物流安全检测技术及应用

本书在介绍物流安全检测技术研究背景、发展和应用现状的基础上，介绍了物流安全检测技术体系框架、基于惯性传感的物流安全检测技术、基于图像识别的物流安全检测技术，zui后对物流安全检测技术的未来发展进行了预测和展望，本书可供安全工程、物流管理、物流工程、仓储管理等相关专业师生阅读，也可供从事安全管理、运输安全、仓储安全等相关行业技术人员的参考。

为了推动物流业的智能化发展，本书深入研究了物流安全检测技术及应用：首先介绍了物流安全检测技术的背景和评估方法体系；然后详细介绍了基于惯性和图像的物流安全检测技术，这些技术能有效监测物流环境中的各种异常情况。此外，本书还对基于惯性、图像的检测方法进行了总结，为读者提供了丰富而全面的物流安全检测技术知识。通过阅读本书，读者能够深入了解物流安全检测与应用的最新研究成果和实践案例，从而加深对物流业智慧化、智能化发展的认识。本书不仅适合机械工程、物流工程、交通运输工程、安全工程等相关学科或专业的科研人员、高校师生阅读，也可作为物流安全检测相关领域实践工作的参考用书。

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第1章绪论001

1.1物流安全检测技术的研究背景002

1.2物流安全检测技术的研究目的和意义004

1.3物流安全检测方法和技术的发展及应用现状007

1.3.1方法和技术研究现状007

1.3.2应用现状016

1.4本书主要内容031

参考文献032

第2章物流安全检测技术体系框架039

2.1全流程物流安全检测技术的体系框架040

2.2面向在途运输的物流安全检测技术方案046

2.3面向固定场所的物流安全检测技术方案048

参考文献050

第3章基于惯性传感的物流安全检测技术053

3.1基于惯性传感的物流安全检测技术实现流程054

3.2基于惯性传感的物流安全检测的硬件终端055

3.2.1智能惯性传感终端056

3.2.2基于振动能量收集的续航保持技术060

3.3基于深度学习的异常物流操作行为识别算法082

3.3.1加速度数据预处理（作为基于深度学习的识别算法的输入）083

3.3.2CNN095

3.3.3CNN-LSTM102

3.3.4CDCE-CNN-GRU105

3.4基于惯性传感的物流安全检测云平台123

3.4.1功能需求分析123

3.4.2云平台界面125

3.4.3云平台功能127

参考文献128

第4章基于图像识别的物流安全检测技术135

4.1人为异常操作行为的智能识别技术136

4.1.1快递分拣人员异常行为研究136

4.1.2基于视频识别的快递分拣人员异常行为检测算法139

4.1.3基于图像识别的快递分拣人员异常行为检测算法145

4.1.4基于轻量化对抗增强的复杂强噪背景下物流违规操作检测方法166

4.2货物安检图像的智能判别技术180

4.2.1小样本学习181

4.2.2小样本学习的算法方式183

4.2.3多标签图像标注189

4.2.4多标签分类190

4.2.5使用Tensorflow构建关系网络与匹配网络193

4.2.6基于YOLOv4算法的违禁寄递物品识别方法200

参考文献215

第5章总结与展望219

5.1主要工作与结论220

5.2未来工作展望222