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龙图腾网获悉张家港中理外轮理货有限公司申请的专利一种用于集装箱号理货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：CN120411989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510922133.2，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权一种用于集装箱号理货识别方法是由尹晓东;夏敏磊;刘诗琪;杨前程;黄强;孟晓伟;孔丁浩;胡才俊;凌峰;廖亚林设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于集装箱号理货识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于集装箱号理货识别方法，涉及集装箱智能理货技术领域；其技术要点为：部署多模态感知设备并进行初始标定，预训练改进的YOLOv7‑tiny目标检测模型、基于Transformer的cGAN字符分割模型及轻量化CNN‑Transformer‑胶囊网络集成的混合识别模型；通过多模态感知设备的多模态数据协同采集，系统能够有效整合RGB图像的纹理信息、深度图像的空间结构及点云数据的三维坐标，解决了传统单一视觉识别受光照、遮挡等影响的问题，自校准机制实时修正传感器时空偏差，使系统在强光反光、夜间低照度、字符磨损等复杂场景下，仍能准确提取集装箱号特征。

本发明授权一种用于集装箱号理货识别方法在权利要求书中公布了：1.一种用于集装箱号理货识别方法，其特征在于，该识别方法包括以下步骤： S1、部署多模态感知设备并进行初始标定，配置强化学习参数； 预训练改进的YOLOv7-tiny目标检测模型、基于Transformer的cGAN字符分割模型及轻量化CNN-Transformer-胶囊网络集成的混合识别模型，构建字符结构知识图谱并初始化动态贝叶斯网络参数； S2、通过自校准机制的多模态感知设备，结合多传感器融合定位，同步采集集装箱多面多模态数据； S3、基于改进的YOLOv7-tiny目标检测模型，融合时空注意力机制、字符结构知识图谱及基于图神经网络的语义关联分析，对多模态数据进行字符区域检测； S4、利用基于Transformer的cGAN字符分割模型，结合拓扑结构分析的形态学后处理；通过自适应归一化网络，进行字符图像分割与归一化； S5、采用轻量化CNN-Transformer-胶囊网络集成的混合识别模型，结合双向知识蒸馏技术与动态权重融合策略，进行字符分类，输出识别结果； S6、构建基于动态贝叶斯网络的验证决策模型，结合多维度验证策略，进行识别结果的可信度评估；当某一项验证结果异常时，启动针对性验证增强策略。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人张家港中理外轮理货有限公司，其通讯地址为：215600 江苏省苏州市张家港市金港镇长江中路252号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。