快递分拣AI视觉识别系统的设计与实现开题报告

1. 研究目的与意义

随着社会进一步的信息化，人们从以前的外出购物衍变到现在的网上购物，快递行业快速发展，因此，如何进一步的优化快递站的智能化对社会的发展起着重要作用。

目前国内快递站尚未实现全自动化，快递出站入站都需要人工进行管理，因此为了适应这个信息化、智能化的时代，我们考虑将ai视觉识别技术应用在快递站上，结合机械臂装置可实现自动分拣快递，以实现快递站的全面智能化管理，这将大大节省人们的工作量，进一步优化我国产业结构，对国民经济起着积极作用。

本课题基于opencv的计算机视觉技术，设计和实现将计算机视觉识别技术应用在快递分拣中，以更方便地实现快递站的管理，进一步优化我国在快递业方面的信息化程度，彻底解放快递分拣工作人员的双手，也为我们今后取快递提供进一步的便利。

2. 课题关键问题和重难点

1.课题的关键问题（1）数据库的搭建及链接本次快递分拣ai视觉识别系统需要结合mysql数据库来对图片以及人物身份信息进行存储。

其中首先需要在代码中打开摄像头，然后链接所建立的数据库将人脸信息自动录入，这个环节相当重要，关系着下一步的操作是否可以继续下去。

（2）展示ai视觉识别子程序以及集成机械臂与快递分拣后台管理系统目前我们还没有开发过类似的东西，还缺少一定的实践经验，因此很多想法还只存在于理论中，在后面的进一步开发中，如何将小组成员各自负责的模块相互集成在一个系统将是课题的关键问题。

3. 国内外研究现状（文献综述）

随着社会进一步的信息化以及电商行业的迅猛发展，人们从以前的外出购物衍变到现在的网上购物，快递行业快速发展，为了适应这个信息化、智能化的时代，我们考虑将ai视觉识别技术应用在快递站上，结合机械臂装置可实现自动分拣快递，以实现快递站的全面智能化管理，这将大大节省人们的工作量，进一步优化我国产业结构，对国民经济起着促进作用[1]。

1. 快递行业的国内外发展现状在国内，伴随着我国改革创新政策的大力支持，快递行业正呈现井喷式的迅速发展，而自2014年起我国快递产业整体呈现爆发式增长，6年间市场增长皆在300%以上[2]。

2020年业务收入和业务量分别为8795.4亿元和833.6亿件。

4. 研究方案

1、研究方案：（1）图像文件格式选择在设计的过程中，为了定位和特征提取的方便，我们采用的是24位位图。

（2）开发工具选择本次设计所用的开发工具是pycharm。

它是一种可视化编程工具。

5. 工作计划

2022-2022-1学期：第15-16周：完成选题，查阅相关中英文资料，进行相关技术的学习。

第17周：与导师沟通进行课题总体规划。

第18周：导师下发毕业设计（论文）任务书，学生根据导师的要求进行外文翻译，列出开题报告大纲。