公开(公告)号：CN109003029A

公开(公告)日：2018-12-14

申请号：CN201810799888.8

申请日：2018-07-20

Applicant: 福州大学

Inventor： 郑茜颖 ,  吴建耀 ,  程树英 ,  杨炳坤 ,  罗征 ,  翁道臣 ,  戴龙云 ,  曾超

IPC: G06Q10/08 ,  G07C1/20 ,  G06K17/00

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的智能仓库巡检方法及系统，利用智能小车进行仓库巡检，利用多线程技术采集图像数据，将采集的数据通过http协议发送到服务器；服务器通过多线程和共享内存进行实时接收图像数据；将接收到的图像通过基于深度学习的SSD目标检测算法对标有化学用品信息的二维码进行识别；并计算得到二维码中心偏离图片中心的角度，将角度信息传输给智能小车；小车得到此角度数据之后，调整轮子的转向，不断向二维码靠近，通过连续的读每一帧并修正，使小车能够不断的靠近二维码，并读取二维码的内容信息，将二维码的内容信息发送到数据库；数据库根据接收到的数据，归纳出仓库中危险化学品的种类和数量。本发明利用图像方式对仓库进行管理，相比于RFID技术成本较低。