概述

隨著集裝箱行業的迅速發展，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。經緯恒潤抓住港口智能化建設的機遇，研發基于激光傳感數據與機器學習學習算法的集裝箱殘損檢測系統，助力提高港口運輸的安全性和運營效率。

集裝箱殘損實景圖

系統組成

集裝箱殘損檢測系統由感知模塊、算法模塊、邊緣計算單元和數據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據和點云數據，通過以太網線將數據發送給邊緣計算單元。邊緣計算單元接收數據并依據算法模塊中的不同算法模型進行數據處理和計算，獲得集裝箱殘損識別結果。算法模塊內置多種算法模型，包括圖像識別與處理模型，點云數據觸發采集模型，點云數據特征提取模型，最終基于機器學習算法模型實現對集裝箱殘損的識別。數據交互系統按照指定的通訊協議，建立單向或雙向通訊機制，發送識別結果至企業云平臺，也可傳輸處理后的感知數據用于模型的訓練與迭代。

集裝箱檢測點云示意圖（正視/后視）

系統特點

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