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龙图腾网恭喜山东港口科技集团青岛有限公司申请的专利一种基于深度学习的集装箱残损检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119672445B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510186512.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度学习的集装箱残损检测方法及系统是由王炳森;耿增涛;姜橙华;杨覃;张建芳;尹茂东;张强;李子生;孔维维;高远;商春雷;胡珊辉;程俊祥设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的集装箱残损检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及集装箱残损检测技术领域，特别是涉及一种基于深度学习的集装箱残损检测方法及系统。包括：建立多个集装箱类别，并根据全部集装箱类别建立图像分析模型；设定待检测集装箱的图像采集策略，并根据图像采集策略获取待检测集装箱的图像数据包；根据图像分析模型生成图像数据包的预处理结果；根据预处理结果生成待检测集装箱的一级检测策略，并生成待检测集装箱的残损风险值；基于不同的集装箱设备参数构建多个集装箱类别，利用深度学习技术构建各个集装箱类别的子图像模型，从而适应不同的港口实际生产过程中不同类型的集装箱残损情况，通过采集待检测集装箱的图像数据进行初步的残损检测，提高集装箱的残损检测效率，降低检测运维成本。

本发明授权一种基于深度学习的集装箱残损检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的集装箱残损检测方法，其特征在于，包括:建立多个集装箱类别，并根据全部集装箱类别建立图像分析模型；设定待检测集装箱的图像采集策略，并根据图像采集策略获取待检测集装箱的图像数据包；根据图像分析模型生成图像数据包的预处理结果；根据预处理结果生成待检测集装箱的一级检测策略，并生成待检测集装箱的残损风险值；其中，设定多个集装箱类别时，包括：建立集装箱类别数列A,A=a1,a2…ai…an,其中，ai为第i个集装箱类别；n为集装箱类别数量；所述一级检测策略包括：根据预处理结果生成各个检测子区域的一级残损值；依次生成各个风险子区域的二级残损值；根据各个风险子区域的二级残损值和全部残损子区域生成残损风险值h；根据全部集装箱类别建立图像分析模型时，包括：根据集装箱类别数列A依次设定ai为目标集装箱类别；生成目标集装箱类别的历史数据包；根据历史数据包生成目标集装箱类别的检测评价值c；根据检测评价值c设定目标集装箱类别的分割子区域面积，并设定目标集装箱类别的多个分割子区域；建立目标集装箱类别的分割子区域数列B，B=b1，b2…bi…bm,其中，bi为目标集装箱类别中的第i个分割子区域；m为目标集装箱类别内的分割子区域数量；生成各个分割子区域的训练数据包，并根据全部训练数据包建立目标集装箱类别的子图像模型；根据历史数据包生成各个分割子区域的预期风险值，根据全部预期风险值设定各个分割子区域的图像采集量；根据各个分割子区域的图像采集量设定目标集装箱类别的子采集策略；依次设定各个集装箱类别的子图像模型和子采集策略；根据全部子图像模型和全部子采集策略建立图像分析模型。

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