专利摘要显示,本申请提供一种快递件量预测方法、装置、计算机设备及存储介质,方法包括:获取第一时间段内目标区域的快件属性预测值;获取第二时间段内目标区域的快件属性真实值;根据快件属性预测值和快件属性真实值,确定快件属性误差;基于快件属性误差,确定目标区域在第一时间段内的第一件量预测值。
采用本方法可有效提高快件预测的准确性,同时节省人力物力。
专利信息显示,同日,该公司还申请公布一项“快件面单识别方法、装置、计算机设备及存储介质”专利,申请公布号CN115731554A,申请日期为2021年8月31日。
专利摘要显示,本申请提供一种快件面单识别方法、装置、计算机设备及存储介质,该快件面单识别方法包括:获取待识别快件的快件图像;对快件图像进行面单区域检测,得到第一面单区域检测框的第一旋转角度和第一面单区域检测框中目标像素点至第一面单区域检测框的各条检测边框的距离的距离标识信息;根据距离标识信息确定第一面单区域检测框的各条检测边框与实际面单图像的各条实际边框的边框对应关系;基于边框对应关系和第一旋转角度对第一面单区域检测框内的图像进行矫正,得到第二面单区域检测框;对第二面单区域检测框内的图像进行识别,得到面单识别结果。本申请可以提高面单识别的成功率。