本發(fā)明涉及快遞包裝識別，特別是涉及一種多層聯級式的快遞包裝圖像識別方法。

背景技術：

1、面對海量的快遞包裝廢棄物及其引發(fā)的環(huán)境影響，快遞包裝的快速識別是分析快遞包裝使用現狀、跟蹤行業(yè)綠色化表現、評估政策實施效果和提出管理路徑改進方向的基礎。然而，由于目前缺乏高效、智能、可持續(xù)、低成本的應用工具，難以實現廣泛持久的追蹤和監(jiān)管。因此，設計一種多層聯級式的快遞包裝圖像識別方法是十分有必要。

技術實現思路

1、為了克服現有技術的不足，本發(fā)明的目的是提供一種多層聯級式的快遞包裝圖像識別方法。

2、為實現上述目的，本發(fā)明提供了如下方案：

3、本發(fā)明提供了一種多層聯級式的快遞包裝圖像識別方法，包括：

4、采集快遞包裝圖像數據；

5、基于快遞包裝圖像數據構建多標簽快遞包裝數據集；

6、基于預設的數據集對yolov8框架模型進行預訓練，得到預訓練的yolov8n-cls模型；

7、將預訓練的yolov8n-cls模型遷移至多標簽快遞包裝數據集中對應的子數據集，分別構建內外部包裝分類模型、內緩沖包裝分類模型、外包裝材質分類模型、外打包方式分類模型及多目標定位識別模型；

8、根據所含目標數量判斷待識別圖像的類型，若為單目標包裝圖像，則將待識別圖像輸入內外部包裝分類模型，將內外部包裝分類模型的輸出結果輸入外包裝材質分類模型、外打包方式分類模型及內緩沖包裝分類模型，對單目標包裝圖像進行識別，若為多目標包裝圖像，則將待識別圖像輸入多目標定位識別模型，對多目標包裝圖像進行識別。

9、根據本發(fā)明提供的具體實施例，本發(fā)明公開了以下技術效果：

10、本發(fā)明提供了一種多層聯級式的快遞包裝圖像識別方法，該方法包括采集快遞包裝圖像數據，基于快遞包裝圖像數據構建多標簽快遞包裝數據集，基于預設的數據集對yolov8框架模型進行預訓練，得到預訓練的yolov8n-cls模型，將預訓練的yolov8n-cls模型遷移至多標簽快遞包裝數據集中對應的子數據集，分別構建內外部包裝分類模型、內緩沖包裝分類模型、外包裝材質分類模型、外打包方式分類模型及多目標定位識別模型，根據所含目標數量判斷待識別圖像的類型，若為單目標包裝圖像，則將待識別圖像輸入內外部包裝分類模型，將內外部包裝分類模型的輸出結果輸入外包裝材質分類模型、外打包方式分類模型及內緩沖包裝分類模型，對單目標包裝圖像進行識別，若為多目標包裝圖像，則將待識別圖像輸入多目標定位識別模型，對多目標包裝圖像進行識別。本發(fā)明能夠實現快遞包裝圖像識別，便于使用。

技術特征：

1.一種多層聯級式的快遞包裝圖像識別方法，其特征在于，包括：

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，采集快遞包裝圖像數據，具體為：

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，基于快遞包裝圖像數據構建多標簽快遞包裝數據集，具體為：

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，將預訓練的yolov8n-cls模型遷移至多標簽快遞包裝數據集中對應的子數據集，構建內外部包裝分類模型，具體為：

5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，將預訓練的yolov8n-cls模型遷移至多標簽快遞包裝數據集中對應的子數據集，構建內緩沖包裝分類模型，具體為：

6.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，將預訓練的yolov8n-cls模型遷移至多標簽快遞包裝數據集中對應的子數據集，分別構建外包裝材質分類模型，具體為：

7.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，將預訓練的yolov8n-cls模型遷移至多標簽快遞包裝數據集中對應的子數據集，構建外打包方式分類模型，包括：

8.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，將預訓練的yolov8n-cls模型遷移至多標簽快遞包裝數據集中對應的子數據集，構建多目標定位識別模型，包括：

技術總結
本發(fā)明提供了一種多層聯級式的快遞包裝圖像識別方法，該方法包括采集快遞包裝圖像數據，構建多標簽快遞包裝數據集，對YOLOv8框架模型進行預訓練，將預訓練的模型遷移至多標簽快遞包裝數據集中對應的子數據集，分別構建內外部包裝分類模型、內緩沖包裝分類模型、外包裝材質分類模型、外打包方式分類模型及多目標定位識別模型，判斷待識別圖像的類型，若為單目標包裝圖像，則將待識別圖像輸入內外部包裝分類模型，將內外部包裝分類模型的輸出結果輸入外包裝材質分類模型、外打包方式分類模型及內緩沖包裝分類模型，進行識別，若為多目標包裝圖像，則將待識別圖像輸入多目標定位識別模型，對多目標包裝圖像進行識別。本發(fā)明能夠實現快遞包裝圖像識別。

技術研發(fā)人員：溫宗國,譚旖琦
受保護的技術使用者：清華大學
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/6