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摘要:
集装箱号自动识别在海关物流管理等领域有着重要的实用价值.为了快速准确的地进行集装箱号识别,提出了一种基于图像分割和区域特征分析的集装箱号字符定位和识别方法.该方法首先基于灰度相似性运用改进的单程分裂与归并算法对图像进行自适应阈值分割,同时统计各个区域的灰度、形状、边缘强度等特征;然后根据字符区域特征,利用一定规则来滤除非字符区域;最后,对于定位出的字符区域,再依据区域特征进行二值化,并采用神经网络与模板匹配相结合的方法进行识别.在包含1 804幅图像的集装箱号识别实验中,整箱号识别正确的为1 750幅,准确率为97.01%,这充分说明了算法的有效性.
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文献信息
篇名 基于单程分裂与归并图像分割的集装箱号识别
来源期刊 中国图象图形学报 学科 工学
关键词 图像分割 字符识别 单程分裂与归并 神经网络
年,卷(期) 2007,(3) 所属期刊栏目 图像分析和识别
研究方向 页码范围 450-455
页数 6页 分类号 TP391.41
字数 4660字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-8961.2007.03.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张丽 清华大学工程物理系 123 1363 19.0 31.0
2 王志明 北京科技大学信息学院 19 379 8.0 19.0
3 王丽君 1 30 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
图像分割
字符识别
单程分裂与归并
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
出版文献量(篇)
5906
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17
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