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龍圖騰網(wǎng)獲悉張家港中理外輪理貨有限公司申請的專利一種用于集裝箱號理貨識別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120411989B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510922133.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V30/19；該發(fā)明授權(quán)一種用于集裝箱號理貨識別方法是由尹曉東;夏敏磊;劉詩琪;楊前程;黃強;孟曉偉;孔丁浩;胡才俊;凌峰;廖亞林設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-07-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種用于集裝箱號理貨識別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種用于集裝箱號理貨識別方法，涉及集裝箱智能理貨技術(shù)領(lǐng)域；其技術(shù)要點為：部署多模態(tài)感知設(shè)備并進行初始標定，預訓練改進的YOLOv7?tiny目標檢測模型、基于Transformer的cGAN字符分割模型及輕量化CNN?Transformer?膠囊網(wǎng)絡(luò)集成的混合識別模型；通過多模態(tài)感知設(shè)備的多模態(tài)數(shù)據(jù)協(xié)同采集，系統(tǒng)能夠有效整合RGB圖像的紋理信息、深度圖像的空間結(jié)構(gòu)及點云數(shù)據(jù)的三維坐標，解決了傳統(tǒng)單一視覺識別受光照、遮擋等影響的問題，自校準機制實時修正傳感器時空偏差，使系統(tǒng)在強光反光、夜間低照度、字符磨損等復雜場景下，仍能準確提取集裝箱號特征。

本發(fā)明授權(quán)一種用于集裝箱號理貨識別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種用于集裝箱號理貨識別方法，其特征在于，該識別方法包括以下步驟： S1、部署多模態(tài)感知設(shè)備并進行初始標定，配置強化學習參數(shù)； 預訓練改進的YOLOv7-tiny目標檢測模型、基于Transformer的cGAN字符分割模型及輕量化CNN-Transformer-膠囊網(wǎng)絡(luò)集成的混合識別模型，構(gòu)建字符結(jié)構(gòu)知識圖譜并初始化動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)； S2、通過自校準機制的多模態(tài)感知設(shè)備，結(jié)合多傳感器融合定位，同步采集集裝箱多面多模態(tài)數(shù)據(jù)； S3、基于改進的YOLOv7-tiny目標檢測模型，融合時空注意力機制、字符結(jié)構(gòu)知識圖譜及基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語義關(guān)聯(lián)分析，對多模態(tài)數(shù)據(jù)進行字符區(qū)域檢測； S4、利用基于Transformer的cGAN字符分割模型，結(jié)合拓撲結(jié)構(gòu)分析的形態(tài)學后處理；通過自適應(yīng)歸一化網(wǎng)絡(luò)，進行字符圖像分割與歸一化； S5、采用輕量化CNN-Transformer-膠囊網(wǎng)絡(luò)集成的混合識別模型，結(jié)合雙向知識蒸餾技術(shù)與動態(tài)權(quán)重融合策略，進行字符分類，輸出識別結(jié)果； S6、構(gòu)建基于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的驗證決策模型，結(jié)合多維度驗證策略，進行識別結(jié)果的可信度評估；當某一項驗證結(jié)果異常時，啟動針對性驗證增強策略。

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