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龙图腾网获悉上海东普信息科技有限公司申请的专利回流件识别方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112329676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202011260119.4，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权回流件识别方法、装置、设备及存储介质是由李斯;赵齐辉设计研发完成，并于2020-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本回流件识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及视觉监控技术领域，公开了一种回流件识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取回流件检测区域存在回流件的第一图像和不存在回流件的第二图像，并将第一图像和第二图像作为训练样本图像进行标注，得到各训练样本图像的标注信息；采用训练样本图像和标注信息，对预置SSD‑Pytorch模型进行训练，得到回流件识别模型；获取当前回流件检测区域的第三图像，并将第三图像输入回流件识别模型进行识别，输出第三图像中存在回流件的概率；若概率大于预置概率阈值，则确定第三图像中存在回流件并推送提示信息。本发明提升了物流回流件的识别精度，减少回流件阻塞物流流水线带来的安全隐患，增加快件派送效率。

本发明授权回流件识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种回流件识别方法，其特征在于，所述回流件识别方法包括： 获取预先采集的回流件检测区域存在回流件的第一图像和不存在回流件的第二图像，并将所述第一图像和所述第二图像作为训练样本图像； 将所述训练样本图像输入预置的图像标注软件中以进行展示，并圈定所述训练样本图像中回流件的区域，生成标注信息； 采用所述训练样本图像和所述标注信息，对预置SSD-Pytorch模型进行训练，得到回流件识别模型，其中，所述SSD-Pytorch模型包括VGGBackbone层、ExtraLayers层、Multi-boxLayers层； 获取当前回流件检测区域的第三图像，并将所述第三图像输入所述回流件识别模型进行识别，输出所述第三图像中存在回流件的概率； 若所述概率大于预置概率阈值，则确定所述第三图像中存在回流件并推送提示信息; 所述采用所述训练样本图像和所述标注信息，对预置SSD-Pytorch模型进行训练，得到回流件识别模型包括： 将所述训练样本图像输入所述VGGBackbone层，并通过所述VGGBackbone层提取所述训练样本图像的初始特征图； 将所述各初始特征图输入所述ExtraLayers层，并通过所述ExtraLayers层对所述初始特征图进行下采样，得到对应的特征图； 将所述特征图输入所述Multi-boxLayers层，并通过所述Multi-boxLayers层对所述特征图进行卷积处理，得到对应的回归特征图和分类特征图； 整合所述回归特征图和所述分类特征图，分别确定所述训练样本图像中多个目标物的预测框，并确定所述各预测框中目标物为回流件的初始概率； 将所述各初始概率按照由高至低的顺序，对所述训练样本图像中各目标物的预测框进行排序； 基于所述各预测框的排序顺序，选取初始概率大于预置概率阈值的预测框作为候选框，并调整与所述候选框接壤的预测框的初始概率，得到所述训练样本图像各目标物中为回流件的最终概率； 基于所述各目标物中为回流件的最终概率，确定所述训练样本图像中存在回流件的概率； 根据所述概率和所述标注信息，对所述SSD-Pytorch模型的参数进行调整，直到所述SSD-Pytorch模型收敛，得到回流件识别模型。

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