


摘? 要: 物流倉儲安全管理對于現代企業的生存有著重要的意義。伴隨著我國物流行業與信息時代的發展,應用計算機視覺技術、智能視頻監控系統、安全仿真技術等實現物流倉庫的安全,達到物流倉庫管理的智能化與現代化。在實際的物流倉儲場景中,因為外界的光線變化、噪聲干擾以及場景的復雜情況等,會影響物流目標的檢測。如何獲得目標的良好表征,成為有效且準確地檢測并提取出用戶感興趣的目標的關鍵。針對該問題,本文提出了一種基于相關濾波與卷積神經網絡的目標跟蹤算法,并經實驗結果驗證了該算法的可行性。
關鍵詞: 計算機視覺;圖像處理;相關濾波;卷積神經網絡;目標跟蹤;傅里葉
中圖分類號: TP3? ? 文獻標識碼: A? ? DOI:10.3969/j.issn.1003-6970.2020.10.046
本文著錄格式:王夢嘯. 計算機視覺在物流倉儲安全管理中的應用[J]. 軟件,2020,41(10):180183
【Abstract】: Safety management of logistics and storage is of great significance to survival of modern enterprises. With development of logistics industry and information age in China, computer vision technology, intelligent video monitoring system, security simulation technology, etc. has been applied to achieve security of logistics warehouse, intelligent and modern logistics warehouse management. In actual logistics storage scene, external light changes, noise interference and scene complexity may affect detection of logistics target. How to obtain good representation of the target is the key to detect and extract target of users effectively and accurately. To solve the problem, this paper proposes a target tracking algorithm based on correlation filtering and convolution neural network, and experimental results has verified feasibility of algorithm.
【Key words】: Computer vision; Image processing; Correlation filtering; Convolution neural network; Target tracking; Fourier
0? 引言
根據《物流術語》國家標準中,現代物流的概念是指相應物品從物品供應地到物品接收地的流動過程。伴隨著我國社會的不斷地發展,京東、蘇寧、淘寶等等電子商務快速蓬勃的發展起來,這對我國物流行業帶來了發展,同時也帶來了嚴重挑戰。電子商務與物流行業相互促進,讓電子商務成為了我國物流市場的強大動力。近年來,我國的信息技術取得了飛速的發展,物聯網、大數據以及人工智能等技術不斷地涌現,而且已經融入到了社會的各個行業中,這給我國的傳統行業打進了一股全新的助力,我國的物流行業也不例外。……