摘要
本发明公开了一种基于数据分析的物流异常过程识别系统及方法,涉及数据分析技术领域,本方法包括以下步骤:步骤1、确定传感器及图像采集设备部署位置,以固定频率采集传感器和图像数据,并进行人工标注;步骤2、对传感器数据进行分析处理,结合标注情况构建分类模型;选取重要特征定位异常空间部分;步骤3、根据异常空间部分获取相应的图像数据,对图像数据进行分析处理,并结合标注情况构建图像分类模型;步骤4、对新数据进行传感器数据及图像数据的预测分类,并根据不同情况进行反馈。本发明能够有效改善现有技术中对物流集装箱底部物品难以进行有效异常识别的情况。