概述

隨著集裝箱行業(yè)的迅速發(fā)展，各運輸公司與港口對于集裝箱殘損檢測的需求日趨增加。集裝箱殘損嚴重時，可能導致貨物損毀與丟失，甚至可能會危及集卡車輛的行駛安全。經(jīng)緯恒潤抓住港口智能化建設(shè)的機遇，研發(fā)基于激光傳感數(shù)據(jù)與機器學習學習算法的集裝箱殘損檢測系統(tǒng)，助力提高港口運輸?shù)陌踩院瓦\營效率。

集裝箱殘損實景圖

系統(tǒng)組成

集裝箱殘損檢測系統(tǒng)由感知模塊、算法模塊、邊緣計算單元和數(shù)據(jù)交互模塊四部分組成。感知模塊中的光學相機和激光雷達分別獲取集裝箱的圖像數(shù)據(jù)和點云數(shù)據(jù)，通過以太網(wǎng)線將數(shù)據(jù)發(fā)送給邊緣計算單元。邊緣計算單元接收數(shù)據(jù)并依據(jù)算法模塊中的不同算法模型進行數(shù)據(jù)處理和計算，獲得集裝箱殘損識別結(jié)果。算法模塊內(nèi)置多種算法模型，包括圖像識別與處理模型，點云數(shù)據(jù)觸發(fā)采集模型，點云數(shù)據(jù)特征提取模型，最終基于機器學習算法模型實現(xiàn)對集裝箱殘損的識別。數(shù)據(jù)交互系統(tǒng)按照指定的通訊協(xié)議，建立單向或雙向通訊機制，發(fā)送識別結(jié)果至企業(yè)云平臺，也可傳輸處理后的感知數(shù)據(jù)用于模型的訓練與迭代。

集裝箱檢測點云示意圖（正視/后視）

系統(tǒng)特點

• 傳感器垂直FOV覆蓋范圍大，對集裝箱側(cè)面有良好的檢測效果
• 自動識別和提取所需范圍的點云數(shù)據(jù)
• 采用基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器學習算法，處理速度快，支持算法迭代更新
• 產(chǎn)品集成度高，安裝部署便捷