基于LECA-YOLOv5的物流仓储异常行为识别算法

摘要：

随着人工智能技术的发展,各行各业都开始尝试利用计算机实现高效的工作模式,同样电子商务的运营也离不开互联网的支撑.电子商务的基础是物流.高效的工作模式、智能化的信息是物流快速发展的基础.本文将双目立体视觉引入到物流仓库的监测中,通过双目相机监测货物和工作人员的位置信息,并利用改进的目标检测算法LECA-YOLOv5检测工作人员异常行为,以提高物流仓库的工作效率和安全水平.

关键词：目标检测、物流仓储系统、双目视觉、异常行为识别、YOLOv5

所属期刊栏目：34

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-03-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：191-194