【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及貨物分揀，具體而言，涉及一種基于計算機視覺的查驗貨物智能分揀的集成系統及方法。
技術介紹
1、隨著科技的飛速發展，貨物流轉行業正經歷著前所未有的變革；傳統的貨物檢測與分揀方法已無法滿足現代貨物流轉的高效、精準需求，因此，基于計算機視覺的查驗貨物智能分揀的集成系統應運而生；這一系統的誕生，融合了多項前沿技術，為貨物流轉行業帶來了革命性的改變，然而目前所使用的基于計算機視覺的查驗貨物智能分揀的集成系統，由于出于成本考慮，采用集成化設計，這導致該系統在使用時，會出現系統的深度學習模型的準確性和泛化能力低下，數據處理的響應速度慢，并且目前采取的通常為局域網模式，不便于跨地區大規模的貨物流轉運作。
2、例如：中國專利技術專利（申請號：cn202110913811.0）所公開的“一種基于計算機視覺技術的圣女果自動分揀方法及系統”，其說明書公開：我國是農業生產大國，同時也是農產品的出口強國，隨著社會經濟的不斷發展，人們更加注重食用蔬果的質量，而圣女果因其具有生津止渴、健胃消食、清熱解毒、涼血平肝等功效，受到廣大消費者的普遍喜愛?；谑ヅ麖V闊的市場前景，大批量包裝的圣女果走向市場，傳統檢驗圣女果的方法，都是由質檢人員通過肉眼檢查完成的，在對圣女果進行檢驗分類的過程中，需要質檢人員仔細觀察圣女果的形狀、大小、顏色及缺陷等特征。顯然，質檢人員長時間的觀察、檢驗圣女果，會導致質檢人員的視覺疲勞。而且，質檢人員在對圣女果進行分類的過程中，分類結果會受到人為因素的影響，導致圣女果的分類效率低下，分類結果不客觀，而且，質檢人員在
3、因此我們對此做出改進，提出一種基于計算機視覺的查驗貨物智能分揀的集成系統及方法。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于：針對目前存在的基于計算機視覺的查驗貨物智能分揀的集成系統由于出于成本考慮，采用集成化設計，這導致該系統在使用時，會出現系統的深度學習模型的準確性和泛化能力低下，數據處理的響應速度慢，并且目前采取的通常為局域網模式，不便于跨地區大規模的貨物流轉運作。
2、為了實現上述專利技術目的，本專利技術提供了以下基于計算機視覺的查驗貨物智能分揀的集成系統及方法，以改善上述問題。
3、本申請具體是這樣的：
4、一種基于計算機視覺的查驗貨物智能分揀的集成系統，包括：
5、量子優化與深度學習模塊，利用量子計算中的量子比特和量子門操作來加速深度學習模型的訓練過程；通過量子算法優化深度學習中的梯度下降問題；
6、神經形態硬件加速與邊緣計算模塊，利用神經形態硬件加速器模擬神經元和神經網絡的行為，以加速圖像處理任務；在數據源端進行實時圖像處理和分析，減少數據傳輸延遲；
7、柔性電子傳感器、物聯網與5g通信模塊，利用柔性電子傳感器無縫集成到貨物上，實時監測位置參數；通過物聯網技術收集并傳輸傳感器數據；利用5g技術提供高速、低延遲的數據傳輸；
8、區塊鏈與自適應機器學習模塊，利用區塊鏈技術記錄貨物流轉信息和分揀記錄，確保數據的真實性；通過自適應機器學習技術自動調整模型和學習策略；
9、vr、nlp與自動化機器人協作模塊，利用vr技術提供視覺輔助信息；通過nlp技術解析和處理貨物的文本信息；自動化機器人根據提供的信息完成分揀任務；
10、所述量子優化與深度學習模塊通過建立學習模型進行數據優化，具體包括如下步驟：
11、s1：數據收集與預處理，通過攝像頭捕捉貨物分揀過程的視頻數據，利用rfid標簽和讀取器追蹤貨物的位置和狀態，部署溫濕度與振動傳感器來監測分揀環境的物理參數；
12、s2：深度學習模型，選擇resnet-50作為基礎架構，在全連接層之后添加softmax分類器，用于輸出貨物類別的概率分布；
13、s3：模型訓練與優化，使用70%的數據進行訓練，15%的數據進行驗證，剩余15%的數據進行測試，采用交叉熵損失函數，并使用adam優化器進行訓練，引入l2正則化和dropout策略，防止模型過擬合；
14、s4：量子優化集成，利用ibm?quantum量子計算平臺，設計量子電路來模擬深度學習模型的關鍵層，通過qiskit量子編程工具將量子電路與深度學習框架（如tensorflow）結合，應用qaoa算法對深度學習模型進行優化，以提高模型性能。
15、作為本申請優選的技術方案，所述s1中數據收集具體包括：
16、數據收集：
17、視頻數據收集，采用h.264視頻編碼算法高效地壓縮和編碼視頻數據；
