第3章　深度神经网络

内容导读

“躺在家中网购”已成为现今大多数人的购物方式，越来越多的包裹走在回家的路上。如何在规定的时间内实现包裹的分拣和信息录入，成为快递行业的一大难题。

AI通用文字识别（高精度含位置版）技术能够快速提取快递面单的重要信息，与系统数据进行匹配，实现自动分拣。与原来人工操作相比，耗时缩短近1/4，人工成本节省70%。在降低企业成本的同时，也做到了本地集中的数据存储，便于后期的优化管理。

那么这种基于AI通用文字识别的包裹自动分拣系统是怎么实现的呢？

第一步：通过采集系统完成包裹信息的拍摄、搜索裁剪面单，将三段码、目的地、单号等面单信息转化为图片信息；

第二步：通过百度通用文字识别（高精度含位置版）技术，将三段码、目的地、单号等图片信息转化为文字信息并录入系统；

第三步：提取的文字信息进入分析系统，与后台数据进行匹配（三段码中的区域信息与目的地信息匹配）；

第四步：数据匹配正确进入自动分拣设备﹔信息不全或者不正确的由人工补码系统处理后，进入自动分拣设备。

深度神经网络内容导读如图3-1所示。

图3-1　深度神经网络内容导读