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太原市免费网站建设,建筑企业平台,南京网站建设公司开发,北海市建设局官方网站点击蓝字关注我们关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID#xff5c;计算机视觉研究院学习群#xff5c;扫码在主页获取加入方式https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11786269/计算机视觉研究院专栏Column of Computer Vision Institute保障货运集装箱的完整性计算机视觉研究院学习群扫码在主页获取加入方式https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11786269/计算机视觉研究院专栏Column of Computer Vision Institute保障货运集装箱的完整性对于维护全球供应链中的产品质量、物流效率与安全至关重要。受损集装箱可能造成重大经济损失、运输延误及安全隐患。传统上集装箱检查依赖人工操作这种方式不仅耗费人力、耗时久还容易出错尤其是在繁忙的港口环境中。本研究提出了一种自动化解决方案采用YOLO-NAS模型——这是一种前沿的深度学习架构以其在目标检测任务中的适应性、计算效率与高精度而闻名。PART/1概述本研究是首批将YOLO-NAS应用于集装箱损坏检测的研究之一解决了港口环境的复杂条件并优化了高速、高精度的性能以满足港口物流的核心需求。我们的方法针对集装箱损坏检测表现出卓越的效果平均精度均值mAP达91.2%、精确率为92.4%、召回率为84.1%。对比分析表明在相同训练条件下YOLO-NAS的性能持续优于YOLOv8、Roboflow 3.0等主流模型后两者的mAP、精确率与召回率均更低。此外Faster R-CNN、MobileNetV2等模型虽具备相近的训练精度但缺乏港口应用所需的实时性这使得YOLO-NAS成为更合适的选择。将YOLO-NAS成功集成到集装箱损坏自动检测中对物流行业具有重要意义它为港口运营提供了可靠的实时检查方案可无缝融入预测性维护与监控系统。这种方法降低了运营成本、提升了安全性同时减少了对人工检查的依赖助力“智慧港口”的发展使集装箱管理具备更高的效率与可持续性。PART/2背景全球物流行业正日益依赖集装箱运输来维持货物的流通。然而在超过二十年的使用后大量集装箱出现的结构性损坏已成为关键问题——这不仅威胁货物的完整性也影响供应链效率。此类损坏源于反复装卸、恶劣环境暴露与机械撞击但传统的检查方法仍未能充分解决这一问题。人工检查在许多港口仍是主流方式不仅耗费人力、缺乏一致性还容易出现人为错误尤其是在高吞吐量作业的压力下。此外光学字符识别OCR、激光扫描、3D成像等自动化方案虽有实用价值却难以检测多样化且往往较隐蔽的损坏模式。本研究通过开发一套兼具准确性、可扩展性与实时适用性的自动化损坏检测框架来应对这些挑战。检测集装箱损坏的意义远超运营效率它能降低货物安全风险、减少停机时间并提升对国际航运标准的合规性。然而高质量标注数据集的匮乏与机器学习模型的适配性不足限制了该领域的创新这也催生了探索前沿方法的迫切需求。在现有深度学习框架中YOLO-NAS因其在性能平衡方面的优势成为了理想选择。与Fast R-CNN、MobileNetV2等早期模型往往会牺牲某一项指标来提升另一项不同YOLO-NAS在动态环境中展现出卓越的适应性。本研究的实验结果显示将YOLO-NAS应用于集装箱损坏检测时其精确率与召回率显著优于YOLOv8和Roboflow 3.0。这些发现凸显了它识别各类损坏从轻微变形到严重结构故障的能力足以应对实际作业中的约束条件。优先选择YOLO-NAS的另一个原因是它具备变革港口运营的潜力。通过减少对人工检查的依赖它提供了一种既能提高准确性、又符合行业自动化与数字化转型趋势的可扩展方案。本研究有助于填补自动化集装箱损坏检测领域的现有空白同时推动深度学习在物流领域的应用——而物流领域对保障全球供应链的韧性至关重要。