18、rfid數據收集，采用rfid防碰撞算法解決多個rfid標簽同時響應讀取器時發生的信號沖突問題，確保每個標簽都能被準確讀取；
19、溫濕度與振動傳感器數據收集，通過mqtt通信協議直接發送到數據收集中心；
20、數據預處理：
21、視頻數據預處理，采用背景減除算法與光流法或klt特征追蹤，用于從視頻中提取動態目標，并通過比較當前幀與背景模型的差異來實現目標追蹤，其算法公式為：p(xt)=∑i=1kwi,t?η(xt,μi,t,σi,t)其中：p(xt)是在時刻t，隨機變量xt的概率密度；k是高斯分布的數量；wi,t是第i個高斯分布在時刻t的權重，滿足∑i=1kwi,t,t=1；η(xt,μi,t,σi,t)是第i個高斯分布在時刻t的概率密度函數，其中μi,t是均值，σi,t是協方差矩陣；
22、rfid數據預處理，采用數據去重算法，清除在短時間內重復讀取的相同rfid標簽數據；
23、溫濕度與振動傳感器數據預處理，采用滑動平均濾波用于平滑傳感器數據，減少噪聲和異常值的影響，其算法公式為：yi=1/n（∑j=i?n+1ixj），這個公式表示，對于給定的數據序列xj，我們計算從xi?n+1到xi的n個數據的平均值，得到的結果賦值給yi；
24、數據融合：采用時間戳同步算法，確保不同數據源的時間戳一致，便于數據融合；并采用基于位置的數據關聯算法，根據貨物的rfid信息和視頻追蹤數據，以及傳感器的空間布局，將數據關聯起來。
25、所述s2中深度學習模型具體采用如下步驟：
26、s201：遷移學習，選擇一個resnet預訓練模型作為基礎模型，移除預訓練模型的頂層，添加新的分類層以適應新任務，使用新任務的數據集進行微調；
27、s202：模型蒸餾，訓練一個教師模型；使用教師模型的預測概率分布作為軟標簽，定義一個結合了硬標簽損失和軟標簽損失的混合損失函數，訓練學生模型以模仿教師模型的輸出，其蒸餾損失函數表達本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于計算機視覺的查驗貨物智能分揀的集成系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于計算機視覺的查驗貨物智能分揀的集成系統，其特征在于，所述S1中數據收集具體包括：
3.根據權利要求2所述的一種基于計算機視覺的查驗貨物智能分揀的集成系統，其特征在于，所述S2中深度學習模型具體采用如下步驟：
4.根據權利要求3所述的一種基于計算機視覺的查驗貨物智能分揀的集成系統，其特征在于，所述S3中模型訓練與優化通過對模型進行訓練實現數據的優化，具體包括如下步驟：
5.根據權利要求4所述的一種基于計算機視覺的查驗貨物智能分揀的集成系統，其特征在于，所述包括如下步驟：
6.根據權利要求5所述的一種基于計算機視覺的查驗貨物智能分揀的集成系統，其特征在于，所述還包括如下步驟：
7.根據權利要求6所述的一種基于計算機視覺的查驗貨物智能分揀的集成系統，其特征在于，所述S4中量子優化集成通過量子電路來模擬深度學習模型的關鍵層，提高模型的性能，具體包括如下步驟：
8.根據權利要求7所述的一種基于計算機視覺的
9.一種基于計算機視覺的查驗貨物智能分揀的集成方法，使用如權利要求8所述的基于計算機視覺的查驗貨物智能分揀的集成系統，其特征在于，包括如下步驟：
10.根據權利要求9所述的一種基于計算機視覺的查驗貨物智能分揀的集成方法，其特征在于，還包括如下步驟：
...【技術特征摘要】
1.一種基于計算機視覺的查驗貨物智能分揀的集成系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于計算機視覺的查驗貨物智能分揀的集成系統，其特征在于，所述s1中數據收集具體包括：
3.根據權利要求2所述的一種基于計算機視覺的查驗貨物智能分揀的集成系統，其特征在于，所述s2中深度學習模型具體采用如下步驟：
4.根據權利要求3所述的一種基于計算機視覺的查驗貨物智能分揀的集成系統，其特征在于，所述s3中模型訓練與優化通過對模型進行訓練實現數據的優化，具體包括如下步驟：
5.根據權利要求4所述的一種基于計算機視覺的查驗貨物智能分揀的集成系統，其特征在于，所述包括如下步驟：
6.根據權利要求5所述的一...
【專利技術屬性】
技術研發人員：唐耿林，
申請(專利權)人：深圳市桐晟科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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