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伴随着交通运输业和物流行业在国内外快速发展和新零售时代的来临市场对于产品分类效率准确性的需求愈来愈高。 依据包裹的类型不一样，大包裹、小包裹、活物件、绿色植物、医疗、食品类等聚集在一起。 物流分类量提升，分派点提升，分类慢慢展现小批量生产、多种产品等优点。
机场通行需要识别人员信息是否为已登记注册人员，因存临时通行证身份证号和卡式通行证卡号2种，且人员流动性强、字符打印长度波动大，纸质证容易畸变，传统识别难以兼容这2种通行证，故导入深度学习的方式解决此问题。
玮盈科技深度学习视觉系统在物流行业的案例-青岛中创物流OCR识别项目
物流行业的用户需提出一类新的应用场景：要对传送带上的包裹根据不同的包装形态进行导流，根据分拣大类分为：纸箱包装、塑料袋包装、泡沫箱、编织袋，识别率要求>99%。
物流运输行业需要准确定位到面单标签中心，机器手臂根据中心位置进行抓取和放置工件，同时根据面单标签上的信息进行二维码信息识别，因工件大小、角度、反光程度不一致，传统的特征匹配难以应对所有种类的差异，故引入深度学习目标检测进行目标定位。难点：面单标签种类多（40余种），大小、角度和位置不固定，反光程度不同
