ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
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ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
【摘要】随着智能仓储需求的不断增加，有效的货物管理系统成为研究的热点。 本文旨在通过机器视觉技术实现对仓库货物的自动识别与计数，提高仓储管理的效率和准确性。 采用卷积神经网络（ ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ，ＣＮＮｓ）技术对货物的识别与计数的数学原理进行了深入研究。 利用网络摄像机、服务器以及响应的软件平台搭建了实验环境，对本文系统进行测试。 实验验证了本文设计的系统能够准确地识别和计数图像中的货物，性能达到了预期目标。 为后续的技术改进和应用推广提供了理论依据和实验数据。
