[发明专利]一种集装箱箱号定位与识别方法

说明书

本发明属于集装箱箱号识别技术领域，更具体地，涉及一种集装箱箱号定位与识别方法，包括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，然后对得到的特征图进行灰度处理，再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，再利用改进的最小二乘法，得到集装箱箱号的精确定位区域，最后采用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。本发明有效地提高了对集装箱箱号的识别精度，降低光照不均及集装箱箱号污损等因素对集装箱箱号图像采集的影响，同时实现倾斜集装箱箱号的矫正与精确定位，减少了分割单个集装箱箱号字符并逐一识别的时间，加快了对集装箱箱号的识别速度及准确率。

技术领域

本发明属于集装箱箱号识别技术领域，更具体地，涉及一种集装箱箱号定位与识别方法。

背景技术

全球集装箱化运输开始于二十世纪六十年代，在1978年我国开始建设第一座国际集装箱码头天津港，到目前为止，我国已形成环渤海、长三角、东南沿海、珠三角和西南沿海5个现代化的港口群体，这些群体将进一步促进中国港口集装箱运输的发展。根据中国港口集装箱网的数据显示，2020年全国港口集装箱吞吐量将达到2.5亿TEU，同比增长5.2％，其中五大港口群的吞吐量达到1.95亿TEU，同时《预测报告》估计中国港口集装箱吞吐量能够维持年均增幅6％左右，在2030年将达到5.05亿TEU。目前，集装箱作为现代化港口物流运输体系中不可或缺的部分，易于标准化的集装箱极大地促进和提高了国际贸易和运输效率，随着港口集装箱吞吐量的日益增长和港口装卸环境的复杂化，现阶段港口集装箱自动装卸水平远远不能满足实际和未来发展需要，而实现更加智能、快速和可靠的集装箱装卸日益成为自动化港口研究的一个重要内容。尽管目前模式识别和机器视觉视觉技术在港口的逐渐应用，但基于视觉的集装箱识别定位技术仍然存在诸多问题，如光照不均及采集环境恶劣导致获取的箱号模糊及缺失，并且存在获取的箱号图像倾斜等问题，造成箱号识别错误，并且需要在每个集装箱上安装额外的设备，如车辆检测线设备、红外检测装置等，价格昂贵，使用不便。

基于上述情况，如2011年6月17日公开的中国专利CN102184398A，名称为一种基于边缘检测的集装箱箱号码定位方法，其包括如下步骤：1.将原始图像转换为灰度格式图片；2.对得到的灰度图片进行中值滤波，去除噪声干扰； 3.选择Sobel算子对步骤二的图像分别进行垂直方向和水平方向的边缘检测，分别得到垂直边缘图和水平边缘图；4.分别运用垂直边缘图和水平边缘图进行行定位和列定位尝试；5.对步骤4得到的图像进行形态学闭运算，将断裂的集装箱箱号区域连通；6.提取步骤5中的连通区域；7.对步骤6中的连通区域进行大小及位置信息判断；8.对集装箱箱号的号码区域进行倾斜校正；该专利在一定程度上校正了箱号倾斜的问题，但该专利前期获取图像的步骤过于复杂，需要通过垂直方向及水平方向不断进行校正，增加了箱号序列的识别时间，同时该专利在步骤8中对集装箱箱号区域倾斜校正采用的是霍夫检测直线原理，由于霍夫变换要求已知图像，因此图像中存在非箱号字符的干扰字符时，将影响得到目标直线的精度。

发明内容

本发明为克服上述现有技术中的缺陷，提供一种集装箱箱号定位与识别方法，能够提高集装箱箱号识别速度，并且提高箱号识别的准确度。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案，包括如下步骤：

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。

进一步的，所述的步骤S1具体包括以下步骤：