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龙图腾网获悉湖南凯德隆晟科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的包裹智能分拣方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120823482B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511207258.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于深度学习的包裹智能分拣方法及系统是由陈职;陈峰;欧阳勇军设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的包裹智能分拣方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的包裹智能分拣方法及系统，包括：S1：利用单摄像头采集包裹图像并进行预处理，得到预处理后的包裹图像；S2：设计频域增强型多尺度特征提取分支，并生成光照校正图像；设计拓扑感知型可变形卷积分支，计算褶皱分布热力图，再计算几何规整图像、标准化条码图像；S3：提取标准化条码特征，设计增强型通道‑空间双重注意力机制，提取通道‑空间联合特征，再提取条码边界框与倾斜角度，并识别条码内容；S4：根据条码内容与分拣窗口映射表，生成摆臂控制指令触发摆臂杆件。本发明可解决传统单视角视觉方案在摆臂式分拣机中，因包裹表面褶皱、反光、阴影干扰导致的条码识别率不足与分拣出错的问题。

本发明授权一种基于深度学习的包裹智能分拣方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的包裹智能分拣方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：利用单摄像头采集包裹图像并进行预处理，得到预处理后的包裹图像； S2：根据预处理后的包裹图像，设计频域增强型多尺度特征提取分支，提取光照补偿掩码，并生成光照校正图像；设计拓扑感知型可变形卷积分支，预测局部褶皱分布，得到褶皱分布热力图；结合光照校正图像与褶皱分布热力图，计算几何规整图像、标准化条码图像； 所述频域增强型多尺度特征提取分支包括：通过二维快速傅里叶变换提取频域特征，采用降采样与线性层分别提取实部与虚部张量，结合三种尺度的注意力机制生成多尺度注意力特征，并通过复数张量拼接与卷积层生成光照补偿掩码；所述拓扑感知型可变形卷积分支包括：通过可变形卷积生成可变形特征图，结合图构建算法生成拓扑图结构，并通过卷积操作与偏导数生成褶皱分布热力图； S3：根据标准化条码图像，提取标准化条码特征，设计增强型通道-空间双重注意力机制，提取通道-空间联合特征，再提取条码边界框与倾斜角度，并识别条码内容； 所述增强型通道-空间双重注意力机制包括：通过通道注意力机制生成通道权重矩阵，结合全局平均池化特征与空间注意力机制生成空间权重矩阵，最终通过空间权重矩阵的加权融合与空洞卷积，生成通道-空间联合特征； S4：根据条码内容与分拣窗口映射表，生成摆臂控制指令触发摆臂杆件，完成包裹分拣。

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