一種基于深度學(xué)習(xí)的貨道堆積檢測(cè)方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202111632247.1 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN114140735A 公開(kāi)（公告）日 2022-03-04
申請(qǐng)公布號(hào) CN114140735A 申請(qǐng)公布日 2022-03-04
分類號(hào) G06V20/40（2022.01）I;G06V10/762（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 孫成建;黃崗;周圣強(qiáng) 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 蘇州萬(wàn)店掌軟件技術(shù)有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 薛晨光
地址 215011江蘇省蘇州市蘇州高新區(qū)竹園路209號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的貨道堆積檢測(cè)方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過(guò)定時(shí)抓拍的方式采集網(wǎng)絡(luò)攝像頭圖像，并將圖像裁剪至適當(dāng)?shù)姆直媛剩瑢⒉眉艉蟮膱D像輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中提取特征，得到圖像中堆積貨箱的坐標(biāo)、類別以及置信度，最后依據(jù)預(yù)先設(shè)定的時(shí)間間隔，通過(guò)多次抓拍的方式判斷該時(shí)間段內(nèi)貨道是否存在貨箱堆積情況。本發(fā)明基于YOLO?V4的深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)貨道堆積檢測(cè)，取代人工判斷貨道堆積，在很大程度上提高了效率、節(jié)省了人力成本。