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龙图腾网获悉大连民族大学申请的专利一种基于Faster RCNN的快递包裹检测系统及其工作方法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：CN116159760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202310020913.9，技术领域涉及：B07C3/10；该发明授权一种基于Faster RCNN的快递包裹检测系统及其工作方法是由宁涛;段晓东;吴翠灵;韩雨萌设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Faster RCNN的快递包裹检测系统及其工作方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于FasterRCNN的快递包裹检测系统及其工作方法，涉及人工智能与快递物流的技术领域，该系统针对企业级用户端使用；企业级用户端包括登录管理模块、包裹模块、展示检测结果功能模块、提示拣选信息功能模块和亮度均衡检测模块。本发明采用基于改进的FasterRCNN，将快递包裹的位置检测、类别检测与包裹表单信息想结合，能够节省传感器单独对表单信息的识别，通过单目摄像头能够完成分拣。并且针对环境因素对快递包裹带来的低精度问题，提出能够自动调节亮度的指数均值亮度均衡算法，不仅提高模型检测的精度，而且能够方便工作人员对包裹进行监控。

本发明授权一种基于Faster RCNN的快递包裹检测系统及其工作方法在权利要求书中公布了：1.一种基于FasterRCNN的快递包裹检测系统，其特征在于，所述系统针对企业级用户端；所述企业级用户端包括： 包裹检测模块：用于从前端获取摄像头采集的快递包裹图片，放入保存好的包裹检测模型进行预测，预测得到的结果图片通过在后端返回给前端，并在网页上呈现检测前与检测后的相片；所述包裹检测模型基于改进的FasterRCNN实现对快递包裹的检测；利用构建的检测数据集对包裹检测模型进行多次训练，选取模型权重，并对该检测模型与权重进行保存； 表单识别模块：使用霍夫检测算法，建立表单识别模型；从前端获取同一个摄像头采集的快递包裹图片，利用表单识别模型识别包裹的表单信息； 提示拣选信息功能模块，用于对所述包裹检测模块和所述表单识别模块的检测结果进行分析，通过返回的类别的个数和表单单号判断并提示该摄像头视野下的快递包裹能否进行抓取；所述检测结果包括：包裹检测结果图、检测位置信息、检测类别信息、检测的概率和表单信息； 所述企业级用户端还包括：亮度均衡检测模块；所述亮度均衡检测模块包括能够同时处理黑暗环境和曝光环境下的图片预处理方法，用于对摄像头采集的快递包裹图片进行预处理； 获取摄像头采集的传送带上的包裹图片，利用亮度均衡检测模型对图片进行预处理，利用所述表单识别模型进行表单识别，通过获取的表单信息，判断对包裹是否进行检测；如果进行检测，利用所述快递包裹检测模型进行检测，并将检测后的结果返回给控制系统进行抓取；如果无法获取表单信息，将在监控系统中提示，无法识别表单信息，不能进行抓取。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连民族大学，其通讯地址为：116000 辽宁省大连市金州新区辽河西路18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。