本文由AI智能模型生成,在自有数据的基础上,训练NLP文本生成模型,根据标题生成内容,适配到模板。内容仅供参考,不对其准确性、真实性等作任何形式的保证,如果有任何问题或意见,请联系contentedit@huawei.com或点击右侧用户帮助进行反馈。我们原则上将于收到您的反馈后的5个工作日内做出答复或反馈处理结果。
物流分拣行为识别:提升物流分拣效率的利器
随着电商行业的快速发展,物流分拣成为了一个重要的环节。然而,由于人工分拣的不确定性和不可控性,很容易出现违规分拣行为,给企业带来了很大的损失。为了解决这一问题,南京小网科技有限责任公司推出了一款名为物流分拣行为识别的saas产品。
物流分拣行为识别是一款以识别抛、扔包裹行为为手段的产品,能够发现违规分拣事件并提供预警。通过高效的技术支撑和管理手段,该产品能够真实有效地监管员工的分拣行为。在真实商用时,该产品的数据统计精确率达到了85%。在开放的多人场景复杂现场,违规分拣行为的识别精确率在70%左右,即100条告警约有70条为真实报警。
物流分拣行为识别的核心功能是一系列七个子算法,包括姿态评估算法和多尺度区域回归算法等。这些算法能够精准地识别抛、扔的分拣行为,提高识别效果。为了保证算法的并发效率和对算力资源的需求与协调,商用时采用了准实时的识别策略。录制两秒钟的视频后进行分析,分析过程中视频录制会暂停,分析结束后继续录制。这样可以确保识别算法的运行效果,并避免漏检。
在使用物流分拣行为识别的场景中,一些大、重包裹的分拣人员也会有扔、抛行为。为了避免误判,该产品将这类场景一律识别为违规分拣。通过多尺度、多手段、多时空分辨,物流分拣行为识别提高了抛、扔分拣行为的检出率,降低了非违规分拣行为的误报率。根据真实商用的报警数据统计,24小时时间内共产生了290条报警,其中真实的报警有248条,精确率为85.5%。实验室测试的召回率为97.25%,准确率为98.73%。
物流分拣行为识别为中小企业提供了一种更加高效的监管手段,能够及时发现抛、扔分拣行为,快速进行追溯,有效辅助规范分拣人员的行为,避免造成更多的货损情况和经济损失。南京小网科技有限责任公司作为一家以人工智能技术为核心的企业,致力于为客户提供完整的 解决方案 。公司已在多个省市成功应用,并获得了各大品牌厂商的高度认可和深度合作。物流分拣行为识别是该公司的一项重要产品,为中小企业提供了提升物流分拣效率的利器。
本服务提供商:南京小网科技有限责任公司