在电子商务物流的快速发展的背景下，计算机视觉技术作为“智慧眼”正逐步渗透到各个环节中，从商品识别、库存管理到物流追踪，都离不开这一技术的支持，在物流配送的“最后一公里”，计算机视觉技术仍面临一些“盲点”。
在复杂多变的配送环境中，如恶劣天气、低光照条件或货物堆叠等情况下，传统计算机视觉算法的准确性和稳定性会大打折扣，对于小件、轻质或易混淆的商品，如何实现快速、准确的识别与定位也是一大挑战。
为了解决这些问题，我们可以采用深度学习技术来提升计算机视觉算法的鲁棒性，通过训练模型以适应各种复杂环境，并引入更精细的图像处理技术来提高小件商品的识别精度，结合物联网（IoT）技术，如RFID标签，可以进一步增强对货物的实时追踪与定位能力。
虽然计算机视觉在电子商务物流中已展现出巨大潜力，但仍需不断优化与创新以克服“盲点”，确保物流过程的准确与高效。
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在电子商务物流中，计算机视觉技术虽强大却存'盲点’，需通过深度学习与高精度传感器结合来精准识别并定位货物。
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