一种基于计算机视觉的查验货物智能分拣的集成系统及方法与流程

本发明涉及货物分拣，具体而言，涉及一种基于计算机视觉的查验货物智能分拣的集成系统及方法。

背景技术：

1、随着科技的飞速发展，货物流转行业正经历着前所未有的变革；传统的货物检测与分拣方法已无法满足现代货物流转的高效、精准需求，因此，基于计算机视觉的查验货物智能分拣的集成系统应运而生；这一系统的诞生，融合了多项前沿技术，为货物流转行业带来了革命性的改变，然而目前所使用的基于计算机视觉的查验货物智能分拣的集成系统，由于出于成本考虑，采用集成化设计，这导致该系统在使用时，会出现系统的深度学习模型的准确性和泛化能力低下，数据处理的响应速度慢，并且目前采取的通常为局域网模式，不便于跨地区大规模的货物流转运作。

2、例如：中国发明专利（申请号：cn202110913811.0）所公开的“一种基于计算机视觉技术的圣女果自动分拣方法及系统”，其说明书公开：我国是农业生产大国，同时也是农产品的出口强国，随着社会经济的不断发展，人们更加注重食用蔬果的质量，而圣女果因其具有生津止渴、健胃消食、清热解毒、凉血平肝等功效，受到广大消费者的普遍喜爱。基于圣女果广阔的市场前景，大批量包装的圣女果走向市场，传统检验圣女果的方法，都是由质检人员通过肉眼检查完成的，在对圣女果进行检验分类的过程中，需要质检人员仔细观察圣女果的形状、大小、颜色及缺陷等特征。显然，质检人员长时间的观察、检验圣女果，会导致质检人员的视觉疲劳。而且，质检人员在对圣女果进行分类的过程中，分类结果会受到人为因素的影响，导致圣女果的分类效率低下，分类结果不客观，而且，质检人员在对圣女果进行分类的过程中，还有可能会对圣女果造成伤害，导致圣女果的产量下降。计算机视觉技术高速发展，深度学习和卷积神经网络技术的推动着计算机视觉技术迅速发展。现有技术也提出了基于视觉检测的水果分拣方法，但这些方法基本上都是基于水果直径进行分拣，并没有考虑到水果瑕疵的问题；上述专利可以佐证现有技术存在的缺陷。

3、因此我们对此做出改进，提出一种基于计算机视觉的查验货物智能分拣的集成系统及方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于：针对目前存在的基于计算机视觉的查验货物智能分拣的集成系统由于出于成本考虑，采用集成化设计，这导致该系统在使用时，会出现系统的深度学习模型的准确性和泛化能力低下，数据处理的响应速度慢，并且目前采取的通常为局域网模式，不便于跨地区大规模的货物流转运作。

2、为了实现上述发明目的，本发明提供了以下基于计算机视觉的查验货物智能分拣的集成系统及方法，以改善上述问题。

3、本技术具体是这样的：

4、一种基于计算机视觉的查验货物智能分拣的集成系统，包括：

5、量子优化与深度学习模块，利用量子计算中的量子比特和量子门操作来加速深度学习模型的训练过程；通过量子算法优化深度学习中的梯度下降问题；

6、神经形态硬件加速与边缘计算模块，利用神经形态硬件加速器模拟神经元和神经网络的行为，以加速图像处理任务；在数据源端进行实时图像处理和分析，减少数据传输延迟；

7、柔性电子传感器、物联网与5g通信模块，利用柔性电子传感器无缝集成到货物上，实时监测位置参数；通过物联网技术收集并传输传感器数据；利用5g技术提供高速、低延迟的数据传输；

8、区块链与自适应机器学习模块，利用区块链技术记录货物流转信息和分拣记录，确保数据的真实性；通过自适应机器学习技术自动调整模型和学习策略；

9、vr、nlp与自动化机器人协作模块，利用vr技术提供视觉辅助信息；通过nlp技术解析和处理货物的文本信息；自动化机器人根据提供的信息完成分拣任务；

10、所述量子优化与深度学习模块通过建立学习模型进行数据优化，具体包括如下步骤：

11、s1：数据收集与预处理，通过摄像头捕捉货物分拣过程的视频数据，利用rfid标签和读取器追踪货物的位置和状态，部署温湿度与振动传感器来监测分拣环境的物理参数；

