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公开(公告)号:CN114708295A
公开(公告)日:2022-07-05
申请号:CN202210346880.2
申请日:2022-04-02
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T7/215 , G06T7/246 , G06T7/277 , G06T7/13 , G06T5/00 , G06T5/10 , G06T5/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的物流包裹分离方法,包括以下步骤:将图像送入改进的Transformer语义分割模型,将接收的图像划分为多个图块并将图块传入分层编码器,该编码器利用重叠特征合并操作、前馈神经网络结合自注意力机制输出不同分辨率的多级图像特征;使用轻量级的基于多层感知机的解码器进行特征拼接和融合,预测出图像的包裹分割掩码信息;对于该掩码信息进行图像形态学后处理,提取出所有包裹的边缘信息,获取当前包裹的分布情况后对包裹在传送带上的分布情况进行统计,获取在传送带最前方的包裹作为目标包裹,将此目标包裹信息作为卡尔曼滤波目标跟踪环节的更新输入,从而实现对于物流包裹的单件分拣。
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公开(公告)号:CN114708295B
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202210346880.2
申请日:2022-04-02
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T7/215 , G06T7/246 , G06T7/277 , G06T7/13 , G06T5/70 , G06T5/60 , G06T5/10 , G06T5/30 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的物流包裹分离方法,包括以下步骤:将图像送入改进的Transformer语义分割模型,将接收的图像划分为多个图块并将图块传入分层编码器,该编码器利用重叠特征合并操作、前馈神经网络结合自注意力机制输出不同分辨率的多级图像特征;使用轻量级的基于多层感知机的解码器进行特征拼接和融合,预测出图像的包裹分割掩码信息;对于该掩码信息进行图像形态学后处理,提取出所有包裹的边缘信息,获取当前包裹的分布情况后对包裹在传送带上的分布情况进行统计,获取在传送带最前方的包裹作为目标包裹,将此目标包裹信息作为卡尔曼滤波目标跟踪环节的更新输入,从而实现对于物流包裹的单件分拣。
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