本書(shū)在介紹物流安全檢測技術(shù)研究背景、發(fā)展和應用現狀的基礎上，介紹了物流安全檢測技術(shù)體系框架、基于慣性傳感的物流安全檢測技術(shù)、基于圖像識別的物流安全檢測技術(shù)，zui后對物流安全檢測技術(shù)的未來(lái)發(fā)展進(jìn)行了預測和展望，本書(shū)可供安全工程、物流管理、物流工程、倉儲管理等相關(guān)專(zhuān)業(yè)師生閱讀，也可供從事安全管理、運輸安全、倉儲安全等相關(guān)行業(yè)技術(shù)人員的參考。

近年來(lái)，隨著(zhù)物流行業(yè)的飛速發(fā)展，一些安全問(wèn)題逐漸浮現。但是，由于物流行業(yè)涉及范圍廣泛，需要解決的安全問(wèn)題眾多，為每個(gè)問(wèn)題提供獨有的解決方案并不現實(shí)。盡管如此，大部分物流安全問(wèn)題在本質(zhì)上具有相似性，可以依靠一些共性關(guān)鍵技術(shù)來(lái)尋求解決方案。因此，建立一個(gè)相對普適的物流安全狀態(tài)監測理論和方法，實(shí)現在線(xiàn)、實(shí)時(shí)、定量的物流安全狀態(tài)監測和評估，并使其適應不同行業(yè)的需求，具有十分重要的意義。
在需要考慮物流運輸過(guò)程中的各種復雜因素，如天氣、交通狀況、貨物性質(zhì)等的前提下，建立相對普適且實(shí)用的物流安全狀態(tài)監測體系可以更好地保障物流運輸的安全和高效，從而提高物流的整體服務(wù)質(zhì)量和效率。鑒于此，本書(shū)對物流全過(guò)程中所涉及的各種安全問(wèn)題及其智能識別方法進(jìn)行了系統研究并進(jìn)行了應用嘗試。全書(shū)共5章，每章具體內容如下：
第1章深入探討物流安全檢測技術(shù)及應用的研究背景、研究目的和意義，詳細梳理了安全狀態(tài)檢測技術(shù)在物流領(lǐng)域的發(fā)展現狀；第2章構建全流程物流安全檢測技術(shù)的體系框架，詳細介紹如何實(shí)現全流程的物流安全檢測；第3章針對在途運輸的物流安全檢測，提出了一種基于慣性傳感的狀態(tài)監測和異常辨識的技術(shù)方案，并介紹了一套基于慣性傳感的物流安全檢測云平臺的設計方法；第4章介紹基于圖像識別的物流安全檢測技術(shù)，可以實(shí)時(shí)監控快遞分揀過(guò)程，自動(dòng)識別違規操作行為和違禁寄遞物品，并通過(guò)智能提醒和報警功能，提高分揀效率和質(zhì)量；第5章對本書(shū)內容進(jìn)行總結，并展望未來(lái)技術(shù)發(fā)展方向。
本書(shū)由張媛、朱磊編寫(xiě)。在本書(shū)出版之際，回顧多年的學(xué)術(shù)之旅和科研經(jīng)歷，感激之情難以言表。感謝北京印刷學(xué)院智慧物流與物聯(lián)網(wǎng)學(xué)科方向及團隊所提供的高水平、開(kāi)闊、創(chuàng  )新、實(shí)干的科研環(huán)境；感謝丁奧、黃磊、屠迪龍、楊釗、何馨韻、秦法波、楊犇、任姝珩、劉笑、王志敏、毛新宇、張艷軍、李鑫等同學(xué)的辛苦付出；感謝自始至終都給予我無(wú)限關(guān)懷和支持的家人。最后，謹對為本書(shū)出版作出貢獻的人們致以誠摯的敬意。
由于水平有限，書(shū)中不足之處請讀者批評指正。

張媛

為了推動(dòng)物流業(yè)的智能化發(fā)展，本書(shū)深入研究了物流安全檢測技術(shù)及應用：首先介紹了物流安全檢測技術(shù)的背景和評估方法體系；然后詳細介紹了基于慣性和圖像的物流安全檢測技術(shù)，這些技術(shù)能有效監測物流環(huán)境中的各種異常情況。此外，本書(shū)還對基于慣性、圖像的檢測方法進(jìn)行了總結，為讀者提供了豐富而全面的物流安全檢測技術(shù)知識。通過(guò)閱讀本書(shū)，讀者能夠深入了解物流安全檢測與應用的最新研究成果和實(shí)踐案例，從而加深對物流業(yè)智慧化、智能化發(fā)展的認識。
本書(shū)不僅適合機械工程、物流工程、交通運輸工程、安全工程等相關(guān)學(xué)科或專(zhuān)業(yè)的科研人員、高校師生閱讀，也可作為物流安全檢測相關(guān)領(lǐng)域實(shí)踐工作的參考用書(shū)。

第1章 緒論 001
1.1 物流安全檢測技術(shù)的研究背景 002
1.2 物流安全檢測技術(shù)的研究目的和意義 004
1.3 物流安全檢測方法和技術(shù)的發(fā)展及應用現狀 007
1.3.1 方法和技術(shù)研究現狀 007
1.3.2 應用現狀 016
1.4 本書(shū)主要內容 031
參考文獻 032

第2章 物流安全檢測技術(shù)體系框架 039
2.1 全流程物流安全檢測技術(shù)的體系框架 040
2.2 面向在途運輸的物流安全檢測技術(shù)方案 046
2.3 面向固定場(chǎng)所的物流安全檢測技術(shù)方案 048
參考文獻 050

第3章 基于慣性傳感的物流安全檢測技術(shù) 053
3.1 基于慣性傳感的物流安全檢測技術(shù)實(shí)現流程 054
3.2 基于慣性傳感的物流安全檢測的硬件終端 055
3.2.1 智能慣性傳感終端 056
3.2.2 基于振動(dòng)能量收集的續航保持技術(shù) 060
3.3 基于深度學(xué)習的異常物流操作行為識別算法 082
3.3.1 加速度數據預處理（作為基于深度學(xué)習的識別算法的輸入） 083
3.3.2 CNN 095
3.3.3 CNN-LSTM 102
3.3.4 CDCE-CNN-GRU 105
3.4 基于慣性傳感的物流安全檢測云平臺 123
3.4.1 功能需求分析 123
3.4.2 云平臺界面 125
3.4.3 云平臺功能 127
參考文獻 128

第4章 基于圖像識別的物流安全檢測技術(shù) 135
4.1 人為異常操作行為的智能識別技術(shù) 136
4.1.1 快遞分揀人員異常行為研究 136
4.1.2 基于視頻識別的快遞分揀人員異常行為檢測算法 139
4.1.3 基于圖像識別的快遞分揀人員異常行為檢測算法 145
4.1.4 基于輕量化對抗增強的復雜強噪背景下物流違規操作檢測方法 166
4.2 貨物安檢圖像的智能判別技術(shù) 180
4.2.1 小樣本學(xué)習 181
4.2.2 小樣本學(xué)習的算法方式 183
4.2.3 多標簽圖像標注 189
4.2.4 多標簽分類(lèi) 190
4.2.5 使用Tensorflow構建關(guān)系網(wǎng)絡(luò )與匹配網(wǎng)絡(luò ) 193
4.2.6 基于YOLOv4算法的違禁寄遞物品識別方法 200
參考文獻 215

第5章 總結與展望 219
5.1 主要工作與結論 220
5.2 未來(lái)工作展望 222