.png){kind=icon}
返回
Intelligent drone-based framework for autonomous inventory data inspection
.png){kind=icon}
OA
AI
DOI：10.1016/j.iswa.2026.200648.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
本研究介绍了一种基于无人机的自主库存检查创新框架，旨在解决传统库存管理实践的固有低效性和局限性。所提出的系统独特地结合了室内无人机导航与基于先进深度学习的条码检测和解码技术，并通过创建一个手动标注的条码数据集进行增强，该数据集直接从仓库环境中的无人机图像获取。与以往研究不同，以往研究通常孤立地考察这些技术组件，本研究提出了一种全面且统一的方法，以促进高效、无接触和可靠的库存数据收集。采用最先进的深度学习模型，特别是EfficientDet、Faster R-CNN和YOLO，以准确识别和解码一维和二维条码，从而简化库存识别和数据获取过程。在受控仓库条件下进行的实验评估已证明其稳健性能，实现了高达100%的条码检测率（最低74.1%），解码准确率在81.3%至98.6%之间。本工作的主要贡献包括：(1) 开发了首个统一框架，将室内无人机导航与基于深度学习（DL）的条码读取技术在实际环境中集成，以及(2) 创建了一个针对仓库环境定制的新标注条码数据集。这些结果表明，该方法在转变库存管理实践方面具有巨大潜力，并为工业和商业应用实现可扩展、高效和自主操作提供了可能。
Keyword:
Intelligence framework
Drone
Unmanned aerial vehicle (UAV)
Inventory inspection
Inventory management
Autonomous inspection
期刊
I
IF:
4.3
论文数:
92
被引数:
0
机构
引用论文
A Study on the Detection of Cattle in UAV Images Using Deep Learning基于深度学习的无人机图像牛群检测研究.png)
SENSORS
OAAI
SENSORSIF3.5
OAAI分享收藏Fine localization and distortion resistant detection of multi-class barcode in complex environments复杂环境下多类条码的精细定位与抗失真检测
PREAI
分享收藏Implementation and optimization of the cascade classifier algorithm for UAV detection and tracking
PREAI
分享收藏Improving Barcode Vision Scanning Process using a Drone-based Tracking PID Controller for Warehouse in Industry 4.0利用基于无人机的跟踪PID控制器改进工业4.0仓库中的条码视觉扫描过程
PREAI
分享收藏
查看更多内容