[发明专利]集装箱检测方法、装置及计算机可读存储介质

说明书

本发明属于检测技术领域，涉及集装箱检测方法、集装箱检测装置及计算机可读存储介质，其中，集装箱检测方法包括：获取关于集装箱的图像信息。通过图像质量评定模型对图像信息进行图像质量评定。在图像信息的图像质量评定为合格时，根据图像信息进行验箱操作，以获取验箱结果，验箱结果包括质量评估结果和/或异常检测结果。根据验箱结果获取集装箱信息，以根据集装箱信息进行响应。从而，本发明能够在对集装箱进行验箱时，实现节省人力、提升检测效率、保障验箱结果的有效性及准确率的目的，并且本发明还能够实现加快集装箱数字化管理的效率的目的。

技术领域

本发明涉及检测技术领域，特别是涉及集装箱检测方法、集装箱检测装置及计算机可读存储介质。

背景技术

集装箱是指具有一定强度、刚度和规格专供周转使用的大型装货容器。使用集装箱转运货物，可直接在发货人的仓库装货，运到收货人的仓库卸货，中途更换车、船时，无须将货物从箱内取出换装。因此集装箱是一种伟大的发明。集装箱最大的成功在于其产品的标准化以及由此建立的一整套运输体系，能够让一个载重几十吨的庞然大物实现标准化，并且以此为基础逐步实现全球范围内的船舶、港口、航线、公路、中转站、桥梁、隧道、多式联运相配套的物流系统，这的确堪称人类有史以来创造的伟大奇迹之一。

集装箱的发展意义重大，但是大规模的集装箱异常情况管理却成为了一个难题。现在的管理方式都是人工进行验箱，这样不仅浪费了大量人力资源，而且对于大规模集装箱管理而言效率低下，准确率无法保障。

针对以上问题，本领域技术人员一直在寻求解决方法。

前面的叙述在于提供一般的背景信息，并不一定构成现有技术。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对上述现有技术的缺陷，提供了集装箱检测方法、集装箱检测装置及计算机可读存储介质，以在对集装箱进行验箱时，节省人力、提升检测效率。

本发明是这样实现的：

本发明提供了一种集装箱检测方法，该集装箱检测方法包括：获取关于集装箱的图像信息。通过图像质量评定模型对图像信息进行图像质量评定。在图像信息的图像质量评定为合格时，根据图像信息进行验箱操作，以获取验箱结果，验箱结果包括质量评估结果和/或异常检测结果。根据验箱结果获取集装箱信息，以根据集装箱信息进行响应。

进一步地，在图像信息的图像质量评定为合格时，根据图像信息进行验箱操作，以获取验箱结果的步骤中，包括：通过集装箱异常检测模型对图像信息进行检测以获取异常检测结果。和/或通过集装箱质量评估模型对图像信息进行检测以获取质量评估结果。

进一步地，通过图像质量评定模型对图像信息进行图像质量评定的步骤之前，包括：使用图像质量评定样本集对第一深度神经网络进行模型训练，以获取并存储图像质量评定模型。和/或通过集装箱异常检测模型对图像信息进行检测以获取异常检测结果的步骤之前，包括：使用集装箱异常学习样本集对第二深度神经网络进行模型训练，以获取并存储集装箱异常检测模型。和/或通过集装箱质量评估模型对图像信息进行检测以获取质量评估结果的步骤之前，包括：使用集装箱质量评估学习样本集对第三深度神经网络进行模型训练，以获取并存储集装箱质量评估模型。

进一步地，第一深度神经网络包括VGGNet、ResNet、darknet、SEnet及mobilenet中的一个。和/或第二深度神经网络包括RFBNet、YOLO、Fast-RCNN、Faster-RCNN及SSD中的一个。和/或第三深度神经网络包括ResNet,VGGNet,inception、QENet以及mobilenet中的一个。