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快递爆仓识别

快递爆仓识别算法运用计算机视觉与深度学习技术,对快递仓库、分拣中心等场所内不同区域(如存储区、分拣区、打包区等)在正常快递量、接近爆仓、已爆仓等不同快递堆积状态下的图像数据进行训练,精准提取快递包裹的堆积高度、密度、分布范围以及与货架、通道等设施的相对位置关系等关键特征信息,构建起准确的爆仓判断模型。借助安装在场所内关键位置的监控摄像头,对快递量情况进行实时监测,一旦识别出快递爆仓状态,立即向快递企业运营管理部门发送警报,以便及时调整运营策略,提高快递处理效率,保障快递服务的及时性和稳定性。
快递爆仓识别

应用领域

  • 智慧物流
    在智慧物流领域,快递爆仓识别可对快递仓库和分拣中心进行有效监控。帮助快递企业提前预警爆仓风险,使其能够迅速调配资源,避免因爆仓导致快递延误、丢失等问题,提升快递服务质量,增强企业竞争力,保障物流网络的顺畅运行。
  • 智慧电商
    智慧电商借助该算法,能实时掌握合作快递企业的仓库情况。以便电商平台根据快递爆仓状况调整订单分配策略,选择快递服务更稳定的合作伙伴,或者及时向消费者告知可能的快递延迟情况,提高消费者满意度,维护电商平台的声誉。
  • 智慧仓储
    智慧仓储管理应用于快递行业时,快递爆仓识别可辅助优化仓库空间利用。当识别到爆仓趋势时,可提示调整货物存储布局,提高仓储容量利用率,同时也有助于合理规划快递出入库流程,提升仓储作业效率。
  • 智慧配送
    智慧配送体系中,快递爆仓识别能为配送环节提供数据支持。根据爆仓情况合理安排配送车辆和路线,优先配送紧急或易损的快递包裹,减少爆仓对配送效率的影响,确保快递能尽快送达消费者手中。

算法部署方式

  • 服务器部署
    算法可部署于本地服务器及云服务器,摄像头接入数量无限制,且摄像头路数与各路摄像头所应用算法种类仅受本地服务器性能制约,同时支持在国产化服务器上进行部署。
  • 边缘端部署
    在边缘端进行部署时,能够与算能、瑞芯微等类型的边缘计算盒子实现良好兼容,可依据客户的特定需求开展定制化部署工作,以充分满足不同应用场景下的多样化需求。

算法定制方式

  • 算法如何定制
    基于对实际业务场景的深入评估与分析,提供契合特定业务需求的定制化算法解决方案,算法定制流程:数据采集→数据标注→算法开发→算法测试→算法迭代。
  • 算法售后服务
    为客户提供为期一年的免费质保服务,包括与客户需求进行算法升级工作;提供每周 7 天、每天 24 小时的全天候技术支持服务。