【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及集装箱运输路径规划，具体涉及到一种基于yolo-world与transformer的集装箱智能运输路径预测规划方法。
技术介绍
1、集装箱智能运输路径预测和规划是一个在物流和运输领域具有重要意义的课题。随着全球贸易的增长和运输需求的增加，如何有效地管理和优化集装箱的运输路径成为了关键。当前，集装箱运输路径规划主要依赖于人工经验和传统算法，但这种方式往往效率低下，无法充分适应实时变化的运输需求。yolo-world是一种先进的目标检测算法，具有实时处理能力和高精度。它能够在运输现场识别和检测集装箱的位置和状态。这为实时数据采集和监控提供了强有力的支持。另一方面，transformer是一种用于序列建模的深度学习架构，能够处理复杂的时序数据，适用于预测集装箱的未来运动路径。卡尔曼滤波和raft光流算法是用于跟踪和速度计算的技术，通过这些算法可以稳定地跟踪集装箱的运动，并准确计算其速度和方向。这些技术的结合，为智能化的路径预测和规划奠定了基础。d*算法是一种灵活的路径规划算法，能够在实时数据的基础上动态调整最佳路径。它可以根据集装箱的预测路径和当前交通状况来规划最优的运输路线，确保运输过程的效率和灵活性。通过将这些技术融合在一起，基于yolo-world与transformer的集装箱智能运输路径预测和规划方案能够显著提高运输效率，减少成本，并降低对于环境的负面影响。这一技术的应用将推动物流和运输行业迈向更智能化和可持续的发展道路。
2、因此，本专利技术提供了一种用于实时监控和预测集装箱的运动路径的一种基于y
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种用于实时监控和预测集装箱的运动路径的一种基于yolo-world与transformer的集装箱智能运输路径预测规划方法。
2、本专利技术的目的是一种基于yolo-world与transformer的集装箱智能运输路径预测规划方法，方法包括以下步骤：
3、步骤一、优化摄像机位置：通过三角测量方法测量摄像机的最佳覆盖范围，并验证布局，以获取集装箱运输场景的清晰图像；
4、步骤二、数据采集与预处理：使用优化后的摄像机进行数据采集，并通过去噪和亮度调整预处理步骤；
5、步骤三、实时检测：利用yolo-world对集装箱进行实时检测；
6、步骤四、跟踪：采用卡尔曼滤波器稳定地跟踪集装箱的位置和运动轨迹，使得集装箱在复杂环境中持续跟踪；
7、步骤五、计算速度和方向：通过raft光流算法计算集装箱的速度和运动方向，为后续的路径预测提供基础；
8、步骤六、路径预测：使用transformer预测集装箱的未来运动路径，基于其历史数据和当前状态，提供准确的路径预测；
9、步骤七、路径规划与优化：基于d*法，结合预测结果和实时数据，为集装箱提供最佳运输路径，并动态调整规划以适应变化的环境。
10、进一步的，步骤一的具体步骤如下：
11、步骤一、场景分析：在集装箱运输场景中，分析场地的平面布局，标记关键区域，包括集装箱存储区、进出货区域和交通路线，确定潜在的遮挡物，包括建筑物和车辆；
12、步骤二、三角测量：根据场景分析结果，选择初步的摄像机位置，考虑摄像机之间的距离和相对角度，使用三角测量方法，计算摄像机间的理想间距和角度，覆盖整个运输区域，计算摄像机布局，首先计算两个摄像机之间的距离，通过欧几里得距离公式，当摄像机的坐标为(x1，y1，z1)和(x2，y2，z2)，那么距离可以计算公式为：
13、
14、三角测量计算，当已知两摄像机的距离d以及角度θ1和θ2，通过反正切函数来计算夹角，计算公式为：
15、
16、步骤三、摄像机安装：根据三角测量的结果，安装摄像机，调整摄像机的角度，覆盖整个集装箱运输场景，计算摄像机的视角，使用摄像机的焦距和感光元件的尺寸，摄像机的焦距为f，感光元件的宽度为w，则视角可以计算公式为：
17、
18、步骤四、摄像机校准与验证：在安装摄像机后，进行校准，通过测试视频流，验证摄像机的覆盖范围，检查摄像机间的重叠区域，摄像机的覆盖区域根据视角和距离计算，根据摄像机的高度h和视角α，计算摄像机的覆盖范围计算公式为：
19、
20、进一步的，步骤二的具体步骤如下：
21、步骤一、数据采集准备：检查摄像机安装和校准状态；
22、步骤二、数据采集：启动数据采集系统，根据设计频率和分辨率采集图像数据，在采集过程中，定期检查摄像机状态；
23、步骤三、初步预处理：使用去噪滤波器去除图像中的随机噪声；
