【摘 要】
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集装箱站场装卸作业时,主要依靠起重机司机手工录入集装箱箱号,自动化程度低。站场的多样化环境容易造成识别模型的复杂度较高,导致计算耗时较长;同时由于集装箱表面纹理复杂、磨损腐蚀严重、箱号字体及排列方式多样等问题使得其字符特征难以提取且识别精度不高,现有的算法往往无法同时满足准确性和实时性两个要求,难以在实际场景中应用。因此,设计了一种前处理方法,能够有效降低图像的计算量,并利用改进的YOLOv3网络
【机 构】
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西南交通大学机械工程学院,轨道交通运维技术与装备四川省重点实验室
【基金项目】
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四川省重点研发项目(2019YFG0300,2019YFG0285),轨道交通运维技术与装备四川省重点实验室开放研究课题(2019YW001、2019YW005)。
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集装箱站场装卸作业时,主要依靠起重机司机手工录入集装箱箱号,自动化程度低。站场的多样化环境容易造成识别模型的复杂度较高,导致计算耗时较长;同时由于集装箱表面纹理复杂、磨损腐蚀严重、箱号字体及排列方式多样等问题使得其字符特征难以提取且识别精度不高,现有的算法往往无法同时满足准确性和实时性两个要求,难以在实际场景中应用。因此,设计了一种前处理方法,能够有效降低图像的计算量,并利用改进的YOLOv3网络提出了一种可应用于实际集装箱站场的实时集装箱箱号识别算法,该算法箱号定位部分准确率达到了99.6%,定位
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