大場景下集裝箱號識別方法
基本信息

| 申請?zhí)?/td> | CN201910509311.3 | 申請日 | - |
| 公開(公告)號 | CN110414318A | 公開(公告)日 | 2019-11-05 |
| 申請公布號 | CN110414318A | 申請公布日 | 2019-11-05 |
| 分類號 | G06K9/00(2006.01)I; G06K9/32(2006.01)I; G06K9/34(2006.01)I; G06N3/04(2006.01)I | 分類 | 計算;推算;計數(shù); |
| 發(fā)明人 | 戴元永; 陳學明 | 申請(專利權)人 | 北京數(shù)智源科技有限公司 |
| 代理機構 | 北京中企鴻陽知識產權代理事務所(普通合伙) | 代理人 | 北京數(shù)智源科技有限公司 |
| 地址 | 100000 北京市朝陽區(qū)北三環(huán)東路19號中國藍星大廈7層 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要

| 摘要 | 本發(fā)明提出了一種大場景下集裝箱號識別方法,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(jīng)過訓練后的resNet殘差神經(jīng)網(wǎng)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(qū)域坐標信息;并從獲取的實時相機圖像中截取該坐標區(qū)域圖像;如果不屬于則返回上一步;S3,根據(jù)提取的集裝箱號區(qū)域坐標信息,使用訓練后的LSTM網(wǎng)絡模型識別,對所截取的區(qū)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。通過深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡技術,克服了傳統(tǒng)算法存在的缺陷,提高了大場景下的集裝箱號識別率。 |