24、步骤四、亮度调整：检查图像的亮度和对比度，调整水平；
25、步骤五、图像增强：根据需要进行锐化处理，提高图像的清晰度和边缘对比度；
26、步骤六、数据验证：在预处理完成后，对图像数据进行质量检查，使用样本数据进行检测测试。
27、进一步的，步骤三的具体步骤如下：
28、步骤一、模型初始化：加载预训练的yolo-world模型，检查模型参数；
29、步骤二、输入预处理：对获得的预处理后图像数据进行尺寸调整，要求符合yolo-world模型的输入要求，将图像数据调整为yolo-world模型所需的特定输入尺寸w×h，416×416像素；
30、步骤三、实时检测：将预处理后的图像数据传递给yolo-world模型，执行实时目标检测，置检测阈值t设为0.5，使模型能够准确识别集装箱目标，过滤掉不必要的检测结果，记录检测到的集装箱位置和大小；
31、步骤四、结果验证：对检测结果进行验证，通过可视化检测结果以及与已知集装箱位置进行对比来确认，当检测结果存在误差以及不稳定时，调整模型参数、预处理方式，并重新进行检测；
32、步骤五、检测结果处理：根据yolo-world检测到的集装箱位置和大小，提取目标的坐标和尺寸信息，将这些信息传递给后续的跟踪阶段，使集装箱的位置能被准确跟踪。
33、进一步的，步骤四的具体步骤如下：
34、步骤一、初始化卡尔曼滤波器：在跟踪集装箱之前，首先初始化卡尔曼滤波器，这个阶段包括设定初始状态和协方差矩阵，确定状态转移模型和观测模型，以及定义过程噪声和观测噪声，初始状态一般基于检测结果，包括yolo-world提供的集装箱位置和速度；
35、步骤二、状态预测：在每个时间步中，卡尔曼滤波器根据状态转移模型预测集装箱的下一步位置和运动状态，预测步骤使用先前的状态和过程噪声估计，生成预测的状态向量和协方差矩阵，这一步的目标是提供对集装箱未来位置的估计，状态预测采用以下公式：
36、xk+1＝fxk+uk
37、其中，xk是当前状态向量，f是状态转移矩阵，u是过程本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于YOLO-World与Transformer的集装箱智能运输路径预测规划方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于YOLO-World与Transformer的集装箱智能运输路径预测规划方法，其特征在于：所述步骤一的具体步骤如下：
3.权利要求1所述的一种基于YOLO-World与Transformer的集装箱智能运输路径预测规划方法，其特征在于：所述步骤二的具体步骤如下：
4.如权利要求1所述的一种基于YOLO-World与Transformer的集装箱智能运输路径预测规划方法，其特征在于：所述步骤三的具体步骤如下：
5.如权利要求1所述的一种基于YOLO-World与Transformer的集装箱智能运输路径预测规划方法，其特征在于：所述步骤四的具体步骤如下：
6.如权利要求1所述的一种基于YOLO-World与Transformer的集装箱智能运输路径预测规划方法，其特征在于：所述步骤五的具体步骤如下：
7.如权利要求1所述的一种基于YOLO-World与Tra
8.如权利要求1所述的一种基于YOLO-World与Transformer的集装箱智能运输路径预测规划方法，其特征在于：所述步骤七的具体步骤如下：
...【技术特征摘要】
1.一种基于yolo-world与transformer的集装箱智能运输路径预测规划方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于yolo-world与transformer的集装箱智能运输路径预测规划方法，其特征在于：所述步骤一的具体步骤如下：
3.权利要求1所述的一种基于yolo-world与transformer的集装箱智能运输路径预测规划方法，其特征在于：所述步骤二的具体步骤如下：
4.如权利要求1所述的一种基于yolo-world与transformer的集装箱智能运输路径预测规划方法，其特征在于：所述步骤三的具体步骤如下：
5.如...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘明华，李丹宁，邵洪波，渠连恩，刘晓霞，张宇琦，王贺，
申请(专利权)人：青岛科技大学，
类型：发明
国别省市：
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