一种基于增量学习的智能仓储分拣方法和系统

    公开(公告)号:CN113837156A

    公开(公告)日:2021-12-24

    申请号:CN202111416427.6

    申请日:2021-11-26

    IPC分类号: G06K9/00 G06K9/62 G06N3/08

    摘要: 本发明涉及一种基于增量学习的智能仓储分拣方法和系统。该方法包括:采用开集识别算法识别仓储物体样本图像集中的仓储物体图像的物体种类;当仓储物体图像为新增仓储物体图像时生成新增仓储物体图像数据集;对仓储系统分类模型进行优化得到增量学习算法模型;仓储系统分类模型为智能仓储系统中原始植入的仓储物体分类模型;采用新增仓储物体图像数据集训练增量学习算法模型;将待检测仓储物体图像输入至训练好的增量学习算法模型,得到待检测仓储物体的物体种类。可见本发明将增量学习模型应用于智能仓储系统,能够在提高旧类别仓储物体识别准确率的同时,提高自主学习识别旧类别和新类别仓储物体的识别效率。