[发明专利]用于自动集装箱门状态识别的三维(3D)深度和二维(2D)成像系统和方法

说明书

本申请公开了用于自动集装箱门状态识别的三维(3D)深度和二维(2D)成像系统和方法。公开了用于自动集装箱门状态识别的三维(3D)深度成像系统和方法。3D深度照相机在装运集装箱装载作业段捕获位于预定义搜索空间中的装运集装箱的3D图像数据。集装箱识别应用(app)接收3D图像数据，并由此确定表示装运集装箱的集装箱点云和定义装运集装箱的一个或多个相对应的门的一个或多个门区域的3D图像门区域数据子集。集装箱识别app从3D图像门区域数据子集确定一个或多个对应相对应的门中的每一个的状态类型，该状态类型从以下中选择：(a)门打开状态类型、(b)门关闭状态类型、或(c)门部分关闭状态类型。

背景技术

在运输业中，通常使用各种不同的技术来装载装运集装箱(shipping container)(例如，用于航空和/或地面运输和装运的装运集装箱，诸如单元装载设备(ULD))，这些技术考虑到箱子、包裹或其他装运或转运物品的各种不同尺寸和配置。另外，装运集装箱本身通常具有不同的尺寸和存储容量(例如，此类集装箱被构造为处理不同的货物尺寸、负载和/或配置)。所有各种装载技术、箱子尺寸/配置和装运集装箱尺寸/配置的全部创建了不同的装载策略、技术和总体装载操作的差异，监督此类商用拖车的装载的装载员和/或管理员难以进行管理。

装载策略、尺寸和配置的此类各种排列在追踪不同人员(例如，装载员)的装载表现或质量指标产生了问题，每一个人可能位于不同的地理位置和/或采用不同的装载方案。特别地，装载员或管理员可能期望对与如何装载其装运集装箱的效率有关的更多的了解和改进的指标，以便他们可以采用或做出更好的管理决策来改善装载时间或以其他方式提高与装运集装箱相关联的物流操作的装载效率。

另外，传统的装运集装箱装载策略和技术(例如，诸如用于ULD集装箱的传统装载策略)也会产生问题。例如，在装载期间，当装载员在装运集装箱内或周围移动和安排包裹时，通常很难跟踪装运集装箱的装载进度或状态。这给装载物流带来了问题，降低了仓库或其他装载设施内的运营效率，尤其是在容纳了数以百计是装运集装箱的大型设施内，这些集装箱必须在设置的时间段内进行处理，以满足装运期限或其他装运标准。

常规技术，包括人工监控装运集装箱的装载状态(包括门状态)，可能是站不住脚的，尤其是在大型设施中。此类人工技术往往无法提供装运设施内装运集装箱的装载的更新或当前状态，尤其是在通常期望追踪跨越较宽存储区域的大量集装箱的状态的大型装运设施中。

因此，需要如本文进一步所描述的用于自动集装箱门状态识别的三维(3D)深度成像系统和方法。

附图说明

附图(其中类同的附图标记在全部单独的视图中表示相同的或功能类似的要素)连同下面的详细描述被纳入于此并形成说明书的一部分，并用来进一步阐述包括所要求保护的发明的构思的实施例，以及解释那些实施例的各种原理和优势。

图1A是根据本文的示例实施例的从上方看的描绘了具有3D深度照相机的负载监控单元(LMU)的装载设施的预定义搜索空间的立体视图，该3D深度照相机在一方向上定向以在装运集装箱与门打开状态类型相关联的装运集装箱装载作业段捕获装运集装箱的3D图像数据。

图1B是根据本文的示例实施例的其中装运集装箱与门关闭状态类型相关联的图1A的立体视图。

图1C是根据本文的示例实施例的其中装运集装箱与门部分关闭状态类型相关联的图1A的立体视图。

图1D是根据本文的示例实施例的其中装运集装箱与门打开、包裹满载状态类型相关联的图1A的立体视图。

图2是根据本文的示例实施例的图1A的LMU的立体视图。

图3是表示与图1的装载设施和图2的3D深度照相机相关联的服务器的实施例的框图。

图4是根据本文的示例实施例的用于自动集装箱门状态识别的3D深度成像方法的流程图。