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摘要：本发明公开了一种集装箱锁孔识别定位方法、系统及计算机程序，所述方法包括：构建样本数据集；构建包括特征提取网络、全局自注意力编码网络和分类预测网络的目标识别模型并进行训练，获得集装箱锁孔识别模型；获取待检测区域的图像数据；将待检测区域的图像数据输入集装箱锁孔识别模型，获得集装箱锁孔类别和位置区域检测结果。本发明提供的技术方案，通过构建包括特征提取网络、全局自注意力编码网络和分类预测网络的目标识别模型，对集装箱锁孔进行识别定位；提取锁孔图像，利用最大类间方差法，对图像进行二值化处理，查找与绘制锁孔轮廓，获得集装箱锁孔精确定位结果；能提高集装箱锁孔识别和定位的精度，提高抓箱的准确度和作业效率。
主权项：1.一种集装箱锁孔识别定位方法，其特征在于，包括以下步骤：获取集装箱锁孔图像样本数据，构建样本数据集；基于样本数据集，构建包括特征提取网络、全局自注意力编码网络和分类预测网络的目标识别模型并进行训练，获得集装箱锁孔识别模型；获取待检测区域的图像数据；将待检测区域的图像数据输入集装箱锁孔识别模型，获得集装箱锁孔类别和位置区域检测结果；所述特征提取网络包括：基于残差网络为主干网络进行构建；将图像数据输入到特征提取网络中，得到特征向量；在提取特征向量的基础上，增加可学习的关系编码参数；关系编码通过计算集装箱锁孔间的位置偏差、尺度比例、方向信息，生成关系向量，作为特征提取网络的输出；所述全局自注意力编码网络包括：基于自注意力编码器进行构建；自注意力编码器的核心部分为多头注意力模块；自注意力编码器的各模块之间通过残差连接；自注意力编码器的输入首先经过层归一化，再通过线性变换生成三个权重矩阵Q、K、V来计算自注意力，获得关系感知特征，作为全局自注意力编码网络的输出；全局自注意力编码网络的输入为特征提取网络的输出。
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百度查询： 上海国际港务(集团)股份有限公司 上海国际港务(集团)股份有限公司尚东集装箱码头分公司 一种集装箱锁孔识别定位方法、系统及计算机程序
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