[發明專利]一種集裝箱箱號定位與識別方法

在審

• 申請號: 202110573161.X
• 申請日: 2021-05-25
• 公開（公告）號: CN113420749A
• 公開（公告）日: 2021-09-21
• 發明（設計）人: 黃欣;江躍龍;孟思明;劉育銘;黃震;張玉薈
• 申請（專利權）人: 廣州鐵路職業技術學院(廣州鐵路機械學校)
• 主分類號: G06K9/18
• 分類號: G06K9/18;G06K9/32;G06K9/34;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/13
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 王曉玲

1.一種集裝箱箱號定位與識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：采集原始集裝箱箱號圖像，并基于對抗空間變換網絡，得到產生形變的特征圖；

S2：對得到的特征圖進行灰度處理；

S3：基于增強型的差分邊緣檢測法，得到集裝箱箱號的粗略定位區域；

S4：基于改進的最小二乘法，得到集裝箱箱號的精確定位區域；

S5：利用BP神經網絡對得到的集裝箱箱號精確定位區域進行一次性識別，得到所需的集裝箱箱號。

2.根據權利要求1所述的一種集裝箱箱號定位與識別方法，其特征在于，所述的步驟S1具體包括以下步驟：

S1.1：引入空間變換網絡，空間變換網絡包括有定位網絡、網格生成器和采樣器，其中定位網絡估計形變參數，網格生成器和采樣器利用這些參數生成形變特征圖；

S1.2：引入對抗空間變換網絡，將變形的特征圖作為輸入，通過對抗空間變換網絡在特征圖上創建形變；

S1.3：通過與ASTN的網絡競爭，訓練出對變形具有魯棒性的檢測網絡；

S1.4：利用訓練的檢測網絡識別采集的原始集裝箱箱號圖像，得到特征圖。

3.根據權利要求2所述的一種集裝箱箱號定位與識別方法，其特征在于，所述的步驟S2為利用加權平均法將得到的特征圖轉換為灰度圖像。

4.根據權利要求3所述的一種集裝箱箱號定位與識別方法，其特征在于，所述的步驟S3具體包括以下步驟：

S3.1：對灰度圖像進行差分邊緣提取運算，得到邊緣圖像；

S3.2：對邊緣圖像進行二值化，得到集裝箱箱號二值化圖像；

S3.3：對二值化圖像中的連通區域取輪廓操作，去除非集裝箱箱號區域，保留需要的集裝箱箱號區域，得到單個集裝箱箱號字符候選區域；

S3.4：采用聚類算法，掃描圖像中所有集裝箱箱號字符候選區域，將相同類別的字符進行聚類連通；

S3.5：采用形態學閉運算，將聚類算法中未能聚合的字符進行連通聚合；

S3.6：結合步驟S3.4及步驟S3.5，得到集裝箱箱號的粗略定位區域。

5.根據權利要求4所述的一種集裝箱箱號定位與識別方法，其特征在于，所述步驟S4具體包括以下步驟：

S4.1：統計集裝箱箱號粗略定位區域內的字符數據總數n，對數據n做最小二乘法直線擬合，得到直線L_t；

S4.2:設定集裝箱箱號粗略定位區域內的有效字符數據為n_s，去除集裝箱箱號粗略定位區域內的干擾字符數據y，即剔除距離直線L_t較遠距離的點，得到剩余字符數據g；

S4.3:判斷剩余字符數據g與有效字符數據n_s之間的關系，若剩余字符數據g小于且等于有效字符數據n_s，則停止擬合，直線L_t為最佳的擬合直線，若剩余字符大于有效字符數據n_s，則利用剩余字符數據g繼續擬合，得到直線L_t+1，若直線L_t+1與直線L_t相同，則輸出直線L_t，否則重新回到步驟S4.1，繼續擬合，直到符合輸出條件，停止擬合；

S4.4:尋找字符每列像素縱坐標的最大值與最小值，將列中心點的縱坐標移入直角坐標系中，得到集裝箱箱號的精確定位。