[發明專利]大場景下集裝箱號識別方法

在審

• 申請號: 201910509311.3
• 申請日: 2019-06-13
• 公開（公告）號: CN110414318A
• 公開（公告）日: 2019-11-05
• 發明（設計）人: 戴元永;陳學明
• 申請（專利權）人: 北京數智源科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/34;G06N3/04
• 代理公司: 北京中企鴻陽知識產權代理事務所(普通合伙) 11487
• 代理人: 李斌

1.一種大場景下集裝箱號識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1，大場景下獲取實時的相機圖像；

S2,對所述實時圖像提取圖像特征；利用經過訓練后的resNet殘差神經網絡模型，對圖像特征進行檢測；判斷檢測結果是否屬于預設分類結果；如果檢測結果屬于預設分類結果，則提取圖像特征中的集裝箱號區域坐標信息；并從獲取的實時相機圖像中截取該坐標區域圖像；如果不屬于則返回上一步；

S3,根據提取的集裝箱號區域坐標信息，使用訓練后的LSTM網絡模型，對所截取的區域坐標圖像進行集裝箱號識別；

S4，將識別的集裝箱號字符生成文本文件，并將文本文件推送顯示。

2.根據權利要求1所述的大場景下集裝箱號識別方法，其特征在于，在S2中，所述預設分類結果包括集裝箱箱號、集裝箱前門、集裝箱后門、集裝箱開關門狀態、集裝箱側面。

3.根據權利要求1所述的大場景下集裝箱號識別方法，其特征在于，在S2中，所述圖像特征進行提取時，在tensorflow框架下，利用訓練后的resNet殘差神經網絡模型，構建深度卷積神經網絡算法，進行字符識別、字符定位、數字識別和數字定位；并按照集裝箱號特點進行區域劃分。

4.根據權利要求1或3所述的大場景下集裝箱號識別方法，其特征在于，在S3中，集裝箱號識別后，將集裝箱號劃分為4個子區域，分別是4位英文字母區域，6位數字區域，1位數字校驗碼區域和4位集裝箱信息碼區域。

5.根據權利要求1所述的大場景下集裝箱號識別方法，其特征在于，在S3中，還包括在LSTM網絡模型下采用CTC算法識別集裝箱號區域的集裝箱號。

6.根據權利要求4所述的大場景下集裝箱號識別方法，其特征在于，在步驟S4中，生成文本文件時，將識別出的四個文本通過正則表達式過濾無效字符。

7.根據權利要求6所述的大場景下集裝箱號識別方法，其特征在于，在生成文本文件時，按照如下形式進行顯示，

所述英文字母區域，第四位為大寫字母‘U’；所述數字校驗碼區域由一位帶邊框的阿拉伯數字組成；所述集裝箱信息碼區域，由四位阿拉伯數字和大寫英文字符混合組成，其中第三位為大寫字母，第四位為阿拉伯數字；將對應箱號正則出來，并組合成完整箱號，即XXXU******[*]？？X*其中，X代表大寫英文字母，*代表阿拉伯數字。