本发明涉及一种基于深度学习的智能仓库巡检方法及系统，利用智能小车进行仓库巡检，利用多线程技术采集图像数据，将采集的数据通过http协议发送到服务器；服务器通过多线程和共享内存进行实时接收图像数据；将接收到的图像通过基于深度学习的SSD目标检测算法对标有化学用品信息的二维码进行识别；并计算得到二维码中心偏离图片中心的角度，将角度信息传输给智能小车；小车得到此角度数据之后，调整轮子的转向，不断向二维码靠近，通过连续的读每一帧并修正，使小车能够不断的靠近二维码，并读取二维码的内容信息，将二维码的内容信息发送到数据库；数据库根据接收到的数据，归纳出仓库中危险化学品的种类和数量。本发明利用图像方式对仓库进行管理，相比于RFID技术成本较低。
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来源：北方有色网
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