[发明专利]一种基于卷积循环神经网络的集装箱箱号识别方法有效
| 申请号： | 202010188543.6 | 申请日： | 2020-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN111414844B | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 张聪;靳松直;周斌;张辉;王浩;韦海萍;郑文娟;高仕博;郑智辉;郝梦茜;丛龙剑;刘严羊硕;李少军;刘燕欣;高琪;张艺明 | 申请（专利权）人： | 北京航天自动控制研究所 |
| 主分类号： | G06V20/62 | 分类号： | G06V20/62;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/047;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中国航天科技专利中心 11009 | 代理人： | 高志瑞 |
| 地址： | 100854 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积循环神经网络的集装箱箱号识别方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：采集集装箱样本图像，根据集装箱样本图像构建循环卷积神经网络模型，对循环卷积神经网络模型训练后得到分类器；步骤2：计算图像透视变换矩阵；步骤3：利用步骤2得到的图像透视变换矩阵对待检测集装箱图像进行透视变换得到视变换后的图像；步骤4：使用步骤1的分类器对透视变换后的图像进行字符识别得到字符识别结果；步骤5：利用集装箱箱号规则对字符识别结果进行核对校验，输出最终的箱号检测结果。本发明对神经网络结构和参数进行优化，具有更高的识别率和可靠性；对图像进行透视变换，提高不同角度安装摄像头应用该方法的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 循环 神经网络 集装箱 识别 方法 | ||
【主权项】：
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