智能分拣识别影像复核系统

影像复核系统智慧物流中的重要组成部分，该系统以深度学习神经网络算法为核心，采用大分辨率相机采集商品基础图片数据用于网络模型训练，实现商品入库、出库智能分拣识别。

仓库药品出入库问题点
人工复核药品订单，工作量大，容易出现库存数目错误的情况，准确率不高，影响配送效率；
手工走单，人力成本比较高，统计起来也非常麻烦；
药品种类繁多，药品表面需要核对信息量大，许多细微差别人工容易忽视。
系统功能
确保入库和出库的实物与单据一致, 当不一致时, 给出报警提示
保留入库、出库的影像记录, 以备查阅;
支持200个工位并发运行, 支持新增工位;
支持识别40000种药品, 支持新增药品;
支持外观接近、微小差别药品识别；
支持盒装、袋装、瓶装三种包装形式
药品识别响应时间≤1s

复核工位

系统特点—深度学习神经网络
采用深度学习技术、自动学习商品的图像数据，自动提取图像特征值。

系统特点—细微识别
模型识别通过模型多层部署推理机制，不仅可以识别药品细微差别，而且保证整个系统的响应速度，提高识别效率。

系统特点—数据增广
采用数据增广算法，生成更多基础数据，提高训练模型的准确率，降低数据采集的工作量

系统特点—智能管理分发系统
智能判别各工位的商品识别计算量，智能管理保证了整个系统的运行响应时间

经典案例
广药药品物流仓出库入库复核

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