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龍圖騰網(wǎng)恭喜山東港口科技集團(tuán)青島有限公司申請的專利一種基于深度學(xué)習(xí)的集裝箱殘損檢測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119672445B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510186512.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的集裝箱殘損檢測方法及系統(tǒng)是由王炳森;耿增濤;姜橙華;楊覃;張建芳;尹茂東;張強(qiáng);李子生;孔維維;高遠(yuǎn);商春雷;胡珊輝;程俊祥設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-20向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于深度學(xué)習(xí)的集裝箱殘損檢測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本申請涉及集裝箱殘損檢測技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的集裝箱殘損檢測方法及系統(tǒng)。包括：建立多個(gè)集裝箱類別，并根據(jù)全部集裝箱類別建立圖像分析模型；設(shè)定待檢測集裝箱的圖像采集策略，并根據(jù)圖像采集策略獲取待檢測集裝箱的圖像數(shù)據(jù)包；根據(jù)圖像分析模型生成圖像數(shù)據(jù)包的預(yù)處理結(jié)果；根據(jù)預(yù)處理結(jié)果生成待檢測集裝箱的一級檢測策略，并生成待檢測集裝箱的殘損風(fēng)險(xiǎn)值；基于不同的集裝箱設(shè)備參數(shù)構(gòu)建多個(gè)集裝箱類別，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建各個(gè)集裝箱類別的子圖像模型，從而適應(yīng)不同的港口實(shí)際生產(chǎn)過程中不同類型的集裝箱殘損情況，通過采集待檢測集裝箱的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的殘損檢測，提高集裝箱的殘損檢測效率，降低檢測運(yùn)維成本。

本發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的集裝箱殘損檢測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)的集裝箱殘損檢測方法，其特征在于，包括:建立多個(gè)集裝箱類別，并根據(jù)全部集裝箱類別建立圖像分析模型；設(shè)定待檢測集裝箱的圖像采集策略，并根據(jù)圖像采集策略獲取待檢測集裝箱的圖像數(shù)據(jù)包；根據(jù)圖像分析模型生成圖像數(shù)據(jù)包的預(yù)處理結(jié)果；根據(jù)預(yù)處理結(jié)果生成待檢測集裝箱的一級檢測策略，并生成待檢測集裝箱的殘損風(fēng)險(xiǎn)值；其中，設(shè)定多個(gè)集裝箱類別時(shí)，包括：建立集裝箱類別數(shù)列A,A=a1,a2…ai…an,其中，ai為第i個(gè)集裝箱類別；n為集裝箱類別數(shù)量；所述一級檢測策略包括：根據(jù)預(yù)處理結(jié)果生成各個(gè)檢測子區(qū)域的一級殘損值；依次生成各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)子區(qū)域的二級殘損值；根據(jù)各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)子區(qū)域的二級殘損值和全部殘損子區(qū)域生成殘損風(fēng)險(xiǎn)值h；根據(jù)全部集裝箱類別建立圖像分析模型時(shí)，包括：根據(jù)集裝箱類別數(shù)列A依次設(shè)定ai為目標(biāo)集裝箱類別；生成目標(biāo)集裝箱類別的歷史數(shù)據(jù)包；根據(jù)歷史數(shù)據(jù)包生成目標(biāo)集裝箱類別的檢測評價(jià)值c；根據(jù)檢測評價(jià)值c設(shè)定目標(biāo)集裝箱類別的分割子區(qū)域面積，并設(shè)定目標(biāo)集裝箱類別的多個(gè)分割子區(qū)域；建立目標(biāo)集裝箱類別的分割子區(qū)域數(shù)列B，B=b1，b2…bi…bm,其中，bi為目標(biāo)集裝箱類別中的第i個(gè)分割子區(qū)域；m為目標(biāo)集裝箱類別內(nèi)的分割子區(qū)域數(shù)量；生成各個(gè)分割子區(qū)域的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包，并根據(jù)全部訓(xùn)練數(shù)據(jù)包建立目標(biāo)集裝箱類別的子圖像模型；根據(jù)歷史數(shù)據(jù)包生成各個(gè)分割子區(qū)域的預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)值，根據(jù)全部預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)值設(shè)定各個(gè)分割子區(qū)域的圖像采集量；根據(jù)各個(gè)分割子區(qū)域的圖像采集量設(shè)定目標(biāo)集裝箱類別的子采集策略；依次設(shè)定各個(gè)集裝箱類別的子圖像模型和子采集策略；根據(jù)全部子圖像模型和全部子采集策略建立圖像分析模型。

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