基于ST-AGCN算法的物流暴力分拣识别模型

目前快递物流行业普遍存在分拣人员暴力分拣现象,为减少此类行为可采用基于图像的行为识别方法,但这种方法在实际场景中存在算法鲁棒性差、人体关节点数据难获取等问题。针对上述问题,制作了1个物流暴力分拣行为视频数据集,研究了暴力分拣行为识别模型。通过树莓派采集室内外2种情景下的分拣视频数据,利用Python socket模块实现视频图像实时传输,采用切片筛选规则除去非标准数据,应用OpenPose模型获取关节点数据。针对一般人体行为识别网络模型无法较好反映暴力分拣关节点对动作重要影响程度的问题,研究了以ST-GCN为主干网络的优化图神经网络模型ST-AGCN。利用空间注意力机制学习不同关节点对于各种动作的影响,以更新各关节点的权重;通过增加自适应图结构层以端到端学习方式将人体骨骼图的拓扑结构与网络参数共同优化,突出关联度高的关节点对动作识别的影响。以室内外环境下暴力分拣视频为对象开展和多种深度学习模型的对比实验和消融实验,实验结果表明:ST-AGCN模型识别现实场景中暴力分拣行为的准确率相比ST-GCN、STA-LSTM、不含空间注意力机制的ST-AGCN和不含自适应图结构层的ST-AGCN模型分别提高了5.6%,13.82%,2.36%,1.61%,且适用于室内外环境杂乱、局部遮挡等复杂的物流分拣场景,验证了ST-AGCN的优越性以及空间注意力机制和自适应图结构层的有效性。

快递暴力分拣行为视觉识别系统

目的为实时监测快递分拣过程中粗暴对待包裹的行为,设计一款基于树莓派+EdgeTPU的快递暴力分拣人体行为视觉识别系统。方法基于TensorFlow深度学习框架,使用PoseNet模型实时采集人体姿态数据,通过LSTM+Attention模型实现人体动作识别,结合MobileSSD进行场景识别,最终实现暴力分拣人体行为视觉识别。结果实验证明,文中提出的视觉识别方法可以实现暴力分拣5种动作的快速、准确识别,LSTM+Attention人体动作分类模型的测试准确率达到了80%。结论基于该方法构建的嵌入式暴力分拣行为识别系统,可以实时监测快递分拣中粗暴对待包裹的行为,并实时地告警。

基于计算机视觉的物流暴力分拣行为识别

研究图像物流暴力分拣行为的准确识别问题。物流行业违规分拆分拣行为与正常的分拣分拆行为差异度较小,持续时间短。传统的智能行为识别算法应用到这个领域时,由于动作特征不明显、违规特征无法正常捕获等问题,导致监控准确性不高。为了避免上述传统算法的弊端,提出了一种基于计算机视觉的物流暴力分拣行为识别方法。利用小波包分析方法,对采集的物流分拣图像行为特征进行有效的提取,从而为物流暴力分拣行为识别提供依据。根据计算机视觉模块,实现物流暴力分拣行为的识别。实验结果表明,利用本文算法进行物流暴力分拣行为识别,能够对物流分拣过程中的暴力分拣行为进行有效的识别,从而提升物流行业的服务质量,保证物流货物的安全。

一种基于计算机视觉的暴力分拣行为识别方法

近年来,快递行业内“暴力分拣”现象层出不穷,为解决传统依靠人工监控耗时耗力且作用不明显的弊端,提出一种基于计算机视觉的快递暴力分拣行为识别方法,将识别过程分为两个阶段:第一个阶段采用卷积神经网络与长短期记忆网络相结合形成的网络进行分拣人员分拣动作的识别及分类,对于一些常见暴力分拣的动作直接判定;第二阶段,采用三帧差法和Canny边缘检测相结合进行运动包裹的检测,从而获取其运动轨迹,判断运动包裹的移动轨迹是否大于阈值,大于则判定为暴力分拣。文章所提出的方法,能有效提高快递暴力分拣行为识别的实时性及准确率,从而提升快递行业服务质量。

