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基于深度學習的復雜背景下條煙識別分割研究

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摘要：便利店和街邊小店承擔了相當比例的香煙銷售，商家根據(jù)需求在網上下單后，煙草物流中心根據(jù)訂單自動分揀配貨并打包出庫。由于物流中心產線多為黑色皮帶，而條煙顏色五花八門，當配送黑色條煙時傳統(tǒng)方法易出現(xiàn)檢測錯誤進而導致報錯或重復配送等問題。在此基礎上，研究了基于深度學習的識別分割模型來提升復雜背景下分揀系統(tǒng)的準確率。（剩余5872字）

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