基于深度学习的包裹和检测追踪计数系统论文摘要

摘要：深度学习在计算机视觉领域扮演着重要角色，包裹和检测追踪计数系统也不例外。本论文提出了一种基于深度学习的包裹和检测追踪计数系统，该系统利用深度卷积神经网络（CNN）进行包裹的检测和追踪。首先，我们使用大规模的标注数据训练一个基于CNN的物体检测模型，该模型能够准确地定位和识别包裹。接着，我们采用多目标跟踪算法，将每个包裹与其相邻帧中的包裹进行关联，从而实现包裹的追踪。最后，我们通过计数被追踪到的包裹数量，实现包裹的计数功能。实验结果表明，我们的系统在包裹检测和追踪任务上具有良好的性能，并且可以适应复杂的场景和动态变化。

关键词：深度学习，包裹检测，追踪计数，卷积神经网络，多目标跟踪