冷链快递生鲜包裹的智能识别方法技术

本发明专利技术公开了一种冷链快递生鲜包裹的智能识别方法

【技术实现步骤摘要】
冷链快递生鲜包裹的智能识别方法、装置及存储介质


[0001]本专利技术涉及物流运输领域，具体涉及一种冷链快递生鲜包裹的智能识别方法
、
装置及存储介质
。

技术介绍

[0002]冷链运输
(Cold
‑
chain transportation)
是指在运输全过程中，无论是装卸搬运
、
变更运输方式
、
更换包装设备等环节，都使所运输货物始终保持一定温度的运输
。
通过冷链运输的货物主要包括：生鲜品，如蔬菜
、
水果
、
肉
、
禽
、
蛋
、
水产品和花卉产品；加工食品：速冻食品
、
禽
、
肉
、
水产等包装熟食
、
冰淇淋奶制品以及快餐原料；医药产品：各类需要冷藏的药品
、
医疗器械等
。
对于生鲜品而言，其存在保质期短
、
易腐烂
、
运输过程中的损耗高的特性，尤其依赖合格的冷链运输以延长生鲜期，但当前冷链快递企业在处理生鲜包裹时面临着一些挑战，由于无法区分生鲜和非生鲜包裹，操作人员可能无法采取适当的预防措施来保护生鲜产品
。
这不仅增加了破损率，还可能影响到生鲜产品的质量和新鲜度
。
因此，寻找有效的生鲜包裹识别和处理方法成为了冷链快递企业亟需解决的问题
。r/>[0003]因此，现有技术还有待于改进和发展
。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种冷链快递生鲜包裹的智能识别方法
、
装置及存储介质，旨在解决现有技术中无法区分生鲜和非生鲜包裹，导致操作人员无法采取适当的预防措施来保护生鲜产品的问题
。
[0005]本专利技术解决技术问题所采用的技术方案如下：
[0006]第一方面，本专利技术提供一种冷链快递生鲜包裹的智能识别方法，其中，所述方法包括：
[0007]获取冷链快递包裹的包裹数据，其中，所述包裹数据包括冷链快递包裹的编码信息
、
重量和外观图像；
[0008]根据所述包裹数据对所述冷链快递包裹进行智能识别，得到若干识别分数，其中，所述识别分数用于反映所述冷链快递包裹与生鲜包裹的相似程度；
[0009]根据所述识别分数对所述冷链快递包裹进行分类，得到生鲜包裹
。
[0010]在一种实现方式中，所述获取冷链快递包裹的包裹数据，包括：
[0011]通过扫描枪扫描所述冷链快递包裹运单上的二维码或条形码，得到运单编码；
[0012]将所述运单编码输入到物流管理系统中进行查询，得到所述冷链快递包裹的电子运单信息；
[0013]根据所述电子运单信息中的文字信息，得到所述冷链快递包裹的编码信息
。
[0014]在一种实现方式中，所述获取冷链快递包裹的包裹数据，包括：
[0015]通过在装车设备上预设的重量传感器对被传送的冷链快递包裹进行称重，得到所述冷链快递包裹的重量；
[0016]通过在分拣设备上预设的高速相机拍摄被分拣的冷链快递包裹，得到所述冷链快递包裹的外观图像
。
[0017]在一种实现方式中，所述根据所述包裹数据进行智能识别，得到若干识别分数，包括：
[0018]预设关键词集合，并提取所述编码信息中的文字信息，其中，所述关键词集合包括生鲜
、
保鲜
、
水果
、
蔬菜
、
肉
、
蛋
、
水产
、
花卉类别相关的关键词；
[0019]将所述编码信息中的文字信息与所述关键词集合中的关键词进行匹配，若所述文字信息包含任一关键词，则得到编码信息的识别分数为预设的第一识别分数；
[0020]若所述文字信息不包含任一关键词，则得到编码信息的识别分数为零
。
[0021]在一种实现方式中，所述根据所述包裹数据进行智能识别，得到若干识别分数，包括：
[0022]将所述冷链快递包裹的重量与预设的生鲜重量区间进行比较，若所述冷链快递包裹的重量落在所述生鲜重量区间内，则得到重量的识别分数为预设的第二识别分数；
[0023]若所述冷链快递包裹的重量未落在所述生鲜重量区间内，则得到重量的识别分数为零
。
[0024]在一种实现方式中，所述根据所述包裹数据进行智能识别，得到若干识别分数，包括：
[0025]将所述外观图像输入到训练过的卷积神经网络模型进行识别，得到带有置信度的识别结果；
[0026]若所述置信度大于或等于预设的置信度阈值，则得到外观图像的识别分数为预设的第三识别分数；
[0027]若所述置信度小于预设的置信度阈值，则对所述冷链快递包裹进行人工校验，得到校验结果；
