摘要
本申请提供了一种用于集装箱正面吊装卸检测的控制方法及系统,涉及集装箱检测领域,S100、安装设备:在起吊设备上安装高分辨率摄像头和声波传感器;S200、图像识别易碎品和易爆品标识:通过所述摄像头实时采集集装箱表面的图像信息,使用卷积神经网络模型对图像进行分析。本申请系统通过结合图像识别、振动分析、声波反馈和摆幅检测等多种传感器数据,能够更全面、准确地判断集装箱的装载状态和内部物品分布情况,系统会自动降低起吊和移动速度,避免因操作不当导致的安全隐患,避免箱内物品相对晃动幅度大,快速移动造成箱内物品相互碰撞而损坏,失误率低,减少了集装箱在装卸的过程中,需要称重、人工打开集装箱查阅内部情况的步骤。
技术关键词
集装箱正面吊
卷积神经网络模型
高分辨率摄像头
易爆品
声波传感器
集装箱表面
集装箱内物品
物品相互碰撞
速度
起吊设备
监控集装箱
安装设备
集装箱起吊
识别集装箱
标识
图像识别模块
振动器
系统为您推荐了相关专利信息
管道腐蚀缺陷
磁应力传感器
油气
特征提取算法
管道定位装置
自动化评估方法
体重
孤立森林算法
滑动窗口
异常数据点
监测管理系统
时间预测模型
人工智能模型
清理垃圾桶
图像识别技术
消防安全管理系统
实时视频监控
数据分析模块
环境监测模块
卷积神经网络模型