基于加速度分布特征的快递暴力分拣识别方法

目的解决快递包裹物流过程中暴力分拣问题的前提是对暴力分拣行为进行有效识别,为此提出一种基于加速度分布特征的快递包裹暴力分拣行为智能识别方法。方法利用集成三轴加速度传感器的数据采集设备实时采集并截取潜在异常操作情况下快递包裹的加速度数据。然后将潜在异常数据上传服务器,在服务器端执行分布特征的提取。最后将特征矩阵送入神经元网络分类器,得到当前包裹所受操作类别的结果。结果实验证明,文中提出的多阈值截取方法可以有效截取潜在异常数据,使用加速度分布作为特征可以有效对暴力分拣行为进行分类。其中,使用BP网络作为模式识别分类器时,分类正确率可以达到93.6%;使用CNN作为模式识别分类器时,分类正确率可以达到95.3%。结论文中提出的暴力分拣识别方法准确、快速,具有良好的在线实时性。基于此方法可以构建暴力分拣行为识别数据库,为进一步完善快递企业服务水平定量化评价体系提供数据支撑。这些数据还可以用于对暴力分拣产生的原因进行深入分析,从而提出减少暴力分拣行为的针对性解决方案。

快递服务有待提高 暴力分拣理应解决

这几年,快递公司在迅速发展的同时也服务方面暴露了不少的问题,暴力分拣就是其中一个被关注最多的话题。在国家邮政局针对快递行业的新规出台之际,通过市场、企业、人员等角度来分析现在快递企业普遍存在的暴力分拣的原因以及探讨解决办法。

快递服务有待提高 暴力分拣理应解决

快递服务是物流服务的重要组成部分之一,随着人们生活条件的改善和工作业务量的逐渐频繁,快递服务已经逐渐渗透到全国各地。然而,现阶段我国快递服务仍存在着暴力分拣的现象,这一现象严重阻碍了快递服务行业的发展。为了改善这一现状,文章将从快递服务的概念和发展着手,对我国快递服务行业的现状和出现暴力分拣的原因进行分析,并提出相应的改善对策。

快递企业“暴力分拣”的原因分析及改进策略

近10年快递高速发展,媒体曝光快递企业各类不良事故不断,而"暴力分拣"是报道最多的不良现象。文章以西安韵达加盟网点"暴力分拣"的事件为例,剖析了快递企业在发展过程中存在的问题,提出了五个方面的发展建议。

快递企业运用需求理论改善暴力分拣行为的研究

随着国内外信息技术的飞速发展,电子商务作为另一种购物方式逐步深入到人们的生活中,而物流行业作为电子商务与消费终端的中介,承接着商品、货物的包装、运输、配送和流通加工,成为人们生活中不可缺少的部分。然而物流暴力分拣现象仍普遍存在,并影响着物流的质量和效率。为改善暴力分拣这一现状,以马斯诺层次需求理论和激励理论为支撑,采用问卷调查分析和数据搜集分析的方法,并借助鱼骨图分析了暴力分拣产生的原因,提出了企业改善暴力分拣行为的七项措施。有助于企业管理员工,减少暴力分拣行为,提高快递企业的客户服务质量,实现企业利润。

变形储运装置设计

针对目前快递运输过程中出现的快递存储空间利用率较低及装卸快递较慢的问题,提出了一种可以提高储存量的变形装置。将该装置配以可伸缩杆等辅助配件,可减轻快递员劳动强度。

A快递转运中心进港作业末端流程优化研究

本文目的将“精益管理”的思想应用于快递行业的分拣流程中,以提高快递转运中心的分拣流程的运作效率与服务质量。方法以A快递转运中心为研究对象,对其进港作业流程进行分析,运用PQCDMS调查表对现场作业进行调查,有效地识别了进港作业流程末端的暴力分拣问题,并运用基础动作分析法对问题流程进行分析和优化。结果:优化后的流程,提高了拣货作业的效率,有效避免了“暴力分拣”问题。结论:运用PQCDMS调查表,找出分拣流程的问题,并进行了细节分析和改善,可以提高快递公司的分拣效率,提高快递服务质量。

浅析我国快递企业的分拣问题

对我国快递业的分拣操作现状进行分析,指出存在技术水平落后、快递人才缺乏、与客户关系紧张、整体环境不够规范等缺陷,面对人们日益增长的对快递物流的高品质需求,我国快递业企业应该通过转变观念与电商企业建立战略联盟、加快自动化进程、提升员工的专业素养、改变公司经营模式,国家相关部门也应加强监管,以改善快递行业在分拣环节上所出现的混乱现象,从而使得整个行业进入规范化阶段。