更新时间：2026-08-15 00:02:40
已登记
详细信息
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知识产权名称
用于实例分割的物流仓储货物智能分拣数据
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登记编号
DIP2025000009320
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申请人
温岭市天航物流有限公司
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登记类型
首次登记
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登记有效期
3年
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申请时间
2025-06-25 17:29:41
详细信息
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所属行业
信息传输、软件和信息技术服务业
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交易状态
待交易
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数据规模
2862
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更新频次
按需更新
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应用场景
该数据在仓储货物分拣中具有重要的应用价值。能够提供货物精准定位与掩膜分割，更精确地识别堆叠货物的独立边界，帮助仓储机器人进行自动化抓取与分类。在智能物流仓储中具有广泛的应用场景，特别是电商分拣中心、冷链物流中转站和跨境仓储枢纽，能够提高分拣效率，降低人工误操作率，提供实时货物状态可视化支持。
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算法规则简要说明
数据收集： 货物图像：通过固定视角摄像头采集分拣区域原始图像（分辨率1920×1080），覆盖不同光照、堆叠密度的场景。掩码文件：由标注工具对图像中独立货物进行掩膜标注。真实实例数量：统计实际货物数量作为监督标签。预处理图像尺寸(单位为像素)：将原始图像缩放至512×512像素以适配模型输入，记录缩放后尺寸作为预处理参数。 数据预处理： 图像归一化：将像素值从[0,255]线性映射至[0,1]区间，公式为：I_normalized = I_raw / 255.0。尺寸标准化：采用双线性插值法统一缩放图像至512×512像素，减少模型计算复杂度。数据增强：随机添加旋转（±15°）和亮度扰动（±20%），提升模型泛化能力。 模型构建： 采用基于Mask R-CNN的实例分割模型，网络结构包含特征提取、区域建议生成（RPN）、掩膜预测三部分。核心公式如下：特征金字塔输出：F = FPN(ResNet(I))。其中，I为预处理后的512×512图像，FPN为特征金字塔网络，输出多尺度特征图F。掩膜损失计算：L_mask = (1/N) * Σ[-y*log(p) - (1-y)*log(1-p)]。其中，y：真实掩膜二值标签（0或1）；p：预测掩膜概率值（0~1）；N：掩膜区域像素总数。分割精度为预测掩膜和真实掩膜的交并比IoU，单位为%。模型通过分割精度均值（所有货物掩膜IoU的平均值，值域在[0,1]中）和单帧处理时间（从输入图像到输出结果的端到端耗时，单位为秒）评估性能，确保分拣系统同时满足高精度与实时性要求。
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更新频次
按需更新
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存证平台
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