一种检测集装箱箱外5个面、箱内6个面好坏的验箱方法、系统技术方案

本发明专利技术涉及一种检测集装箱箱外5个面、箱内6个面好坏的验箱方法，尤其涉及一种应用算法识别对集装箱箱体的凹凸损、破损、锈蚀检测的验箱方法。的验箱方法。的验箱方法。

【技术实现步骤摘要】
一种检测集装箱箱外5个面、箱内6个面好坏的验箱方法、系统


[0001]本专利技术涉及一种集装箱检测方法，特别是集装箱箱外5个面、箱内6 个面好坏的验箱方法。

技术介绍

[0002]随着我国经济迅猛发展，综合国力日益增强，国际地位不断提升，作为经济全球化中重要的一员，我国港口货物吞吐量呈稳步上升的趋势。 2020年1
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11月，全国港口累计完成货物吞吐量132.49亿吨，同比增长4.2％。如此大的吞吐量对港口工作效率也是一项极大的挑战。在传统验箱过程中，需要耗费时间以及人力识别集装箱的好坏，这不仅会导致车辆在闸口前排起长龙，还极大地影响港口的吞吐速率；将算法识别技术应用于集装箱检测中，不仅提高了检测效率，提高港口吞吐速率，还极大地节省了人力成本，而且本专利技术会将检测结果储存在服务器中，方便查询统计。传统工作流程如下：(1)车辆进入检测区域。(2)安检人员进行肉眼检测，并判断车辆是否可以出行。

