摘要
本发明公开了一种航运物流实时危险品识别系统及方法,具体涉及物流管理领域,所述系统包括图像采集模块、图像分析模块、复核模块和智能训练模块;所述图像采集模块用于实时采集货车通过安检通道时生成的X射线透视图像;所述图像分析模块采用改进的YOLOv4算法对图像进行分析,识别异常区域并生成复核指令;所述复核模块根据复核指令对货车货物进行复核检查并生成复核结果;所述智能训练模块训练改进的YOLOv4算法。本发明通过自动化图像采集与分析,实时生成X射线透视图并精准检测异常区域,减少手动操作环节,缩短验证时间并降低人为错误率。
技术关键词
识别系统
危险品
图像分析模块
图像采集模块
物流
嵌入式图像处理器
算法
通道剪枝
安检通道
货车
检测异常区域
Sigmoid函数
对齐模块
图像分析模型
指令
特征选择
双分支结构
X射线设备
系统为您推荐了相关专利信息
光学字符识别方法
印刷体
注意力机制
多任务损失函数
文本识别
乒乓球
瑕疵检测系统
深度卷积神经网络模型
高分辨率相机
累积分布函数
智能家电
电磁波干扰抑制
实时语音
电磁干扰数据
语音识别方法
协同优化方法
时间预测模型
充电站
监测预警方法
网络系统
算法系统
多尺度特征金字塔
交通监控场景
交通监控数据
特征提取模块