摘要
本申请涉及图像处理技术领域,公开了一种基于YOLO的分拣视频识别处理方法及系统。该方法包括:采用YOLO‑Inpaint算法处理掩码数据,在YOLO网络中嵌入图像修复损失计算,通过对抗训练学习从残缺特征推断完整物品特征的映射关系,得到修复特征图。基于修复特征图计算物品完整度评分,综合可见像素面积与预测总面积比值及修复区域与真实区域相似度。将完整度评分与检测置信度按遮挡程度自适应权重进行融合,生成补偿后的识别结果。构建时序标注的识别数据流,包含物品类别、位置坐标、遮挡状态和置信度,输出处理报告。本申请解决了分拣视频中物品遮挡识别的准确性和鲁棒性问题,提高了遮挡条件下的识别成功率和处理效率。