基础概念集装箱码头的概念集装箱码头是全球供应链中的关键节点负责促成集装箱在船舶、卡车与火车之间的转运。这些高流量设施战略性地布局于海港旨在处理大量集装箱货物保障进出口作业的顺畅。码头配备了门式起重机、跨运车等先进设备通过优化货物搬运流程来减少延误与运营成本以满足国际贸易的多样化物流需求。理解码头的工作流程对于明确集装箱损坏自动检测所涉及的复杂性至关重要。码头作业通常分为三个核心领域船舶作业集装箱在船舶的装卸、卡车作业集装箱与卡车之间的转运、仓储作业集装箱的临时存放。图1如图1所示这些相互关联的流程凸显了损坏检测系统必须精准、高效运行的严苛作业环境。若无法满足这些要求将扰乱货物流通进而凸显出构建稳健且可扩展的检查框架的必要性。为应对这些挑战集装箱码头正越来越多地整合前沿技术例如人工智能驱动的图像分析与自动化扫描系统。这些创新提升了损坏检测的准确性与时效性能够快速干预以避免货物损失与运营低效。通过有效识别并预防损坏这些系统有助于提升码头作业的安全性与效率巩固其在全球物流网络中的关键地位。集装箱损坏的概念与影响集装箱损坏是航运物流中的关键问题对运营效率、安全及经济可行性具有深远影响。在运输、装卸与存储过程中集装箱会承受大量机械应力与环境侵蚀进而出现凹陷、腐蚀、裂缝等结构问题图2。图2这些损坏会削弱集装箱的承重能力与功能同时带来显著的安全风险。从经济角度看受损集装箱的折旧率估计为2-5%这对行业而言是一笔巨额成本。此外结构受损的集装箱在堆叠状态下可能坍塌进一步加剧风险——不仅危及人员安全还会造成严重的运营中断。传统上人工检查仍是集装箱损坏评估的主要方式但这种方式本质上耗费人力、耗时久且易因人为错误出现判断不一致的情况。随着全球集装箱贸易持续增长人工检查的局限性愈发突出在高吞吐量环境中形成了瓶颈与低效问题⁶。相比之下自动检测技术提供了更具可扩展性、更可靠的替代方案能够快速、一致且精准地评估集装箱的完整性。在港口码头的高要求作业场景中及时识别损坏对维持作业连续性、降低风险至关重要这类技术已不仅是优势更是必需品。本研究强调了利用先进目标检测模型尤其是YOLO-NAS应对这些挑战的潜力。与传统模型相比YOLO-NAS在精度与速度上均表现更优特别适配港口环境的复杂动态条件。通过实现损坏的早期检测YOLO-NAS不仅能避免物流故障的连锁反应还能提升整个供应链的安全性与效率——这些特性凸显了它作为现代港口作业稳健、可扩展解决方案的价值。在本研究中“损坏”被明确定义为集装箱表面或结构上任何可能损害其完整性、功能或安全性的可见物理缺陷或异常。这一定义涵盖了广泛的缺陷类型包括但不限于凹陷、断裂、孔洞与裂缝所有这些缺陷都可能干扰运输与装卸流程。用于损坏检测的计算机视觉概述计算机视觉是人工智能的一个分支它使机器能够处理和解读视觉数据从而基于图像或视频实现自动化决策。在集装箱损坏检测中这项技术不可或缺——它推动的快速检查在效率与精度上均优于传统人工方法。计算机视觉的一个核心组件是目标检测即定位并识别图像中的目标在集装箱损坏检测场景下这些技术对于精准确定缺陷的类型与位置至关重要。目标检测方法大致可分为基于区域的方法与单阶段方法。基于区域的检测器如R-CNN系列包括Fast R-CNN与Faster R-CNN精度较高但流程分为多阶段因此难以适配实时应用。反之单阶段检测器如SSD单阶段检测器与YOLOYou Only Look Once将目标检测简化为单次计算过程在保证具备竞争力的精度的同时优先提升速度。这种权衡使得单阶段模型在动态环境如高流量集装箱码头中尤为高效——此类场景对实时性能的要求极高。正如Juan等人所指出的检测模型的选择取决于具体的应用需求包括实时性约束、精度要求与资源可用性。这一技术基础凸显了YOLO-NAS的优势它是一种同时优化了速度与精度的单阶段检测模型。其设计独特地满足了“快速评估”与“高精度”的双重需求因此非常适配快节奏港口环境中的集装箱损坏检测。通过集成YOLO-NAS作业流程能够实现可靠且高效的损坏检查从而提升物流系统的整体安全性与工作流连续性。用于损坏检测的深度学习概念深度学习是人工智能的关键子领域它通过大幅提升自动化程度与精度彻底革新了集装箱损坏检测技术。