12、s2：深度学习模型，选择resnet-50作为基础架构，在全连接层之后添加softmax分类器，用于输出货物类别的概率分布；

13、s3：模型训练与优化，使用70%的数据进行训练，15%的数据进行验证，剩余15%的数据进行测试，采用交叉熵损失函数，并使用adam优化器进行训练，引入l2正则化和dropout策略，防止模型过拟合；

14、s4：量子优化集成，利用ibm quantum量子计算平台，设计量子电路来模拟深度学习模型的关键层，通过qiskit量子编程工具将量子电路与深度学习框架（如tensorflow）结合，应用qaoa算法对深度学习模型进行优化，以提高模型性能。

15、作为本技术优选的技术方案，所述s1中数据收集具体包括：

16、数据收集：

17、视频数据收集，采用h.264视频编码算法高效地压缩和编码视频数据；

18、rfid数据收集，采用rfid防碰撞算法解决多个rfid标签同时响应读取器时发生的信号冲突问题，确保每个标签都能被准确读取；

19、温湿度与振动传感器数据收集，通过mqtt通信协议直接发送到数据收集中心；

20、数据预处理：

21、视频数据预处理，采用背景减除算法与光流法或klt特征追踪，用于从视频中提取动态目标，并通过比较当前帧与背景模型的差异来实现目标追踪，其算法公式为：p(xt)=∑i=1kwi,t⋅η(xt,μi,t,σi,t)其中：p(xt)是在时刻t，随机变量xt的概率密度；k是高斯分布的数量；wi,t是第i个高斯分布在时刻t的权重，满足∑i=1kwi,t,t=1；η(xt,μi,t,σi,t)是第i个高斯分布在时刻t的概率密度函数，其中μi,t是均值，σi,t是协方差矩阵；

22、rfid数据预处理，采用数据去重算法，清除在短时间内重复读取的相同rfid标签数据；

23、温湿度与振动传感器数据预处理，采用滑动平均滤波用于平滑传感器数据，减少噪声和异常值的影响，其算法公式为：yi=1/n（∑j=i−n+1ixj），这个公式表示，对于给定的数据序列xj，我们计算从xi−n+1到xi的n个数据的平均值，得到的结果赋值给yi；

24、数据融合：采用时间戳同步算法，确保不同数据源的时间戳一致，便于数据融合；并采用基于位置的数据关联算法，根据货物的rfid信息和视频追踪数据，以及传感器的空间布局，将数据关联起来。

25、所述s2中深度学习模型具体采用如下步骤：

26、s201：迁移学习，选择一个resnet预训练模型作为基础模型，移除预训练模型的顶层，添加新的分类层以适应新任务，使用新任务的数据集进行微调；

27、s202：模型蒸馏，训练一个教师模型；使用教师模型的预测概率分布作为软标签，定义一个结合了硬标签损失和软标签损失的混合损失函数，训练学生模型以模仿教师模型的输出，其蒸馏损失函数表达式为：ldistill=(1−α)lhard+αlsoft描述的是蒸馏损失的计算方式，其中：ldistill是最终的蒸馏损失，lhard是硬标签（是独热编码）的损失，lsoft是软标签的损失，α是一个在0到1之间的超参数；

28、s203：增量学习，初始训练一个基础模型，当新数据到达时，使用部分旧数据和新数据进行模型的微调，使用知识蒸馏技术来保留旧知识，防止灾难性遗忘；

29、s204：对抗训练，在训练数据中添加微小但有针对性的扰动，使用对抗样本和原始样本一起训练模型，通过这种方式提高模型对对抗样本的鲁棒性，对抗扰动的生成使用快速梯度符号方法，其公式为：η=ϵ⋅sign(∇xj(θ,x,y))其中：η是对抗性扰动，ϵ是一个小的正数，sign(⋅)是符号函数；

