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申请/专利权人：北京航天自动控制研究所

摘要：本发明涉及一种基于机器视觉的岸桥单双箱检测方法，属于港口安全作业辅助技术领域，解决现有方法获取的中间图像不一定是集装箱中间区域且和中间图像的箱孔有无而导致的箱孔误判的问题。该方法包括从数据库中获取多幅集装箱图像并对每幅集装箱图像进行标注以生成集装箱图像集；建立神经网络Yolov5并利用集装箱图像集对神经网络Yolov5进行训练，以获得目标检测模型；利用目标检测模型对待测试的集装箱图像进行实时检测，以获得检测结果，检测结果包括；车载集装箱数量、箱孔和车载集装箱文字；以及基于检测结果判断车载集装箱为单箱还是双箱。通过集装箱数量、箱孔和集装箱文字联合判断单双箱以有效提高单双箱判断的准确率。

主权项：1.一种基于机器视觉的岸桥单双箱检测方法，其特征在于，包括：从数据库中获取多幅集装箱图像并对每幅集装箱图像进行标注以生成集装箱图像集；建立神经网络Yolov5并利用所述集装箱图像集对所述神经网络Yolov5进行训练，以获得目标检测模型；利用所述目标检测模型对待测试的集装箱图像进行实时检测，以获得检测结果，其中，所述检测结果包括；车载集装箱数量、箱孔和车载集装箱文字；以及基于所述检测结果判断车载集装箱为单箱还是双箱，其中，从数据库中获取多幅集装箱图像并对每幅集装箱图像进行标注以生成集装箱图像集进一步包括：从数据库中获取多幅历史集装箱图像或实时获取待测试的集装箱图像；利用Labelimg工具对每幅历史集装箱图像中的集装箱进行标注以建立第一数据集；在集装箱检测以后，对所述历史集装箱图像或待测试的集装箱图像中高度确定的集装箱进行随机裁剪以生成历史集装箱子图像或待测试的集装箱子图像；以及利用所述Labelimg工具对所述历史集装箱子图像中箱孔和文本进行标注，以建立第二数据集；其中，对所述历史集装箱图像或待测试的集装箱图像中高度确定的集装箱进行随机裁剪以生成历史集装箱子图像或待测试的集装箱子图像进一步包括：根据所述历史集装箱图像或待测试的集装箱图像中任意两个20尺集装箱的最小外接矩形的高和宽，将同一集卡上的集装箱的两个最小外接矩形融合为单个最小外接矩形；根据融合后的单个最小外接矩形的中心点在图像中的位置，确定所述集装箱的剪裁比例，并根据所述剪裁比例将所述历史集装箱图像或待测试的集装箱图像随机剪裁为上部子区域图像、中间子区域图像和下部子区域图像，其中，对所述中间子区域图像进行箱孔和文字检测。

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权利要求：

百度查询： 北京航天自动控制研究所 一种基于机器视觉的岸桥单双箱检测方法和装置