大角度透视变形集装箱图像箱号识别方法

• 作者: 冯甜甜 张绍明 毛艺凡 王建梅
• 来源期刊: 同济大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 集装箱箱号识别 字符检测 字符识别 深度卷积神经网络 级联决策准则
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 电子、计算机、控制与系统
• 页码范围: 285-290
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4025字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11908/j.issn.0253-374x.2019.02.018

摘要

针对存在大角度透视变形的集装箱图像,提出一种新的集装箱箱号识别方法.首先对图像进行透视变换校正,然后利用深度卷积神经网络模型定位并识别出集装箱图像中的26个大写英文字母和10个阿拉伯数字,最后利用集装箱箱号的先验知识,通过级联决策规则从候选字符集中识别出集装箱箱号.此方法应用于重庆港集装箱1 035张实景图像,箱号识别精度达97％,基于NVIDIA GeForce GTX1080图形处理器加速的箱号识别速度为每秒2～5帧.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张绍明	同济大学测绘与地理信息学院	29	180	9.0	11.0
2	冯甜甜	同济大学测绘与地理信息学院	14	52	5.0	6.0
3	王建梅	同济大学测绘与地理信息学院	16	370	7.0	16.0
4	毛艺凡	同济大学测绘与地理信息学院	1	2	1.0	1.0