目标检测是计算机视觉领域的经典任务。与常见的图像识别技术不同，目标检测技术不仅需要能够正确识别图像里包含的物体，显示对应的物体类别，还需要将物体的详细位置通过最小检测框（boundingbox）的形式给出，以便测出其体积。该技术在物流仓储和分拣作业中大有用处。

  根据目标检测技术最终输出最小检测框的维度信息，目标检测技术能分为在二维图像空间上的2D目标检测技术和在三维空间上的3D目标检测技术。2D目标检测技术通常用RGB图像作为输入，输出物体类别和物体在图像上的最小检测框。3D目标检测技术通常用RGB图像、深度图像或激光点云数据作为输入，输出物体在三维空间中的最小3D检测框，输出信息包含了物体的位置、长宽高和倾斜旋转角度等信息。可见，3D目标检测技术输出信息更丰富，不仅仅可以感知场景中物体是不是真的存在，还可以感知物体距离、尺寸大小和位置朝向。

  3D目标检测技术的具体实现流程如下：第一步，基于RGB数据、深度图像数据或点云数据，利用视觉算法对检测模型进行大规模数据训练和参数优化；第二步，通过优化后的模型对输入的RGB和3D数据来进行推理；第三步，输出物体类别，以及物体在三维空间的位置、在三个维度上的尺寸大小和对应维度上的旋转角度即位置朝向，以用于后续特定作业场景的处理。

  智能仓储场景下的库位管理和箱体拆垛智能仓储中的库位管理、箱体拆垛功能，必须实时掌握所有库存货物的位置信息，进而才能够对货物的入库出库操作来管理。3D目标检测技术不仅能告诉管理员库位是不是真的存在货物，还能够提供更高级的货物信息，比如尺寸信息和货物摆放形态等。这些深层次的信息可以使得后续的作业，比如机械臂或AGV小车装卸运送货物更加准确高效，有利于机械臂或AGV小车在智能仓储场景下的大规模应用，进而达到进一步降本增效的目的。例如京东的仓储机器人基于3D视觉检测技术、5G网络等，实现了对仓储的精细化管理，订单处理速度提高3—4倍；某品牌在引入普洛斯RaaS机器人之后，仓储用工规模从4000人下降到900人。

  以交叉带分拣机为代表的自动分拣设备在邮政物流体系中的使用已经相当普遍，快速准确地测量包裹体积、定位包裹是提高全自动分拣能力的重要保障。因此，包裹体积测量以及精确定位的需求也在不断提高。

  3D目标检测技术能实现包裹的体积测量，而且针对规则和不规则包裹都可以快速测量体积，并保持较高的精度；相比于传统的人工测量、测量长宽高、计算体积的方式，省时省力高效。基于3D目标检测技术的体积测量只需要将镜头对准包裹，就能轻松实现包裹体积自动测量，误差小、速度快。该技术也能够有效应对包裹类型复杂、包裹之间互相遮挡或重叠等传统的2D视觉定位难题。因此，随着自动分拣逐步迈向全环节无人化的进程，在以空间分离、平面分离、位置纠偏为代表的核心数据采集方面，3D目标检测技术能轻松实现对包裹更加准确的定位，进一步提升分拣解决能力，大力提升分拣环节的智能化水平，全面助推邮政的高水平质量的发展。