[发明专利]综合货物检验系统及方法有效

专利信息
申请号: 201711260349.9 申请日: 2017-12-04
公开(公告)号: CN108154168B 公开(公告)日: 2022-07-08
发明(设计)人: 顾兢;梁秋;王金明;张怡;董明杰;黄仕杰;敖翔 申请(专利权)人: SAP欧洲公司
主分类号: G06V10/764 分类号: G06V10/764;G06K9/62;G01V8/10
代理公司: 北京市柳沈律师事务所 11105 代理人: 钱大勇;邵亚丽
地址: 德国瓦*** 国省代码: 暂无信息
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 综合 货物 检验 系统 方法
【说明书】:

用于综合货物检验的系统包括:非侵入式成像系统,被配置为在卸载操作期间扫描货物集装箱以获得货物集装箱内的内容物的数字扫描图像;包括控制处理器以控制系统的部件的服务器。所述组件包括计算机视觉系统,用于在所述数字图像上执行视觉系统识别技术,并准备具有表示所述内容物的图像图标的报告;分析审查所述报告以生成用于训练所述视觉系统的启发式分析的机器学习系统;计算设备显示口岸计划、扫描视图、结果列表窗格对话和结果历史日志图形显示中的至少一个。还公开了一种实现该系统的方法和一种非暂时的计算机可读介质。

技术领域

本申请涉及综合货物检验系统及方法。

背景技术

货物的进口对于一个国家的经济以及其人民和设施的福利和安全是重要的。货物检验是检验货物符合国家标准的安全的一个方面。在检查集装箱及其货物时可以确定违禁品的存在。

从其口岸进入一个国家的大量集装箱对于打开每个集装箱和物理检查是不切实际的。例如,只有5%的进入国家的货物被选中进行检查。现场检查的常规采样方法不足以充分处理进口货物的数量。

非侵入式检查技术是可用的,但是这些常规系统并不解决仍然需要现场手动检查货物的根本问题,这是非常昂贵的并且不是非常准确的。传统的系统可以利用扫描系统(例如,X射线)来消除打开每个集装箱的需要。这些系统不能避免手动抽样检查。

传统的安全装置只能显示图像。显示的图像取决于人力分析违禁品的图像。检查记录目前要求海关人员观察和估计货物。这些缺点导致人力成本高昂和人力资源浪费。

因此,需要一种更精确的货物检查装置和过程,通过该装置和过程可以以最小的虚假警报更准确地检测违禁品。

发明内容

根据示例性实施例的一个方面,提供一种综合货物检查系统,该系统包括:非侵入式成像系统,被配置为在卸载操作期间扫描货物集装箱以获得货物集装箱内的内容物的数字扫描图像;服务器,其通过电子通信网络与数据存储器通信,所述服务器包括控制处理器,其被配置为访问可执行程序指令,以使所述控制处理器控制所述系统的组件,包括:计算机视觉系统,被配置为访问所述数字扫描图像,并且对所述数字扫描图像执行视觉系统识别技术;所述计算机视觉系统被配置为准备包括代表所述货物集装箱内容物的一个或多个图像图标的电子计算机视觉报告;计算机视觉系统被配置为将计算机视觉报告的内容与预期货物的图像进行比较,并确定集装箱内容物是否符合预期货物;机器学习系统,其被配置为分析审查所述计算机视觉报告以提供用于训练所述计算机视觉系统的启发式地生成的分析;和计算设备,与服务器双向通信,所述计算设备包括显示器。

所述的系统,包括与数据存储器通信的非侵入式成像系统,并且被配置为将数字扫描图像提供给数据存储器中的记录存储库。

所述的系统,包括位于龙门起重机上的所述非侵入式成像系统,以在所述卸载操作期间移动所述货物集装箱。

所述的系统,包括所述计算机视觉系统,所述计算机视觉系统被配置为访问位于所述数据存储器中的电子货物申报,所述电子货物申报提供所述货物集装箱内容物的货物标识符

所述的系统,包括所述机器学习系统被配置为结合结构风险最小化来实现支持向量机器学习方法。

所述的系统,包括所述口岸平面图形显示,所述口岸平面图形显示包括显示关于在所述口岸中发生的实时口岸活动的口岸设施的平面图。

所述的系统,包括所述扫描视图图形显示,包括:集装箱描述窗格,表示从数字扫描图像识别的货物集装箱的内容物;对照窗格,在数字扫描图像中提供详细列出电子货物申报单上列出的物品与计算机视觉系统检测到的内容物之间的区别的信息;结果概览窗格,包含从计算机视觉报告分析中获取的数据报告的图表;和物品分配窗格,描述代表货物集装箱的识别内容物的一个或多个图标以及所识别内容物的检测数量。

所述的系统,包括通过选择所述扫描视图图形显示中描绘的图标而生成的结果列表形式对话。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于SAP欧洲公司,未经SAP欧洲公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201711260349.9/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

同类专利
专利分类
×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top