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申请/专利权人：中远海运特种运输股份有限公司;广州中远海运船舶技术工程有限公司

摘要：本发明公开了一种物理量位置信息管理方法和系统，属于管理系统技术领域，所述物理量包括温度、湿度、位移、加速度、载荷以及信号强度等其他物理量位置信息的测量管理，所述方法包括：获取粘贴有温度标签的框架图像；对框架图像进行预处理；通过图像识别算法对框架图像进行处理，获取框架编码；扫描框架上粘贴的温度标签，获取温度标签编码；接收温度标签发送的传感器信号，获取接收到的传感器信号强度值；当传感器信号强度值小于预设值时，则确定温度标签存在潜在脱落风险；发出提示信息，通知工作人员根据框架编码与温度标签编码前往存在潜在脱落风险的温度标签处，以进行人工确认和补正。本发明可以提升编码录入效率，及时发现潜在脱落风险。

主权项：1.一种物理量位置信息管理方法，其特征在于，物理量包括温度，所述物理量位置信息管理方法包括：S101：获取粘贴有温度标签的框架图像；S102：对所述框架图像进行预处理，预处理包括：灰度化、滤波降噪、亮度均衡和对比度均衡；S103：通过图像识别算法对所述框架图像进行处理，获取框架编码；S104：扫描框架上粘贴的温度标签，获取温度标签编码；S105：接收所述温度标签发送的传感器信号，获取接收到的传感器信号强度值；S106：当所述传感器信号强度值小于预设值时，确定所述温度标签存在潜在脱落风险；S107：发出提示信息，通知工作人员根据框架编码与温度标签编码前往存在潜在脱落风险的温度标签处，以进行人工确认和补正；S108：根据工作人员前往存在潜在脱落风险的温度标签处进行人工确认的结果，调整所述预设值的大小；所述S103具体包括：S1031：基于YOLO算法，构建框架编码识别模型；S1032：确定所述框架编码识别模型的损失函数；S1033：以最小化所述损失函数为目标，通过训练样本对所述框架编码识别模型进行训练；S1034：通过训练完成的框架编码识别模型，分割出框架编码检测框；S1035：通过卷积循环神经网络，识别出所述框架编码检测框中的框架编码；所述损失函数具体为： 其中，L表示损失函数，Lkpts表示关键点损失，K表示输出特征图的数量，k＝1,2,…,K，αk表示每个输出特征图的权重，s2表示网格的数量，i＝1,2,…,s2，B表示每个网格上预测框的数量，j＝1,2,…,B，Lbox表示预测框损失，βbox表示预测框损失的权重，Lobj表示置信度损失，βobj表示置信度损失的权重，Lcls表示类别损失，βcls表示类别损失的权重；所述S1035具体包括：S10351：提取所述框架编码检测框中的编码特征；S10352：构建循环神经网络，所述循环神经网络包括：输入层、状态层、注意力层和输出层；S10353：在所述输入层，输入编码特征序列[x1,x2,…,xm]，其中，m表示车牌字符特征总数，xm表示第m个编码特征；S10354：在所述状态层中，计算在t时刻的隐状态： 其中，ht表示在t时刻的隐状态，表示前向循环的前一状态，表示后向循环的前一状态，GRU表示经过循环神经网络的非线性计算，xt表示在t时刻的编码特征，ut表示的权重系数，vt表示的权重系数，bt表示在t时刻的隐状态的偏置项；S10355：在所述注意力层中，为每个整体性能值分配权重，并进行累加得到当前所述注意力层的隐状态： 其中，s表示当前所述注意力层的隐状态，γt表示在t时刻的权重，ht表示在t时刻的隐状态；S10356：在所述输出层，根据当前所述注意力层的隐状态，识别出框架编码。

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