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物流分揀行為識(shí)別：提升物流分揀效率的利器
隨著電商行業(yè)的快速發(fā)展，物流分揀成為了一個(gè)重要的環(huán)節(jié)。然而，由于人工分揀的不確定性和不可控性，很容易出現(xiàn)違規(guī)分揀行為，給企業(yè)帶來了很大的損失。為了解決這一問題，南京小網(wǎng)科技有限責(zé)任公司推出了一款名為物流分揀行為識(shí)別的saas產(chǎn)品。
物流分揀行為識(shí)別是一款以識(shí)別拋、扔包裹行為為手段的產(chǎn)品，能夠發(fā)現(xiàn)違規(guī)分揀事件并提供預(yù)警。通過高效的技術(shù)支撐和管理手段，該產(chǎn)品能夠真實(shí)有效地監(jiān)管員工的分揀行為。在真實(shí)商用時(shí)，該產(chǎn)品的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)精確率達(dá)到了85%。在開放的多人場景復(fù)雜現(xiàn)場，違規(guī)分揀行為的識(shí)別精確率在70%左右，即100條告警約有70條為真實(shí)報(bào)警。
物流分揀行為識(shí)別的核心功能是一系列七個(gè)子算法，包括姿態(tài)評(píng)估算法和多尺度區(qū)域回歸算法等。這些算法能夠精準(zhǔn)地識(shí)別拋、扔的分揀行為，提高識(shí)別效果。為了保證算法的并發(fā)效率和對(duì)算力資源的需求與協(xié)調(diào)，商用時(shí)采用了準(zhǔn)實(shí)時(shí)的識(shí)別策略。錄制兩秒鐘的視頻后進(jìn)行分析，分析過程中視頻錄制會(huì)暫停，分析結(jié)束后繼續(xù)錄制。這樣可以確保識(shí)別算法的運(yùn)行效果，并避免漏檢。
在使用物流分揀行為識(shí)別的場景中，一些大、重包裹的分揀人員也會(huì)有扔、拋行為。為了避免誤判，該產(chǎn)品將這類場景一律識(shí)別為違規(guī)分揀。通過多尺度、多手段、多時(shí)空分辨，物流分揀行為識(shí)別提高了拋、扔分揀行為的檢出率，降低了非違規(guī)分揀行為的誤報(bào)率。根據(jù)真實(shí)商用的報(bào)警數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，24小時(shí)時(shí)間內(nèi)共產(chǎn)生了290條報(bào)警，其中真實(shí)的報(bào)警有248條，精確率為85.5%。實(shí)驗(yàn)室測試的召回率為97.25%，準(zhǔn)確率為98.73%。
物流分揀行為識(shí)別為中小企業(yè)提供了一種更加高效的監(jiān)管手段，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)拋、扔分揀行為，快速進(jìn)行追溯，有效輔助規(guī)范分揀人員的行為，避免造成更多的貨損情況和經(jīng)濟(jì)損失。南京小網(wǎng)科技有限責(zé)任公司作為一家以人工智能技術(shù)為核心的企業(yè)，致力于為客戶提供完整的解決方案。公司已在多個(gè)省市成功應(yīng)用，并獲得了各大品牌廠商的高度認(rèn)可和深度合作。物流分揀行為識(shí)別是該公司的一項(xiàng)重要產(chǎn)品，為中小企業(yè)提供了提升物流分揀效率的利器。
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