一种基于深度学习的集装箱破损实时检测方法

    公开(公告)号:CN113240641B

    公开(公告)日:2023-06-16

    申请号:CN202110523906.1

    申请日:2021-05-13

    Inventor: 曾庆成 王子欣

    Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的集装箱破损实时检测方法,包括以下步骤:步骤1:从监控设备中获取集装箱图像;步骤2:采用生成对抗网络模型对获取的集装箱图像进行图像增强;步骤3:对集装箱图像进行人工标注图像中破损位置及对应的集装箱破损类型,构建集装箱破损图像数据集;步骤4:搭建集装箱破损检测深度网络模型;步骤5:将训练集或数据集中的图像通过目标检测算法,以图像中每个像素为中心生成多个大小和宽高比不同的锚框作为采样的候选区域;步骤6:训练并测试深度网络模型;步骤7:进行集装箱破损实时检测。本发明能够适用于无人港口复杂环境、可识别多种破损类型、处理速度快并且能够满足实时检测需求。

    一种自动化码头ALV优化调度方法

    公开(公告)号:CN108596519A

    公开(公告)日:2018-09-28

    申请号:CN201810456960.7

    申请日:2018-05-14

    Abstract: 本发明公开了一种自动化码头ALV优化调度方法,包括如下步骤:步骤1:将ALV个体定为调度对象,结合ALV路径上的拥堵情况和集装箱在堆场的位置,以完成所有集装箱任务所花费的最小时间作为优化ALV调度的目标,构建优化ALV调度数学模型;步骤2:采用二维数组对集装箱任务进行编码,基于最短时间原则设计模拟退火算法,求解优化ALV调度数学模型,得出给定集装箱任务编码和集装箱类型情况下的最优ALV调度方案。本发明所述自动化码头ALV优化调度方法,通过设计最短时间原则,设计模拟退火算法,在保证寻找到最优解的前提下,使得模型的收敛速度大大加快,提高了本算法的应用场景。

    快递包装箱
    13.
    发明公开

    公开(公告)号:CN107399492A

    公开(公告)日:2017-11-28

    申请号:CN201710771580.8

    申请日:2017-08-31

    CPC classification number: B65D21/023 B65D9/12 B65D25/02

    Abstract: 本发明提供一种快递包装箱,包括:上盖、前端面、后端面、下底面、左侧面、右侧面、电机以及控制单元;所述上盖与所述后端面铰接,所述下底面分别与所述前端面、所述后端面连接,所述左侧面、右侧面分别与所述前端面、所述后端面连接,所述控制单元设置于所述下底面隔层内;所述下底面设置有凹槽或者凸轴,所述上盖设置有凸轴,所述左侧面、所述后端面设置有凹槽或者凸轴,所述右侧面、所述前端面设置有凸轴或者凹槽;所述凸轴上有销孔,所述凹槽内设置有锁死销,所述锁死销与所述电机连接,所述电机与所述控制单元连接。本发明实现多个包装箱形成一个彼此联系的整体,利于货物的集中装卸与集中转运。

    一种基于注意力多维动态卷积网络的发动机剩余使用寿命预测方法

    公开(公告)号:CN118484645A

    公开(公告)日:2024-08-13

    申请号:CN202410672953.6

    申请日:2024-05-28

    Inventor: 曾庆成 邹长平

    Abstract: 本发明涉及设备故障预测与健康管理领域,尤其涉及一种基于注意力多维动态卷积网络的发动机剩余使用寿命预测方法。包括对采集的设备多传感器数据进行处理并构建数据集合,对多维传感器采集到的发动机数据进行筛选;对筛选后的数据进行预处理,基于预处理后的数据构建退化数据样本集合;构建基于注意力的多维动态卷积网络模型;基于训练样本,对基于注意力的多维动态卷积网络模型进行训练,得到训练后的基于注意力的多维动态卷积网络模型;将实时传感数据,通过数据预处理对数据构建测试样本,输入到训练好的于注意力的多维动态卷积网络模型中,实现发动机剩余使用寿命的实时预测,该方法提高了对于设备剩余使用寿命预测的准确性。