30、s205：自动化机器学习与神经架构搜索，定义一个搜索空间，包含神经网络架构，使用搜索算法在搜索空间中寻找最优架构，评估每个候选架构的性能，选择性能最佳的架构进行训练和部署；

31、s206：联邦学习，多个设备节点各自拥有本地数据集，每个设备在本地数据集上训练模型的一部分。

32、作为本技术优选的技术方案，所述s3中模型训练与优化通过对模型进行训练实现数据的优化，具体包括如下步骤：

33、s301：数据集划分，按照比例70%、15%、15%将数据集划分为训练集、验证集和测试集，使用python的sklearn.model_selection模块中的train_test_split函数将数据集首先划分为训练集和测试集，然后再将训练集划分为训练集和验证集；

34、s302：损失函数，在深度学习模块中，直接调用内置的交叉熵损失函数，其损失函数算法为：l=−∑i=1cyilog(pi)其中：l是交叉熵损失，c是类别的总数，yi是第i个类别的真实标签，通常是一个二进制值表示该类别是否为真实类别，pi是模型预测的第i个类别的概率。

35、作为本技术优选的技术方案，所述包括如下步骤：

36、s303：优化器，在深度学习模块中，直接使用adam优化器，自动调整每个参数的学习率；

37、s304：正则化策略，通过在损失函数中添加模型参数的l2范数的惩罚项，来防止模型过拟合；迫使模型选择较小的权重，从而增加模型的泛化能力，其正则化的损失函数表示为：lreg=l0+λ/2n（∑w∈ww2），其中lreg表示正则化后的总损失，l0表示没有正则化项的原始损失，λ是一个超参数，n通常表示数据集中的样本数量，∑w∈ww2表示所有权重的平方和。

38、作为本技术优选的技术方案，所述还包括如下步骤：

39、s305：dropout策略，在训练过程中，随机将网络中的一部分神经元设置为0，以减少神经元之间的依赖关系，从而提高模型的泛化能力；在深度学习模块中，通过在模型定义时添加dropout层来实现；

40、s306：训练过程，将训练数据输入到模型中，计算得到预测值；使用交叉熵损失函数计算预测值与实际标签之间的损失；根据损失值计算梯度，并使用adam优化器更新模型参数；在每个epoch结束后，使用验证集评估模型的性能；验证集上的性能下降，采取一些措施，降低学习率、增加l2正则化强度以及增加dropout率；验证集上的性能在连续多个epoch内都没有提升，考虑提前停止训练，以防止过拟合；

41、s307：测试与评估，使用测试集评估最终模型的性能；这通过计算准确率、召回率与f1分数指标来完成，进一步提高模型的泛化能力和性能。

42、作为本技术优选的技术方案，所述s4中量子优化集成通过量子电路来模拟深度学习模型的关键层，提高模型的性能，具体包括如下步骤：

43、s401：设计量子电路，针对深度学习模型的关键层设计对应的量子电路，利用ibmquantum量子计算平台，将量子电路与深度学习模块的结合；其量子电路模拟如下，量子态演化：在量子计算中，一个量子态∣ψ>的时间演化通过薛定谔方程来描述，iℏd/td∣ψ>=h^∣ψ>,i是虚数单位，d/td是时间导数，表示对时间t的微分，∣ψ>是描述量子系统的状态向量h^是哈密顿算符；

