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龙图腾网获悉润建股份有限公司申请的专利一种基于图像识别的装载率计算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：CN114463697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210084272.9，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于图像识别的装载率计算方法是由丁永;何俊;罗桂华;许文杰;罗剑涛;徐旭;周攀;曾运达设计研发完成，并于2022-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像识别的装载率计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于图像识别的装载率计算方法，包括以下步骤：1采集场景为不同型号的货车装载货物的多条视频，进行拆帧处理成样本图片作为训练样本图片；2得到训练样本图片的标注信息保存为标注文件；3将训练样本图片和标注文件输入yolo‑v3模型进行训练，得到货物和车厢尾端轮廓识别模型；4获取实时抓拍的货车装货场景中的多个现场图像，并将现场图像输入至所述货物和车厢尾端轮廓识别模型进行识别，输出所述现场图像中已装载货物检测框和车厢尾端轮廓检测框；5计算已装载货物检测框和车厢尾端轮廓检测框之间的实际距离L；6获取每辆货车实际车厢长度K，计算货车装载率。本发明提高了对货车装载率的识别效率。

本发明授权一种基于图像识别的装载率计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的装载率计算方法，其特征在于：包括以下步骤： 1采集场景为不同型号的货车装载货物的多条视频，进行拆帧处理成样本图片作为训练样本图片；多条视频包括货车中货车装载货物的区域范围和车厢尾端的轮廓； 2分别对训练样本图片中的货车装载货物的区域范围和货车的车厢尾端的轮廓进行标注，得到训练样本图片的标注信息保存为标注文件； 3将训练样本图片和标注文件输入yolo-v3模型进行训练，得到货物和车厢尾端轮廓识别模型；所述货物和车厢尾端轮廓识别模型用于输入图片并能够输出图片的已载货物检测框和车厢尾端轮廓检测框； 4获取实时抓拍的货车装货场景中的多个现场图像，并将现场图像输入至所述货物和车厢尾端轮廓识别模型进行识别，输出所述现场图像中已装载货物检测框和车厢尾端轮廓检测框；所述现场图像包括货车中货车装载货物的区域范围和车厢尾端的轮廓； 5通过步骤4的已装载货物检测框和车厢尾端轮廓检测框计算已装载货物检测框和车厢尾端轮廓检测框之间的实际距离L；所述步骤5中计算已装载货物检测框和车厢尾端轮廓检测框之间的距离L的具体方法为： S1.根据已装载货物检测框分别计算左侧边的中心点坐标为已装载货物检测框左侧中心点坐标和右侧边的中心点坐标为已装载货物检测框右侧中心点坐标； S2.根据车厢尾端轮廓检测框分别计算左侧边的中心点坐标为左侧车厢尾端轮廓检测框中心点坐标和右侧边的中心点坐标为右侧车厢尾端轮廓检测框中心点坐标； S3.计算左侧车厢尾端轮廓检测框中心点坐标到已装载货物检测框左侧中心点坐标的像素距离L1，计算右侧车厢尾端轮廓检测框中心点坐标到已装载货物检测框右侧中心点坐标的像素距离L2； S4.结合预先采集的货物框中心点到车厢尾端轮廓中心点相对的像素距离和实际测量货物边缘中心点到车厢尾端轮廓中心点的实际距离，拟合一个像素距离和实际距离的关系模型，可以实现像素距离到实际距离的转换； S5.根据步骤S4中拟合的关系模型将步骤S3中像素距离L1和像素距离L2分别转换对应的实际距离L1’和实际距离L2’，并求出实际距离L1’和实际距离L2’的平均距离L作为已装载货物检测框和车厢尾端轮廓检测框之间的距离L； 6通过步骤5的已装载货物检测框和车厢尾端轮廓检测框之间的实际距离L获取每辆货车实际车厢长度K，计算货车装载率为K-LK*100%。

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