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在突发性公共安全事件中,仓库内医疗物资的高效精准识别是保证分拣作业准确性和即时性的前提。利用爬虫技术获取医疗物资图片数据,建立基于卷积神经网络的医疗物资图片识别模型。通过三种不同算法在单通道和三通道中1000次模型训练的结果对比发现,基于卷积神经网络的三通道医疗物资智能识别模型的测试准确率可达89%,进一步拓展了卷积神经网络在物流仓储拣选活动中的应用范围。