44、s402：应用qaoa算法进行优化，利用量子近似优化算法（qaoa）对深度学习模型进行优化。

45、作为本技术优选的技术方案，所述还包括如下步骤：

46、s403：实现流程，在ibm quantum平台上设计并实现量子电路；利用qiskit将量子电路与tensorflow深度学习模块结合；

47、s404：验证与优化，使用交叉验证、测试集验证方法来评估模型的性能。

48、一种基于计算机视觉的查验货物智能分拣的集成方法，包括如下步骤：

49、步骤一：模块部署与初始化，安装并配置量子优化与深度学习模块，确保量子计算平台与深度学习框架的接口正确对接；部署神经形态硬件加速器，配置边缘计算环境，确保能够实时处理图像数据；在货物上集成柔性电子传感器，并通过物联网技术将这些传感器连接到模块中；配置5g通信模块，确保数据传输的高速与低延迟；记录货物流转信息和分拣记录；设置vr、nlp和自动化机器人协作模块，确保各模块之间的协同工作；

50、步骤二：数据收集与预处理，通过摄像头捕捉货物分拣过程的视频数据，并将其存储在模块的数据库中；利用rfid技术追踪货物的位置和状态，收集相关数据；通过温湿度与振动传感器监测分拣环境的物理参数，并将这些数据整合到模块中；对收集到的数据进行预处理，包括清洗、标注和格式化步骤，以便于深度学习模型的训练；

51、步骤三：深度学习模型训练与优化，利用深度学习模型架构，进行修改以适应特定的分拣任务；利用预处理后的数据进行模型训练，划分训练集、验证集和测试集；使用交叉熵损失函数和adam优化器进行训练，同时引入l2正则化和dropout策略来防止过拟合；在训练过程中，通过量子优化技术对深度学习模型进行优化，以提高模型的性能。

52、作为本技术优选的技术方案，还包括如下步骤：

53、步骤四：模块集成与测试，将训练好的深度学习模型集成到整个模块中，确保与其他模块的协同工作；通过神经形态硬件加速器加速图像处理任务，实时分析摄像头捕捉的图像数据；利用柔性电子传感器和物联网技术实时监测货物的状态和环境参数，并通过5g通信模块将数据实时传输到模块中；通过区块链技术记录货物的流转信息和分拣记录，确保数据的真实性和可追溯性；利用vr技术提供视觉辅助信息，帮助操作员更好地进行分拣操作；通过nlp技术解析和处理货物的文本信息，为自动化机器人提供分拣指令；自动化机器人根据提供的信息完成分拣任务，并通过模块反馈分拣结果；

54、步骤五：模块维护与升级，定期对模块进行维护和检查，确保各模块的正常运行；根据实际需求和技术发展对模块进行升级和优化，以提高分拣效率和准确性。

55、与现有技术相比，本发明的有益效果：

56、在本技术的方案中：

57、1.为了解决现有技术中梯度下降、准确性和泛化能力低的问题，本技术通过设置的量子优化与深度学习模块，实现了利用量子计算加速深度学习模型的训练，大幅提高训练效率，从而缩短新模型或新功能的上线时间；并通过量子算法优化梯度下降问题，能够更精确地找到最优解，提升深度学习模型的准确性和泛化能力；

58、2.为了解决现有技术中数据响应速度慢，网络负载高的问题，本技术通过设置的神经形态硬件加速与边缘计算模块，实现了神经形态硬件加速器模拟神经元行为，能高效处理图像任务，大幅降低图像处理延迟，提升实时性；边缘计算在数据源端处理和分析数据，减少数据传输需求和延迟，有助于实现更快的响应速度和更低的网络负载；

59、3.通过设置的柔性电子传感器、物联网与5g通信模块，实现了实时监测货物状态，提高货物运输过程的安全性和可控性；物联网技术实现设备间的互联互通，便于集中管理和监控，同时提升数据收集的自动化程度，解决了现有技术中集成化设置，物联网使用成本高，信息的实时性以及准确性低，导致无法跨区域进行货物流转运作的问题；

60、4.通过设置的区块链与自适应机器学习模块，实现了确保货物流转信息和分拣记录的真实性，增强数据的可信度和安全性，有助于打击假冒伪劣和防止信息篡改；自适应机器学习技术使模型能够根据实际情况自动调整参数和学习策略，提升系统的智能化水平和适应能力，解决了现有技术中集成化系统的自适应能力低下的问题。