在其各类方法中卷积神经网络CNNs展现出处理大规模视觉数据的卓越能力这使其成为识别集装箱图像与视频中复杂模式的必备工具。借助CNNs深度学习模型能够检测多种损坏类型如凹陷、裂缝、锈蚀包括人类检查员常忽略的细微缺陷。这一进步不仅提高了检测精度还增强了检查的可靠性进而提升了货物安全性并简化了整个运输网络的物流作业流程。YOLO-NAS以CNNs的优势为基础整合了神经架构搜索NAS技术针对特定任务优化自身结构。这种自动优化使YOLO-NAS能够同时实现高精度与高计算效率——这对于集装箱码头等需求旺盛场景下的实时应用至关重要。该模型对多样化作业环境的适应性以及在速度与精度之间的平衡使其特别适配集装箱损坏检测任务。通过满足“快速评估”与“可靠精度”的双重需求YOLO-NAS成为了提升港口作业安全性、效率与韧性的变革性工具。PART/3新算法框架解析所提YOLO-NAS模型概述与架构YOLOYou Only Look Once系列凭借速度与精度的平衡已成为机器人、自动驾驶、视频监控等领域目标检测的核心工具。随着时间推移每一代YOLO都在前代基础上优化以应对挑战、提升性能。本文介绍的YOLO-NAS由Deci于2023年5月推出它在实时目标检测领域树立了新标准——在速度与精度上均超越了前代YOLO模型及主流竞品。YOLO-NAS具备出色的小目标检测能力提升了定位精度且在计算成本方面表现优异非常适合边缘设备的实时应用其开源架构也支持研究用途。YOLO-NAS的架构是通过名为AutoNAC的神经架构搜索NAS系统开发的该系统旨在优化延迟与吞吐量之间的权衡。这一过程产生了三款模型变体YOLO-NASS小型、YOLO-NASM中型、YOLO-NASL大型。这些模型的差异在于专用的量化感知跳连传播QSP与量化感知卷积推理QCI模块的深度和排列方式。这些模块针对8位量化进行了优化可减少训练后量化带来的精度损失Sai等人。与传统架构不同YOLO-NAS能根据特定任务与数据集调整自身结构这使其在实时应用与资源受限环境中尤为实用。它在探索各类架构配置上的灵活性为人工难以实现的创新设计开辟了道路图3。图3YOLO-NAS的核心流程以卷积层为起点卷积层将输入图像处理为边缘、纹理等低阶特征图而非单纯扩大特征图维度后再传入深层网络。池化层对这些特征图进行下采样同时保留高阶信息。此外YOLO-NAS采用了CSPNet结构它将特征图分为两部分其中一部分经卷积模块处理后再与另一部分合并。这种设计提升了信息流通效率与计算效率。不仅如此YOLO-NAS还整合了路径聚合网络PAN与特征金字塔网络FPN以增强对不同尺寸目标的检测能力。PAN融合了自上而下与自下而上路径的特征而FPN生成多尺度特征图使模型能够检测大、小目标。这种组合让YOLO-NAS在复杂环境中更精准地识别目标。最后YOLO-NAS在输出层预测检测目标的边界框与类别概率并通过非极大值抑制NMS去除重复检测结果保留最可靠的预测。这一高效的目标检测系统适用于自动驾驶、监控、医学图像分析等多种应用场景且在各类任务中持续展现出顶尖性能。YOLO-NAS在集装箱损坏检测中的创新点本研究将YOLO-NAS应用于集装箱损坏检测引入了若干创新点实现了对传统方法的改进。首先YOLO-NAS利用神经架构搜索NAS优化自身结构增强了检测复杂、多样的集装箱损坏模式如凹陷、划痕、结构缺陷的能力——这些模式可能被传统模型遗漏。现有方法往往聚焦于特定损坏类型或特定集装箱而本研究强调多类型损坏检测为实际环境中多样且常重叠的损坏场景提供了更全面的解决方案。另一个核心创新点是YOLO-NAS的实时处理能力这在港口场景中至关重要港口需及时做出决策。同时YOLO-NAS的可扩展性使其适用于大规模部署能够整合到现有港口基础设施中实现自动化、连续的监控。重要的是本研究是首批将YOLO-NAS应用于集装箱损坏检测的研究之一为这一先进深度学习模型在物流运输领域的应用开创了先例。这些创新共同致力于提升安全性、降低运营成本、提高集装箱管理效率解决了人工及半自动化检查方法的现有局限。通过这些贡献本研究为物流行业采用先进人工智能技术开辟了新的可能性。