摘要
本申请涉及一种车厢尾板安全监控方法、系统、设备及介质,属于物流设备安全技术领域,安全监控方法包括:获取车厢尾板的操作区域的实时图像数据和周围环境数据;基于周围环境数据,对实时图像数据进行数据预处理;对预处理后的实时图像数据进行目标检测,识别尾板的操作区域内的目标对象并进行目标框标注;基于目标框标注后的实时图像数据进行特征提取,得到目标对象的关键特征向量;基于深度学习算法,将目标对象的关键特征向量输入至预先训练的行为分析模型中,得到行为分析结果;根据行为分析结果输出尾板控制信号,以控制尾板驱动机构的开启或锁定。本申请能够有效减少货物装卸过程中的作业风险,提高物流作业的稳定性和效率。
技术关键词
车厢尾板
安全监控方法
残差网络模型
周围环境数据
实时图像
安全监控系统
翻转油缸
深度学习算法
升降油缸
预处理算法
警示模组
对象
训练集
时间同步算法
物流作业
特征提取模块
信号
物流设备
系统为您推荐了相关专利信息
三维解剖结构
虚拟内窥镜图像
实时图像
实时位置
交互技术
证件
实时图像信息
动态识别方法
人脸识别模型
对象
图像增强方法
注意力
频率
编码器单元
解码器单元
关键点
图像采集设备
可执行程序代码
捕获实时图像
数据输出模块