一种基于深度学习的包裹智能分拣方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的包裹智能分拣方法及系统，包括：S1：利用单摄像头采集包裹图像并进行预处理，得到预处理后的包裹图像；S2：设计频域增强型多尺度特征提取分支，并生成光照校正图像；设计拓扑感知型可变形卷积分支，计算褶皱分布热力图，再计算几何规整图像、标准化条码图像；S3：提取标准化条码特征，设计增强型通道‑空间双重注意力机制，提取通道‑空间联合特征，再提取条码边界框与倾斜角度，并识别条码内容；S4：根据条码内容与分拣窗口映射表，生成摆臂控制指令触发摆臂杆件。本发明可解决传统单视角视觉方案在摆臂式分拣机中，因包裹表面褶皱、反光、阴影干扰导致的条码识别率不足与分拣出错的问题。