[0028]若所述校验结果为冷链快递包裹属于生鲜包裹，则得到外观图像的识别分数为预设的第三识别分数，并将所述校验结果反馈给所述卷积神经网络模型，以对所述卷积神经网络模型进行优化；
[0029]若所述校验结果为冷链快递包裹不属于生鲜包裹，则得到外观图像的识别分数为零
。
[0030]在一种实现方式中，所述根据所述识别分数对所述冷链快递包裹进行分类，得到生鲜包裹，包括：
[0031]将所述编码信息的识别分数
、
重量的识别分数和外观图像的识别分数根据预设的权重值进行加权求和，得到总分，其中编码信息的识别分数的权重值
、
外观图像的识别分数的权重值和重量的识别分数的权重值依次递减；
[0032]将所述总分与预设的生鲜包裹阈值进行比较，若所述总分大于或等于所述生鲜包裹阈值，则将所述冷链快递包裹分类为生鲜包裹，其中所述生鲜包裹阈值小于编码信息的识别分数
×
编码信息的识别分数的权重值；
[0033]若所述总分小于所述生鲜包裹阈值，则将所述冷链快递包裹分类为非生鲜包裹
。
[0034]第二方面，本专利技术实施例还提供一种冷链快递生鲜包裹的智能识别装置，其中，所述装置包括：
[0035]包裹数据获取模块，用于获取冷链快递包裹的包裹数据，其中，所述包裹数据包括冷链快递包裹的编码信息
、
重量和外观图像；
[0036]智能识别模块，用于根据所述包裹数据对所述冷链快递包裹进行智能识别，得到若干识别分数，其中，所述识别分数用于反映所述冷链快递包裹与生鲜包裹的相似程度；
[0037]分类模块，用于根据所述识别分数对所述冷链快递包裹进行分类，得到生鲜包裹
。
[0038]第三方面，本专利技术实施例还提供一种冷链快递生鲜包裹的智能识别设备，其中，包括存储器
、...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种冷链快递生鲜包裹的智能识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取冷链快递包裹的包裹数据，其中，所述包裹数据包括冷链快递包裹的编码信息
、
重量和外观图像；根据所述包裹数据对所述冷链快递包裹进行智能识别，得到若干识别分数，其中，所述识别分数用于反映所述冷链快递包裹与生鲜包裹的相似程度；根据所述识别分数对所述冷链快递包裹进行分类，得到生鲜包裹
。2.
根据权利要求1所述的冷链快递生鲜包裹的智能识别方法，其特征在于，所述获取冷链快递包裹的包裹数据，其中，所述包裹数据包括冷链快递包裹的编码信息
、
重量和外观图像，包括：通过扫描枪扫描所述冷链快递包裹运单上的二维码或条形码，得到运单编码；将所述运单编码输入到物流管理系统中进行查询，得到所述冷链快递包裹的电子运单信息；根据所述电子运单信息中的文字信息，得到所述冷链快递包裹的编码信息
。3.
根据权利要求1所述的冷链快递生鲜包裹的智能识别方法，其特征在于，所述获取冷链快递包裹的包裹数据，其中，所述包裹数据包括冷链快递包裹的编码信息
、
重量和外观图像，包括：通过在装车设备上预设的重量传感器对被传送的冷链快递包裹进行称重，得到所述冷链快递包裹的重量；通过在分拣设备上预设的高速相机拍摄被分拣的冷链快递包裹，得到所述冷链快递包裹的外观图像
。4.
根据权利要求1所述的冷链快递生鲜包裹的智能识别方法，其特征在于，所述根据所述包裹数据进行智能识别，得到若干识别分数，包括：预设关键词集合，并提取所述编码信息中的文字信息，其中，所述关键词集合包括生鲜
、
保鲜
、
水果
、
蔬菜
、
肉
、
蛋
、
水产
、
花卉类别相关的关键词；将所述编码信息中的文字信息与所述关键词集合中的关键词进行匹配，若所述文字信息包含任一关键词，则得到编码信息的识别分数为预设的第一识别分数；若所述文字信息不包含任一关键词，则得到编码信息的识别分数为零
。5.
根据权利要求1所述的冷链快递生鲜包裹的智能识别方法，其特征在于，所述根据所述包裹数据进行智能识别，得到若干识别分数，包括：将所述冷链快递包裹的重量与预设的生鲜重量区间进行比较，若所述冷链快递包裹的重量落在所述生鲜重量区间内，则得到重量的识别分数为预设的第二识别分数；若所述冷链快递包裹的重量未落在所述生鲜重量区间内，则得到重量的识别分数为零
。6....

【专利技术属性】
技术研发人员：李杰，
申请(专利权)人：上海东普信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：