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龍圖騰網獲悉重慶親禾智千科技有限公司申請的專利一種基于deepstream的物流重疊識別方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114863238B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202210388524.7，技術領域涉及：G06V20/60；該發(fā)明授權一種基于deepstream的物流重疊識別方法是由袁楊宇;劉寬;王鵬;樊宸銘;李悅;周顯超;徐彬峰;周積鑫;車禹設計研發(fā)完成，并于2022-04-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于deepstream的物流重疊識別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于deepstream的物流重疊識別方法，屬于物流分揀技術領域，包括目標識別神經網絡重疊識別，所述目標識別神經網絡重疊識別包括同時使用兩個目標檢測神經網絡對傳送帶上包裹的位置進行檢測；第一個神經網絡使用常規(guī)目標檢測神經網絡，用于對未被遮擋的貨物進行檢測，第二個神經網絡針對遮擋的情形進行優(yōu)化，對第一個和第二個神經網絡檢測的結果使用匈牙利算法進行分配；對分配的結果和未成功配對的部分進行分析，即可得到包裹的重疊情況。本發(fā)明方法能夠自動識別物流快遞中重疊的快件，便于后續(xù)自動分離，識別效率高，無需人工參與，極大地提高了物流傳輸的效率。

本發(fā)明授權一種基于deepstream的物流重疊識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于deepstream的物流重疊識別方法，其特征在于：包括目標識別神經網絡重疊識別，所述目標識別神經網絡重疊識別包括同時使用兩個目標檢測神經網絡對傳送帶上包裹的位置進行檢測；第一個神經網絡使用常規(guī)目標檢測神經網絡，用于對未被遮擋的貨物進行檢測，第二個神經網絡針對遮擋的情形進行優(yōu)化，通過引入proposal的概念，運用NMS的算法，以及引用損失函數進行計算，同時進行被遮擋與未被遮擋的貨物的檢測；對第一個和第二個神經網絡檢測的結果使用匈牙利算法進行分配；對分配的結果和未成功配對的部分進行分析，即可得到包裹的重疊情況；所述引入proposal的概念，包括對每個proposal的建議框，不進行單個實例的預測，而是對可能高度重疊的多個實例進行預測，損失函數使用EMD損失，損失函數如下所示 其中，π表示1,2,...,K的某種排列組合，第k個項目為πk，是第πk個檢測框，Lcls和Lreg分別是分類損失和回歸損失，ci是類標簽，li是相關的坐標， 最小化預測與提案框相關聯(lián)的實例集之間的差距，改進NMS的算法，在一個邊界框抑制另一個之前，進行一項額外的測試，判斷兩個檢測框是否來自同一個proposal，如果是，則不進行抑制；所述識別方法還包括實例分割神經網絡重疊識別，所述實例分割神經網絡重疊識別應用雙層卷積網絡，將實例分割神經網絡建模為兩個重疊層的組成，頂層檢測遮擋物體，底層檢測被遮擋物體，利用雙層關系，進行明確建模，自然地解耦遮擋和被遮擋實例的邊界，綜合考慮掩碼回歸過程中，他們之間的相互作用，實例分割完成后，根據實例的最小邊界框判斷物體的遮擋情況。

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