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申请/专利权人：深圳市桐晟科技有限公司

摘要：本申请提供了一种基于计算机视觉的查验货物智能分拣的集成系统及方法，包括：量子优化与深度学习模块；神经形态硬件加速与边缘计算模块；柔性电子传感器、物联网与5G通信模块，利用柔性电子传感器无缝集成到货物上，实时监测位置参数；区块链与自适应机器学习模块；VR、NLP与自动化机器人协作模块。本申请整合了量子计算、神经形态硬件、边缘计算等先进技术，能大幅提升深度学习模型的训练效率和准确性，降低图像处理延迟，实现更快的响应速度和更低的网络负载；同时，柔性电子传感器、物联网和5G通信的结合，将提升货物运输的安全性和可控性；区块链和自适应机器学习技术则增强了数据的可信度和系统的智能化水平。

主权项：1.一种基于计算机视觉的查验货物智能分拣的集成系统，其特征在于，包括：量子优化与深度学习模块，利用量子计算中的量子比特和量子门操作来加速深度学习模型的训练过程；通过量子算法优化深度学习中的梯度下降问题；神经形态硬件加速与边缘计算模块，利用神经形态硬件加速器模拟神经元和神经网络的行为，以加速图像处理任务；在数据源端进行实时图像处理和分析，减少数据传输延迟；柔性电子传感器、物联网与5G通信模块，利用柔性电子传感器无缝集成到货物上，实时监测位置参数；通过物联网技术收集并传输传感器数据；利用5G技术提供高速、低延迟的数据传输；区块链与自适应机器学习模块，利用区块链技术记录货物流转信息和分拣记录，确保数据的真实性；通过自适应机器学习技术自动调整模型和学习策略；VR、NLP与自动化机器人协作模块，利用VR技术提供视觉辅助信息；通过NLP技术解析和处理货物的文本信息；自动化机器人根据提供的信息完成分拣任务；所述量子优化与深度学习模块通过建立学习模型进行数据优化，具体包括如下步骤：S1：数据收集与预处理，通过摄像头捕捉货物分拣过程的视频数据，利用RFID标签和读取器追踪货物的位置和状态，部署温湿度与振动传感器来监测分拣环境的物理参数；S2：深度学习模型，选择ResNet-50作为基础架构，在全连接层之后添加softmax分类器，用于输出货物类别的概率分布；S3：模型训练与优化，使用70%的数据进行训练，15%的数据进行验证，剩余15%的数据进行测试，采用交叉熵损失函数，并使用Adam优化器进行训练，引入L2正则化和dropout策略，防止模型过拟合；S4：量子优化集成，利用IBMQuantum量子计算平台，设计量子电路来模拟深度学习模型的关键层，通过Qiskit量子编程工具将量子电路与深度学习框架结合，应用QAOA算法对深度学习模型进行优化，以提高模型性能。

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