    一种基于深度学习的集装箱破损实时检测方法

    公开(公告)号:CN113240641A

    公开(公告)日:2021-08-10

    申请号:CN202110523906.1

    申请日:2021-05-13

    Inventor: 曾庆成 王子欣

    Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的集装箱破损实时检测方法,包括以下步骤:步骤1:从监控设备中获取集装箱图像;步骤2:采用生成对抗网络模型对获取的集装箱图像进行图像增强;步骤3:对集装箱图像进行人工标注图像中破损位置及对应的集装箱破损类型,构建集装箱破损图像数据集;步骤4:搭建集装箱破损检测深度网络模型;步骤5:将训练集或数据集中的图像通过目标检测算法,以图像中每个像素为中心生成多个大小和宽高比不同的锚框作为采样的候选区域;步骤6:训练并测试深度网络模型;步骤7:进行集装箱破损实时检测。本发明能够适用于无人港口复杂环境、可识别多种破损类型、处理速度快并且能够满足实时检测需求。

    一种自动化码头AGV调度方法及系统

    公开(公告)号:CN108845496B

    公开(公告)日:2021-06-25

    申请号:CN201810499201.9

    申请日:2018-05-23

    Abstract: 本发明公开了一种自动化码头AGV调度方法及系统,所述调度方法包括以下步骤:步骤1:输入模拟仿真长度r、训练集标准容量I、权重值WH、权重值WE和训练集样本权重参数α;步骤2:输入未作业任务箱列表V,初始化调度策略π;针对当前时刻空闲AGV,根据当前调度策略π筛选出策略最优任务箱π(VT)分配给空闲AGV进行作业;步骤3:判断未作业任务箱是否全部完成分配;步骤4:对未作业任务箱列表中除策略最优任务箱以外的任务箱进行长度为r的模拟仿真;步骤5:利用新训练集S’对DBN网络模型进行训练更新,更新后的DBN网络模型作为下一轮AGV任务分配使用的DBN网络模型。本申请将深度学习网络模型引入到AGV实时调度分配中,实现了AGV任务分配的实时最优。

    一种新型的生鲜速递箱
    18.
    发明公开

    公开(公告)号:CN108438451A

    公开(公告)日:2018-08-24

    申请号:CN201810317827.3

    申请日:2018-04-10

    Abstract: 本发明公开了一种新型的生鲜速递箱,由盖体和箱体构成内部容纳空间,其特征在于,所述盖体包括前、后两盖体,所述盖体和所述箱体均由外壁、夹层和内壁三层结构构成;所述外壁的材质为硬质塑料,所述夹层为由弹性材料构成的蜂窝状结构,所述内壁的材质为弹性材料,所述箱体的外壁的任一壁面或任意壁面组合为可开关式。本发明提供了一种可回收的、结构稳定的、具有保鲜、防震和制冷功能的生鲜速递箱,具有重要的实际应用价值。

    一种新型的生鲜速递箱
    19.
    实用新型

    公开(公告)号:CN208149941U

    公开(公告)日:2018-11-27

    申请号:CN201820503271.2

    申请日:2018-04-10

    Abstract: 本实用新型公开了一种新型的生鲜速递箱,由盖体和箱体构成内部容纳空间,其特征在于,所述盖体包括前、后两盖体,所述盖体和所述箱体均由外壁、夹层和内壁三层结构构成;所述外壁的材质为硬质塑料,所述夹层为由弹性材料构成的蜂窝状结构,所述内壁的材质为弹性材料,所述箱体的外壁的任一壁面或任意壁面组合为可开关式。本实用新型提供了一种可回收的、结构稳定的、具有保鲜、防震和制冷功能的生鲜速递箱,具有重要的实际应用价值。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利

    快递包装箱
    20.
    实用新型

    公开(公告)号:CN207191719U

    公开(公告)日:2018-04-06

    申请号:CN201721111688.6

    申请日:2017-08-31

    Abstract: 本实用新型提供一种快递包装箱,包括:上盖、前端面、后端面、下底面、左侧面、右侧面、电机以及控制单元;所述上盖与所述后端面铰接,所述下底面分别与所述前端面、所述后端面连接,所述左侧面、右侧面分别与所述前端面、所述后端面连接,所述控制单元设置于所述下底面隔层内;所述下底面设置有凹槽或者凸轴,所述上盖设置有凸轴,所述左侧面、所述后端面设置有凹槽或者凸轴,所述右侧面、所述前端面设置有凸轴或者凹槽;所述凸轴上有销孔,所述凹槽内设置有锁死销,所述锁死销与所述电机连接,所述电机与所述控制单元连接。本实用新型实现多个包装箱形成一个彼此联系的整体,利于货物的集中装卸与集中转运。

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