数据集描述与预处理本研究的数据集包含在海港真实环境下采集的货运集装箱图像涵盖了不同类型、颜色的集装箱以及凹陷、划痕、锈蚀、裂缝等港口作业中常见的物理缺陷。这种多样性确保数据集能够代表真实场景使模型能有效泛化到实际遇到的各类损坏情况。一个稳健且精心整理的数据集是模型性能的关键尤其对学习复杂模式、生成精准预测而言。本研究构建了一个包含4587张精选图像的自定义混合数据集尽管初始采集的图像数量更多但预处理阶段剔除了冗余、低质量样本以保证数据集的清晰度与一致性这种细致的优化确保了数据集的高效性与高质量。为满足YOLO-NAS模型的输入要求所有图像均被调整为640×640像素同时保留原始宽高比并以PNG格式存储。最终包含4736张图像的数据集按70:15:15的比例划分为训练集、验证集与测试集这种分配方式可在训练的不同阶段对模型性能进行均衡评估。数据集被系统地组织起来以反映集装箱损坏场景与环境条件的真实多样性。这种结构化设计让模型接触到各类损坏类型与作业条件提升了其泛化能力。表1详细列出了数据集的构成。表1数据集中共包含27807条人工标注所有标注都聚焦于“损坏”这一单一类别涵盖所有可见缺陷简化检测流程的同时保持了稳健性见图4。图4将所有损坏类型合并为单一标签后模型只需检测“是否存在损坏”无需区分具体类型——这种简化优先保证了检测的精度与速度契合本研究“自动化识别受损集装箱”的目标。这种单标签方法在港口实际应用中尤为有利港口作业中快速识别受损集装箱至关重要。通过简化检测流程该方法能为港口操作人员提供可执行的信息快速定位需要进一步检查的集装箱同时避免了分类损坏类型的额外复杂度。这种“简洁性与有效性”的平衡确保模型在满足实际部署的作业需求时仍能保持高效运行。PART/4实验及可视化YOLO-NAS模型是一种机器学习算法它利用受损货运集装箱的图像数据集来检测损坏。模型通过预处理后的数据集进行训练通过优化预定义的目标函数来学习损坏检测任务。随后对超参数进行微调以实现最优性能。训练完成后会使用精确率、召回率、平均精度均值mAP等关键指标评估模型性能以此衡量其检测货运集装箱内受损目标的准确性见图5。图5以下算法描述了基于Roboflow上预训练的YOLO-NAS模型进行集装箱损坏检测的推理流程该流程遵循图像预处理、预测、后处理的系统化方法。下文是用于训练所提模型的示例代码与超参数算法基于Roboflow的YOLO-NAS稳健集装箱损坏检测训练设置与超参数YOLO-NAS模型在自定义数据集上训练时采用的超参数如下学习率0.001批次大小16迭代轮数300图像尺寸640×640置信度阈值τc40非极大值抑制NMS重叠阈值τo30硬件NVIDIA RTX 3090 GPU数据集被划分为训练集70%、验证集15%与测试集15%并加入了光照调整等领域特定的数据增强操作以提升模型的稳健性。关键步骤说明上述算法将Roboflow原本的目标检测能力与港口集装箱损坏检测的领域特定增强手段有效结合。预处理阶段包括对图像数据进行归一化并应用变换操作以模拟真实场景条件。随后YOLO-NAS模型被用于预测边界框与类别标签输出带有置信度得分的高精度目标检测结果。最后后处理步骤对这些预测结果进行优化通过过滤假阳性结果并结合港口环境的复杂性来提升准确性。这种全面的方法借助了YOLO-NAS的高性能针对集装箱损坏检测的特定挑战对其进行了优化确保系统在多样化的作业场景中保持稳健与可靠。算法的修改为应对港口集装箱损坏检测的独特挑战我们对目标检测算法进行了若干领域特定的修改。首先新增了自定义预处理步骤用于对强光、弱光等不同光照条件下的图像进行归一化处理确保图像质量的一致性从而提升预测精度。此外我们开发了自定义数据增强技术模拟锈蚀、污渍、集装箱老化等真实场景条件以增强模型的泛化能力。YOLO-NAS被整合到流程中作为主要检测模型替代了默认的Roboflow模型——这需要进行特定调整以实现有效使用。在后处理阶段算法得到了增强利用领域知识过滤由背景噪声如堆叠的集装箱、移动的起重机导致的假阳性结果。同时我们实现了对置信度τc与重叠度τo阈值的动态调整使模型能实时适配不同的可见度条件。此外该算法还被整合到实时监控系统中当检测到严重损坏时可提供即时反馈与自动警报——这是原始Roboflow实现中未包含的功能。