[发明专利]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

说明书

本发明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。

技术领域

本发明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。

背景技术

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1-11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，而且本发明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。

发明内容

本发明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。

技术方案为：

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。

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。

进一步的，所述的数据库用来存储客户端上传的视频数据。

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。

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。

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。

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。

有益效果：

本发明通过对集装箱箱号、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

图1是本发明系统流程示意图；

图2是本发明验箱流程示意图；

图3是本发明验箱算法流程图；

图4是本发明中的集装箱视频截帧图；