[发明专利]一种集装箱箱号定位与识别方法

权利要求书

1.一种集装箱箱号定位与识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：采集原始集装箱箱号图像，并基于对抗空间变换网络，得到产生形变的特征图；

S2：对得到的特征图进行灰度处理；

S3：基于增强型的差分边缘检测法，得到集装箱箱号的粗略定位区域；

S4：基于改进的最小二乘法，得到集装箱箱号的精确定位区域；

S5：利用BP神经网络对得到的集装箱箱号精确定位区域进行一次性识别，得到所需的集装箱箱号。

2.根据权利要求1所述的一种集装箱箱号定位与识别方法，其特征在于，所述的步骤S1具体包括以下步骤：

S1.1：引入空间变换网络，空间变换网络包括有定位网络、网格生成器和采样器，其中定位网络估计形变参数，网格生成器和采样器利用这些参数生成形变特征图；

S1.2：引入对抗空间变换网络，将变形的特征图作为输入，通过对抗空间变换网络在特征图上创建形变；

S1.3：通过与ASTN的网络竞争，训练出对变形具有鲁棒性的检测网络；

S1.4：利用训练的检测网络识别采集的原始集装箱箱号图像，得到特征图。

3.根据权利要求2所述的一种集装箱箱号定位与识别方法，其特征在于，所述的步骤S2为利用加权平均法将得到的特征图转换为灰度图像。

4.根据权利要求3所述的一种集装箱箱号定位与识别方法，其特征在于，所述的步骤S3具体包括以下步骤：

S3.1：对灰度图像进行差分边缘提取运算，得到边缘图像；

S3.2：对边缘图像进行二值化，得到集装箱箱号二值化图像；

S3.3：对二值化图像中的连通区域取轮廓操作，去除非集装箱箱号区域，保留需要的集装箱箱号区域，得到单个集装箱箱号字符候选区域；

S3.4：采用聚类算法，扫描图像中所有集装箱箱号字符候选区域，将相同类别的字符进行聚类连通；

S3.5：采用形态学闭运算，将聚类算法中未能聚合的字符进行连通聚合；

S3.6：结合步骤S3.4及步骤S3.5，得到集装箱箱号的粗略定位区域。

5.根据权利要求4所述的一种集装箱箱号定位与识别方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括以下步骤：

S4.1：统计集装箱箱号粗略定位区域内的字符数据总数n，对数据n做最小二乘法直线拟合，得到直线L_t；

S4.2:设定集装箱箱号粗略定位区域内的有效字符数据为n_s，去除集装箱箱号粗略定位区域内的干扰字符数据y，即剔除距离直线L_t较远距离的点，得到剩余字符数据g；

S4.3:判断剩余字符数据g与有效字符数据n_s之间的关系，若剩余字符数据g小于且等于有效字符数据n_s，则停止拟合，直线L_t为最佳的拟合直线，若剩余字符大于有效字符数据n_s，则利用剩余字符数据g继续拟合，得到直线L_t+1，若直线L_t+1与直线L_t相同，则输出直线L_t，否则重新回到步骤S4.1，继续拟合，直到符合输出条件，停止拟合；

S4.4:寻找字符每列像素纵坐标的最大值与最小值，将列中心点的纵坐标移入直角坐标系中，得到集装箱箱号的精确定位。