这些修改显著提升了港口集装箱损坏检测的准确性与可靠性使该方法区别于标准的目标检测应用也为本研究的创新性做出了贡献。图6图7本研究的结果部分如图6、图7所示对YOLO-NAS模型在集装箱损坏检测中的性能进行了全面评估采用了精确率、召回率、平均精度均值mAP等关键性能指标。该模型取得了91.2%的出色mAP体现出其精准识别相关目标、同时有效减少假阳性结果的稳健能力。92.4%的精确率凸显了模型的高预测准确性表明其能以极少的假阳性错误正确识别真阳性目标。此外84.1%的召回率展现了模型全面的检测能力说明它能捕捉到大部分真阳性目标见表2。表2同时模型的类别损失class_loss、边界框损失box_loss与目标损失obj_loss值均出现显著且持续的下降这意味着分类准确性提升、目标定位更精准、检测稳健性增强。这一点也得到了精确率、召回率、mAP、mAP50-95等性能指标上升趋势的佐证——这些指标共同表明模型在检测效能与稳定性方面实现了均衡且显著的提升。为确保方法严谨性与数据集透明度数据集被系统划分88%分配给训练集9645张图像6%分配给验证集685张图像6%分配给测试集687张图像总计11017张图像。该数据集涵盖了各类集装箱损坏类型以提升模型的泛化能力并确保代表性。此外数据集在模型开发的所有阶段保持分布一致有助于得到可靠且可复现的结果。为保证透明度与可复现性该数据集可在Roboflow集装箱损坏数据集平台公开获取网址https://universe.roboflow.com/thanh-fscay/container-damage-hmv17/dataset/1。这种严谨的结构化方法结合全面的数据集文档与可访问的数据源增强了实验结果的方法稳健性与可复现性从而验证了该模型在实际场景中的适用性。YOLO-NAS未来的可扩展部署策略然而随着集装箱损坏检测系统从研究转向实际应用部署框架的可扩展性与灵活性变得至关重要。两种主要方案——基于云的基础设施与边缘AI实现——提供了互补的解决方案可应对港口作业的独特需求并能整合到未来的实施中。基于云的部署将数据处理与存储集中化借助强大的计算资源管理海量集装箱图像数据。在这种架构下港口采集的图像会传输至云服务器由YOLO-NAS模型处理以检测损坏结果再实时共享给相关利益方。集中式数据存储还能应用高级分析与机器学习技术长期来看可识别趋势、预测维护需求、提升运营效率。此外云平台能动态扩展计算资源以应对波动的工作负载尤其是在交通高峰时段。同时边缘AI将处理能力直接部署到数据采集点利用嵌入式系统或AI摄像头等边缘设备工作。这种方案无需依赖与中央服务器的持续连接即可实现实时损坏检测。通过本地处理数据边缘AI不仅省去了大规模数据传输的需求非常适合时间敏感型作业还能在网络覆盖差或不稳定的区域独立运行确保性能不中断。此外结合云与边缘AI方案的混合架构可兼顾两者的优势。例如边缘设备负责初始的实时检测在港口入口处摄像头中嵌入的边缘设备可快速评估集装箱状态并标记异常这些标记的案例会上传至云端进行进一步审核与记录既能实现全面的损坏跟踪又不会给边缘系统造成过载。这种双层架构在保证响应速度的同时也支持大规模分析与协同。未来与物联网网络的整合边缘设备与闸口自动化、起重机监控等其他港口系统无缝通信可进一步简化作业流程。此外港口管理方还可让部署在多个港口的模型在不共享原始数据的前提下协同优化既解决了隐私问题又能提升不同港口的模型性能。有相关需求的你可以联系我们END转载请联系本公众号获得授权计算机视觉研究院学习群等你加入ABOUT计算机视觉研究院计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域主要致力于目标检测、目标跟踪、图像分割、OCR、模型量化、模型部署等研究方向。研究院每日分享最新的论文算法新框架提供论文一键下载并分享实战项目。研究院主要着重”技术研究“和“实践落地”。研究院会针对不同领域分享实践过程让大家真正体会摆脱理论的真实场景培养爱动手编程爱动脑思考的习惯往期推荐YOLO-TLA一种基于 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