Ankunftspaket-/3D-Massenstromerkennungssystem
Ankunftspaket-/3D-Massenstromerkennungssystem
Anwendungsszenario
Systemeinführung
Das System nutzt Deep-Learning-Zielerkennung und Echtzeit-Mehrzielverfolgungstechnologien, um gestapelte Pakete zu identifizieren, zu entfernen und in den Bereich für die Bearbeitung abnormaler Pakete zurückzubringen. Dieses System wird häufig im mittleren und hinteren Bereich automatisierter Sortiersysteme eingesetzt.
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Genauigkeitsrate der Paketankunftserkennung
≥ 99,9 %
Genauigkeitsrate der 3D-Massenstromerkennung
≥ 99,5 %
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Wettbewerbsvorteil
Fallpräsentation
Wettbewerbsvorteil
Durchbrechen Sie den traditionellen Technologieengpass durch die genaue Identifizierung gestapelter dünner Pakete
Das Problem, dass gestapelte dünne Pakete mit herkömmlichen fotoelektrischen Erkennungsmethoden nicht erkannt werden können, wird gelöst, und zwar mit einer Genauigkeitsrate der Paketankunftserkennung ≥ 99,9 % und einer Genauigkeitsrate der 3D-Massenstromerkennung ≥ 99,5 %.
Lösen Sie Erkennungsprobleme wie Reflexionen bei ultradünnen Paketen durch Datenmodelltraining
Durch den Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning werden Modelle mit großen Datenmengen trainiert, um die Merkmale ultradünner Partikel zu erkennen. Dadurch wird das Problem der schwierigen Erkennung gelöst, das durch Reflexionen und unklare Texturen einiger ultradünner Partikel verursacht wird.
Fallpräsentation
Gemeinsam in Richtung Morgen
Höhenflug mit High-Tech-Lösungen
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