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龙图腾网恭喜重庆大学;重庆工商大学;乌鲁木齐经济技术开发区汇江源机械设备有限公司申请的专利一种基于机器视觉的载雪车货箱目标抛雪区识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114998723B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210519698.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于机器视觉的载雪车货箱目标抛雪区识别方法是由王磊;徐赞林;尹锐;徐伟;杨旭;薛富江;冯焰设计研发完成，并于2022-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的载雪车货箱目标抛雪区识别方法在说明书摘要公布了：本发明一种基于机器视觉的载雪车货箱目标抛雪区识别方法，其包括步骤：1构建包含载雪车货箱各种装载状态图像的图像数据集；2构建载雪车货箱装载状态识别模型；3对图像数据进行二值化处理；4对识别模型进行训练和测试；5连续实时采集载雪车货箱装载图像；6将图像输入识别模型识别出货箱的满载区域和未满载区域；7根据识别结果在未满载区域中划分出与满载区域相邻的下一个抛雪目标区域。本发明通过载雪车货箱装载状态识别模型自动识别货箱装在情况，区分出货箱的满载区和未满载区，并在未满载区划分出下一个抛雪目标区域，从而可代替抛雪车驾驶员人眼观察载雪车货箱装置情况，为控制抛雪车的抛雪管转向做好了准备。

本发明授权一种基于机器视觉的载雪车货箱目标抛雪区识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的载雪车货箱目标抛雪区识别方法，其特征在于：包括以下步骤：1采集白天和夜晚情况下载雪车货箱的各种装载状态的图像数据，并将所采集的图像数据按照格式制作成图像数据集，将图像数据集划分为训练数据集和测试数据集；2构建基于3D卷积神经网络的载雪车货箱装载状态识别模型；3对训练数据集和测试数据集中的图像先进行离散拉普拉斯变换，然后再进行二值化处理；离散拉普拉斯变换的算子如下式所示：lx，y＝[fx+1，y+fx-1，y+fx，y+1+fx，y-1]-4fx，y其中x，y分别为图像中某像素点的x，y坐标；lx，y为坐标点x，y处的拉普拉斯值；在每个像素点的二值化过程中，定义水平方向和垂直方向上的图像拉普拉斯算子值为lx和ly，当对拉普拉斯幅值进行二值化时，采用对minlx|+|ly|,255255取整，即得到一个二值化幅值；4利用步骤3处理后的训练数据集对载雪车货箱装载状态识别模型进行参数权重的训练，然后用测试数据集对经过训练的载雪车货箱装载状态识别模型进行测试，最终得到合格的载雪车货箱装载状态识别模型；5在抛雪车上设置图像采集设备连续实时采集载雪车货箱装载图像，并采用步骤3中所述方法对采集的图像进行二值化处理；6将步骤5获得的图像输入步骤4得到的载雪车货箱装载状态识别模型，通过载雪车货箱装载状态识别模型对图像中货箱各区域的装载情况进行识别，划分货箱的满载区域和未满载区域；7根据步骤6的识别结果，在未满载区域中划分出与满载区域相邻的下一个抛雪目标区域。

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