[發明專利]用于跟蹤貨物承載器的系統和方法

有效

• 申請號: 201880076616.3
• 申請日: 2018-08-09
• 公開（公告）號: CN111712826B
• 公開（公告）日: 2022-07-08
• 發明（設計）人: 邁克爾·蘇代爾;丹·布里卡埃勒;朱安·卡斯提羅;普拉薩德·斯里尼瓦薩默西
• 申請（專利權）人: BXB數碼私人有限公司
• 主分類號: G06V20/52
• 分類號: G06V20/52;G06K9/62;G06V10/774
• 代理公司: 中原信達知識產權代理有限責任公司 11219
• 代理人: 達小麗;夏凱

1.一種用于跟蹤來自特定源的貨物承載器的方法，所述方法包括：

接收多個訓練圖像文件，其中所述多個訓練圖像文件中的每一個包括描繪來自所述特定源的相應多個貨物承載器的相應訓練圖像；

針對所述多個訓練圖像文件中的每一個：

使用人工神經網絡來確定所述相應訓練圖像中來自所述特定源的所述相應多個貨物承載器的估計數量；以及

確定所述相應訓練圖像中來自所述特定源的所述相應多個貨物承載器的所述估計數量與所述相應訓練圖像中來自所述特定源的所述相應多個貨物承載器的已知數量的比較；

使用所述比較以通過調整與所述人工神經網絡內的人工神經元相關聯的權重來訓練所述人工神經網絡；

接收由第一成像裝置生成的第一圖像文件，其中所述第一圖像文件包括描繪來自所述特定源的第一多個貨物承載器的第一圖像，并且所述第一圖像與具有多個節點的運輸路徑相關聯；

使用所述經訓練的人工神經網絡來確定所述第一圖像中來自所述特定源的貨物承載器的第一數量；

接收由第二成像裝置生成的第二圖像文件，其中所述第二圖像文件包括描繪來自所述特定源的第二多個貨物承載器的第二圖像，并且所述第二圖像與所述運輸路徑相關聯；

使用所述經訓練的人工神經網絡來確定所述第二圖像中來自所述特定源的貨物承載器的第二數量；以及

確定所述第一圖像中來自所述特定源的貨物承載器的所述第一數量是否等于所述第二圖像中來自所述特定源的貨物承載器的所述第二數量。

2.如權利要求1所述的方法，其中所述第一成像裝置為安全相機、交通相機、無人機、移動裝置、激光掃描儀、聲納裝置、激光雷達裝置、立體成像儀或射頻成像儀。

3.如權利要求1所述的方法，其還包括：

從所述第一圖像濾除來自不與所述特定源相關聯的第三方的貨物承載器；以及

從所述第二圖像濾除來自不與所述特定源相關聯的第三方的貨物承載器。

4.如權利要求1所述的方法，其中：

所述第一圖像文件還包括指示所述第一圖像被獲取的第一時間和第一位置的第一數據，并且

所述第二圖像文件還包括指示所述第二圖像被獲取的第二時間和第二位置的第二數據。

5.如權利要求4所述的方法，所述方法還包括：

確定來自所述特定源的貨物承載器的所述第一數量等于來自所述特定源的貨物承載器的所述第二數量；以及

確定所述第一時間和所述第二時間之間的時間差。

6.如權利要求5所述的方法，其還包括確定所述第一位置和所述第二位置之間的空間差。

7.如權利要求1所述的方法，其還包括：

確定所述第一圖像中來自所述特定源的貨物承載器的所述第一數量等于所述第二圖像中來自所述特定源的貨物承載器的所述第二數量；以及

通過使用所述人工神經網絡識別所述第一圖像和所述第二圖像兩者中的對象來驗證所述第一圖像中來自所述特定源的所述第一多個貨物承載器與所述第一圖像中來自所述特定源的所述第二多個貨物承載器相同。

8.如權利要求1所述的方法，其還包括：

將所述第一圖像中來自所述特定源的所述第一多個貨物承載器的至少子集與來自所述特定源的第一類型的貨物承載器匹配；以及

將所述第二圖像中來自所述特定源的所述第二多個貨物承載器的至少子集與來自所述特定源的所述第一類型的貨物承載器匹配。

9.如權利要求1所述的方法，其還包括用所述人工神經網絡處理所述第一圖像以校正所述第一圖像的視角。

10.如權利要求1所述的方法，其中來自所述特定源的所述第一多個貨物承載器中的至少一個貨物承載器在所述第一圖像內被遮擋。