技术实现思路

[0003]本专利技术提出了了一个集装箱识别技术，对用户上传的集装箱视频截帧处理，对截取的图片应用算法识别技术检测得到集装箱箱况信息的检测系统。
[0004]技术方案为：
[0005]一种检测集装箱箱外5个面、箱内6个面好坏的验箱方法，其特征是，包括以下步骤：
[0006]步骤1，客户端启动摄像头，通过websocket协议向nginx服务器发起请求，所述的nginx服务器返回动态页面；
[0007]步骤2，上传拍摄的视频或照片至nginx服务器，所述nginx服务器对获取的视频数据截帧处理；
[0008]步骤3，所述的nginx服务器与识别服务器建立连接，并上传图片或截帧图至所述的识别服务器，所述的识别服务器调度识别模块对所述图片或截帧图进行识别处理，所述的服务器将箱况识别结果返回给客户端并将识别结果保存于数据库。
[0009]进一步的，所述的箱况识别结果包括集装箱箱号、集装箱箱型号识别以及对集装箱破损、凹凸损、锈蚀、危险标志物、断裂、杂物、油污的检测结果。
[0010]进一步的，所述的数据库用来存储客户端上传的视频数据。
[0011]进一步的，所述识别模块包括通过神经网络训练出的模型处理得到的截帧图或图片，将截帧图或图片作为输入，生成特征向量，将该特征向量与先前存储的数据匹配相关联的置信度值，判断当前图像是否存在相关联的标识。
[0012]进一步的，所述的模型，包括多个分别用于识别集装箱箱号、型号、重量，以及识别集装箱变形、破损、锈蚀、油污、杂物、危险标志的模型。
[0013]进一步的，所述的模型包括以下步骤：收集大量的图片，对图片标注相应的标签；
生成一个xml的标注文件，并放置在训练集目录下，用作训练；训练完成后，需要把训练的过程文件导出，从而生成所述的模型。
[0014]一种检测集装箱箱外5个面、箱内6个面的系统，其特征在于，包括客户端、摄像头，Nginx服务器，识别服务器、数据库，其中所述的 Nginx服务器用于对获取的视频数据截帧处理；所述的识别服务器调度识别模块对所述图片或截帧图进行识别处理，所述的服务器将箱况识别结果返回给所述的客户端并将识别结果保存于所述的数据库。
[0015]有益效果：
[0016]本专利技术通过对集装箱箱号、箱型号识别，对集装箱凹凸损、破损、锈蚀、危险标志进行检测并在图片上进行标记，形成一一对应的关系，将检测结果存储数据库，有利于查询以及确认。
附图说明
[0017]图1是本专利技术系统流程示意图；
[0018]图2是本专利技术验箱流程示意图；
[0019]图3是本专利技术验箱算法流程图；
[0020]图4是本专利技术中的集装箱视频截帧图；
[0021]图5是本专利技术中目标识别箱号图；
[0022]图6是本专利技术中的集装箱的箱号裁切图；
[0023]图7是本专利技术中的集装箱的箱号字符识别图；
[0024]图8是本专利技术图片识别涉及的模型图。
具体实施方式
[0025]本专利技术涉及一种检测集装箱箱外5个面、箱内6个面好坏的检测方法及系统，本专利技术中客户端可以表现为验箱小程序，其前端由css、javascript以及原生小程序开发，负责小程序界面信息的呈现；后端则由lua、python开发，负责与前端进行数据交互及网站数据的保存、读取、处理以及结果返回.
[0026]具体的启动小程序后，通过websocket协议向nginx服务器发起请求，nginx服务器返回动态页面；用户上传文件时，nginx服务器将请求转发至识别服务器，与识别服务器建立连接，识别服务器将上传的文件进行保存，并调度识别程序对文件进行识别处理，识别完成后将数据整合返回至nginx服务器，nginx服务器再将结果返回至用户客户端。由图1
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3所示，本专利技术的方法具体实施流程包括：
[0027]用户具体使用时，按照以下步骤处理：
[0028]步骤1：用户登录手机验箱小程序；
[0029]步骤2：客户端设置相应权限，点击红色按键，根据提示信息拍摄上传内箱以及外箱视频(单个视频时长需要达到8秒)；
[0030]步骤3：服务器接收视频，对视频进行截帧处理，对截取的图片应用算法识别技术，主要识别集装箱的箱号、箱型号、破损、变形、断裂、杂物、危险标志物、油污、锈迹等识别，识别完成后返回识别结果；如果未检测到集装箱箱号，用户需要重新上传；
[0031]步骤4：如果内外箱箱号不一致需要用户输入确认；如果两个视频箱号一致，返回
验箱结果，验箱完成。
[0032]验箱流程如图3所示；
[0033]服务器对接收的视频进行截帧处理，运用被训练好的模型，将截取的图像作为输入，并且产生特征向量作为输出，通过使用和图像相应的特征向量与先前存储的数据之间匹配相关联的置信度值，从而对截取的图片进行算法识别，检测是否有集装箱，若有则识别集装箱箱号、箱型、箱重以及残损信息，将整合后的图片以及识别结果返回；若未检测到集装箱则重新上传。
[0034]在本专利技术中，为得到所需模型，需要收集大量的图片数据，对图片标注相应的标签，使用LabelImg工具每标注一张样本，即生成一个xml 的标注文件，并放置在训练集目录下，用作训练。训练完成后，需要把训练的过程文件导出，从而生成所需的模型文件。
[0035]针对不同特征，如集装箱箱号、型号、重量；不同的箱损，如变形、破损、锈蚀、油污、杂物、危险标志等识别，需要训练不同的模型用以识别检测。
[0036]以识别集装箱箱号为例，对处理得到的截帧图，运用被训练出用以识别集装箱箱号区域的模型，将所述截帧图作为输入，产生特征向量作为输出，通过与数据集存储的数据匹配相关联的置信度，从而检测集装箱箱号在截帧图上的位置。
[0037]如图4
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5所示；进一步地，对识别到集装箱箱号的区域裁切并保存；如图5；进一步地，运用字符识别模型，将箱号裁切图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种检测集装箱箱外5个面、箱内6个面好坏的验箱方法，其特征是，包括以下步骤：步骤1，客户端启动摄像头，通过websocket协议向nginx服务器发起请求，所述的nginx服务器返回动态页面；步骤2，上传拍摄的视频或照片至nginx服务器，所述nginx服务器对获取的视频数据截帧处理；步骤3，所述的nginx服务器与识别服务器建立连接，并上传图片或截帧图至所述的识别服务器，所述的识别服务器调度识别模块对所述图片或截帧图进行识别处理，所述的识别服务器将识别处理结果返回给所述的客户端并将识别处理结果保存于数据库。2.根据权利要求1所述的验箱方法，其特征在于，所述的箱况识别处理结果包括：集装箱箱号、集装箱箱型号识别以及对集装箱破损、凹凸损、锈蚀、危险标志物、断裂、杂物、油污的检测结果。3.根据权利要求2所述的验箱方法，其特征在于，所述的数据库用来存储客户端上传的视频数据。4.根据权利要求3所述的验箱方法，其特征在于，所述识别模块包括通过神经网络训...

【专利技术属性】
技术研发人员：李豪，
申请(专利权)人：中集飞瞳上海科技有限公司，
类型：发明
国别省市：