传统医药物流企业采用的是仓库、车辆和人员的堆积方式，实现以人工为主的药品出入库复核、储运，当面对更大的药品吞吐时，效率低、速度慢、准确率下降与成本增加等因素限制了订单的高效处理能力。

千眼狼智能影像识别系统是以深度学习神经网络算法为核心，采用大分辨率摄像仪采集药品基础数据图片数据用于网络模型的训练，可实现对多达40000种药品出入库的智能复核识别，解决医药企业堵塞药品在流通过程中的管理漏洞，快速、高效、价廉的打造现代医药物流市场。

千眼狼智能影像识别系统

系统功能优势

1、智能报警提示：复核入库和出库的药品与下发任务订单不一致时, 给出告警提示；

2、多种包装外观识别：系统支持盒装、袋装、瓶装三种包装识别形式；

3、多工位同时运行：系统同时支持上百种工位并行运行；

4、智能特写识别：系统具有高精度识别功能，可以对药品任意区域进行二次识别，精准区分该区域的数字字母、图案特征、产品规格、防伪标签等信息；

5、深度学习神经网络：采用深度学习技术，学习药品图像数据，自动提取图像特征值。通过不断地学习，系统最终会生成统一的模型参数，药品识别准确率≥99%；

6、采用多级神经网络模型，配合轻量化的部署方案以及智能任务分发系统，保证大型并发场景下的响应时间≤1s。

7、数据追溯：基于全程数据留痕与复核图像，实现药品数据精准溯源。

系统效益

1、提高订单处理能力。智能影像识别系统自动对药品进行识别核对，上百个工位并行识别，大大提高了整个仓储的订单处理速度。

2、简化管理流程。系统整个出入库复核流程数据可溯源、一键生成当日生产报表，避免管理漏洞、降低管理成本。

3、降低工作强度。系统自动对药品进行识别核对，避免了仓储人员对药品上的信息进行反复核对，解决了人工核对难和压力大等问题。

4、降低企业运营成本。系统自动进行药品核对，智能化管理，大幅度降低了企业人工成本。对于发错订单或订单信息不符，系统通过提高药品复核识别率，有效避免发错订单，减少退货运营成本。产生退货订单时，系统可以进行全流程数据留存溯源大大降低流程管理成本。

应用场景

1、大型超市物流仓储

2、药企仓储