基于深度学习的物流跟踪管理

利用先进的人工智能和计算机视觉技术,物流管理取得了重大进展。如何建立一套能够有效解决物体遮挡、运动模糊、目标相似等实际问题的检测技术,是一个重要的挑战。文章提出了一种基于YOLOv8和Deep-SORT的方法来跟踪货物位置。该系统可以有效地识别、定位、跟踪和计数镜头前的货物。称之为“warehouse management”,该算法基于示例跟踪范式,并将跟踪应用于检测对象的边界框。在此基础上,自动识别感兴趣区域(ROI),有效消除不需要物体。我们的F1的分数是0.816 7。