因此,开发一种高效、准确的条码识别系统显得尤为重要。基于此背景,本文提出了一种改进的YOLOv11模型,用于物流快递箱条码的识别,旨在提升条码识别的效率和准确性。 本研究所使用的数据集包含3500张图像,涵盖了条码、数字和二维码三类目标。这些图像在不同的光照、角度和背景下采集,充分模拟了实际物流环境中的复杂性。
本项目数据集信息介绍本项目所使用的数据集名为“qqr4j”,旨在为改进YOLOv11的快递包裹条形码与二维码识别系统提供高质量的训练数据。该数据集专注于两个主要类别的识别任务,分别是“Barcode”(条形码)和“qrcode”(二维码),总类别数量为2。这一设计使得数据集能够涵盖快递包裹中常见的标识符,进而提高系统在实际应用...