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基于图像识别的人流预测取件系统
| 题名： | 基于图像识别的人流预测取件系统 |
| 作者： | 钟泽伟;李祺;黄定航;曾颖瑄;周欢欢;邓超 |
| 作者单位： | 武汉科技大学;“运输车辆检测、诊断与维修技术”交通行业重点实验室 |
| 关键词： | 图像识别;人流预测;取件系统;S5PV210处理器;YOLO算法 |
| 摘要： | 就取件公共区域人流量预测进行了探究,利用S5PV210处理器.BasleracA1920-155ucT业相机和BQ24032芯片等硬件设施针对图像采集模块进行优化。采用数据挖掘的方式,运用YOLOv3算法实现对取件点人流量数据的图像识别统计,并在此基础上获取取件人群的行为特征。实验结果表明,在1000张测试集图片样本中能得到92%以上的准确率,可以识别出快递取件点的人流量情况,验证了基于YOLOv3的取件点人流量预测方法的有效性。根据得出的统计数据,为取件人提供了实用的取件引导方案,也为智慧物流的扩展提供了一条可行思路。 |
| 期刊名称： | 物流技术 |
| 出版日期： | 202204 |
| 出版年： | 2022 |
| 期： | 04 |
| 页码： | 126-130 |
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