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作者：刘希言;李勇华;程瑞;
单位：武汉理工大学计算机与人工智能学院;
摘要：在传统作业方式中，车辆运输盘圆钢材出入物流闸口时的数量核验工作由闸口的核验人员完成，这种人工核验方式耗费人力、成本高，无法满足现代化物流企业的要求。为解决这一问题，采用目标识别技术，设计了一种针对无人闸口高拍视角照片的车载盘圆钢材计数方法。首先，使用改进的YOLOv7模型对高拍视角下的车载盘圆图像进行三次识别，对其堆放形式分类和盘圆检测，其次根据不同的堆放形式提出推算算法，完成盘圆数量的自动推算。将本文提出的方法应用于实际闸口的检测，并进行实用性优化。通过选取合适的目标检测置信度阈值，保证出闸准确率处于较高水平，然后通过三次尝试法，在牺牲少量时间的前提下，引导被拦截车辆调整位置以提高拦截车辆准确率及合法车辆出闸成功率。实验结果表明，改进的YOLOv7模型有效提高了盘圆检测的效果，提出的盘圆数量推算方法精确率达到90%以上；进行实用性优化后，车载盘圆钢材的计数准确率达到97.88%，合法车辆在三次检测内出闸成功率达到98.27%，达到了港口现场作业的可使用性标准。
关键词：盘圆计数;;推算方法;;无人闸口管理系统;;港口智能化
基金资助：重庆果园港无人闸口软件系统（20213h0557）;; 博赛集团船运物流管理系统（20213h0471）
