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龙图腾网获悉江苏同达科技有限责任公司申请的专利一种装卸垛口状态模式识别方法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：CN115661705B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202211278485.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种装卸垛口状态模式识别方法是由戴美泽;林祝发;苑玉刚;李岷;谭琳设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种装卸垛口状态模式识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种装卸垛口状态模式识别方法，首先构建垛口状态数据集，根据摄像头位置，垛口状态将训练集分为五类并标记标签。其次构建ResNet50网络模型，增加ReLu层、dropout层、logSoftmax回归层适应数据集，从而进行样本训练。模型收敛后，构建垛口状态模式识别系统，利用RTSP协议将视频流输入该识别系统，完成垛口状态的初次识别，并通过中值滤波算法去噪提升了识别的准确率，最终准确率可达到99％。解决了传统算法因为误判而导致作业时间和作业车次不匹配问题。通过yolov5算法定位车牌区域，同时利用文本检测算法提取目标文本，结合卷积递归神经网络识别车牌信息。最后根据记录的垛口车辆靠台、出台时间和作业时长数据为垛口管理提供依据。本发明实现了各个垛口的状态识别，记录垛口作业状态，能够有效地对异常作业进行反馈，便于管理和复盘。

本发明授权一种装卸垛口状态模式识别方法在权利要求书中公布了：1.一种装卸垛口状态模式识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：设置采集视频间隔时间1秒帧，采集视频数据，通过采集的视频数据制作数据集，并对数据集进行预处理； 步骤二：将数据分为训练集、测试集、交叉验证集，构建ResNet50模式识别网络模型，利用构建好的ResNet50模式识别网络模型进行训练； 步骤三：采用英伟达边缘计算盒子作为模型部署容器，通过硬解码技术利用英伟达边缘计算盒子的解码编码芯片实现视频流解析，同时英伟达边缘计算盒子的核心计算能力满足系统的智能算法的算力要求； 步骤四：通过RTSP协议，利用边缘计算盒子进行解码编码，将视频流实时传入训练完成的ResNet50模式识别网络模型中，记录当前时间、垛口ID、识别结果；标记垛口车辆车牌区域，垛口作业人员位置，构建yolov5算法模型定位图片车牌区域、统计作业人数；构建文本检测算法定位车牌区域，结合卷积递归神经网络完成文字序列的识别，提取车牌信息，并录入数据库； 步骤五：基于中值滤波改进ResNet50模式识别网络模型，对垛口状态进行修正； 步骤六：根据时间序列的稳定性，构建状态机滤波方法，对中值滤波去噪后的垛口状态序列进行再次修正； 步骤七：对修正后的结果进行计算，完成垛口车辆靠台、出台时刻、时长、人数的记录，完成垛口状态的模式识别，生成基于时间序列的作业报表。

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