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摘要：本发明涉及货物运输技术领域，尤其涉及基于图像处理技术的货车装卸货异常检测方法及系统，本发明提出以下方案，首先通过获取并处理GPS轨迹数据来判断货车是否处于装卸货点，然后利用装卸货识别策略判断货车是否正在进行装卸操作；一旦确认车辆处于装卸状态，系统会采用异常检测策略进一步分析是否存在任何异常情况；若检测到异常事件，将触发报警机制；本发明对轨迹数据进行清洗、降噪和平滑处理，使用地点识别网络来鉴别特定地点，以及运用声学传感器与图像处理相结合的方法来识别搬运过程中的异常；此发明提高了货车装卸货过程的安全性和效率。

主权项：1.基于图像处理技术的货车装卸货异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取货车的GPS轨迹数据，通过对所述GPS轨迹数据进行处理，判断货车是否处于装卸货点；S2：如果货车处于装卸货点，通过装卸货识别策略判断货车是否处于装卸货状态；S3：如果货车处于装卸货状态，通过异常检测策略判断货车装卸货是否存在异常；S4：当检测到存在异常装卸货事件，触发报警机制；所述装卸货识别策略具体步骤如下：S2.1：通过摄像设备拍摄货车箱体视频序列，逐帧获取箱体帧间图像，对箱体帧间图像进行背景减除，并通过形态学的开操作计算箱体帧间图像的轮廓特征；S2.2：通过椭圆傅里叶描述子对轮廓特征进行处理，提取局部特征图，对局部特征图进行区域切割，获取区域时间特征和区域空间特征；S2.3：将区域时间特征和区域空间特征进行融合，获取双线性区域特征，通过池化函数综合所有区域的双线性区域特征，获取全局双线性特征描述子；S2.4：通过Relu函数对全局双线性特征描述子进行激活，获取舱门区域特征，通过检测框对舱门区域特征进行检测，计算舱门状态值，将舱门状态值与开启阈值进行对比，如果大于或等于开启阈值，将对应帧的箱体帧间图像标记为1，如果小于开启阈值，将对应帧的箱体帧间图像标记为0，S2.5：遍历所有的箱体帧间图像，获取箱体帧间图像的标记值，如果标记值为1的箱体帧间图像比重大于装卸货阈值，表示货车处于装卸货状态；所述舱门状态值的计算公式为： ，其中，表示舱门状态值，k表示单个检测框，N表示检测框总数量，O表示舱门区域特征的平面维度，o表示舱门区域特征的平面单个坐标，表示舱门闭合判别函数，表示舱门区域特征的平面横坐标，表示舱门区域特征的平面横坐标平均值，表示舱门区域特征的平面纵坐标，表示舱门区域特征的平面纵坐标平均值，V表示舱门区域特征的立体维度，p表示舱门区域特征的立体单个坐标，表示舱门区域特征的立体竖坐标，表示舱门区域特征的平面竖坐标平均值。

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