基于YOLOv8和OCR的快递盒识别算法研究与应用
范晓菁
常州旅游商贸高等职业技术学校 江苏常州 213032
摘要：随着电商及快递行业发展,物流分拣逐渐向智能化、无人化方向发展,如何稳定高效地定位快递盒并识别快递单号文字显得尤为重要.基于此,文章提出了一种基于YOLOv8和OCR(optical character recognition)的快递盒识别算法,首先采集200张各种快递盒图片并标定建立数据集,为使最终识别模型适应不同光照条件,通过对色温和亮度对基础数据图片集进行扩充,然后用YOLOv8进行训练得到最优模型,并验证不同色温和亮度条件下检测精度都大于95％.此基础上采用PaddleOCR完成文字提取和分类,提取所需要的目标快递盒信息,并在中国计算机设计大赛人工智能挑战赛智慧物流专项赛比赛平台LEO智能移动抓取机器人上部署了以上算法,通过实际竞赛验证了本文算法的有效性.
关键词：YOLOv8OCRPaddleOCRPaddlePaddle快递盒识别
论文发表日期：2025-06-25
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 42-45 )