭建了适用于零散物资、整箱物资的出入库识别算法,并通过实际案例验证了算法的可行性。
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