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| 編輯推薦： |
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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，最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。
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| 內容簡介： |
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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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| 目錄：
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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
3.3.2 CNN 095
3.3.3 CNN-LSTM 102
3.3.4 CDCE-CNN-GRU 105
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
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| 內容試閱：
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近年来，随着物流行业的飞速发展，一些安全问题逐渐浮现。但是，由于物流行业涉及范围广泛，需要解决的安全问题众多，为每个问题提供独有的解决方案并不现实。尽管如此，大部分物流安全问题在本质上具有相似性，可以依靠一些共性关键技术来寻求解决方案。因此，建立一个相对普适的物流安全状态监测理论和方法，实现在线、实时、定量的物流安全状态监测和评估，并使其适应不同行业的需求，具有十分重要的意义。
在需要考虑物流运输过程中的各种复杂因素，如天气、交通状况、货物性质等的前提下，建立相对普适且实用的物流安全状态监测体系可以更好地保障物流运输的安全和高效，从而提高物流的整体服务质量和效率。鉴于此，本书对物流全过程中所涉及的各种安全问题及其智能识别方法进行了系统研究并进行了应用尝试。全书共5章，每章具体内容如下：
第1章深入探讨物流安全检测技术及应用的研究背景、研究目的和意义，详细梳理了安全状态检测技术在物流领域的发展现状；第2章构建全流程物流安全检测技术的体系框架，详细介绍如何实现全流程的物流安全检测；第3章针对在途运输的物流安全检测，提出了一种基于惯性传感的状态监测和异常辨识的技术方案，并介绍了一套基于惯性传感的物流安全检测云平台的设计方法；第4章介绍基于图像识别的物流安全检测技术，可以实时监控快递分拣过程，自动识别违规操作行为和违禁寄递物品，并通过智能提醒和报警功能，提高分拣效率和质量；第5章对本书内容进行总结，并展望未来技术发展方向。
本书由张媛、朱磊编写。在本书出版之际，回顾多年的学术之旅和科研经历，感激之情难以言表。感谢北京印刷学院智慧物流与物联网学科方向及团队所提供的高水平、开阔、创新、实干的科研环境；感谢丁奥、黄磊、屠迪龙、杨钊、何馨韵、秦法波、杨犇、任姝珩、刘笑、王志敏、毛新宇、张艳军、李鑫等同学的辛苦付出；感谢自始至终都给予我无限关怀和支持的家人。最后，谨对为本书出版作出贡献的人们致以诚挚的敬意。
由于水平有限，书中不足之处请读者批评指正。
张媛
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