基于视频的集装箱码头岸边作业箱号自动识别开题报告

 2022-08-29 10:41:12

全文总字数:4357字

1. 研究目的与意义(文献综述)

二战以后,随着各国开始着力于经济恢复与发展,科技也随之进步,海运业在此期间迅速发展,为各国之间的贸易提供了海上桥梁。而海运中最重要的便是类似于“窗口”的码头,在海运业的刺激之下,码头的建设与改造也随之而来。

1953年,现代集装箱运输之父——美国人马尔科姆·麦克莱恩提出集装箱运输应该实行“海陆联运”。麦克莱恩提出建造码头货运场站的设想,真正开始了现代意义上的集装箱运输。1993年世界上第一座自动化集装箱码头荷兰鹿特丹港的ECT码头建成,接着是英国伦敦港、日本川崎港、新加坡港、德国汉堡港等港口相继建成自动化集装箱码头。我国自动化集装箱码头建设起步较晚,但是随着我国“一带一路”建设的大力推进,港口作为“一带一路”战略版图上的重要环节,自动化集装箱码头将是未来港口重点的发展方向。 2013年10月,青岛港自动化码头建设正式启动,2017年5月11日,自动化码头正式全面投入使用。

在自动化集装箱码头的建设中,计算机视觉起到了很大的作用,其中包括对集装箱号,尺寸和大小的识别,以及对来往货车车牌的识别等等。其中对集装箱号的自动识别不仅仅可以减少人力资源,对把集装箱从运输船上放下,再由运输小车运到货车上的整个过程也起到了很大的简化作用。

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2. 研究的基本内容与方案

岸边集装箱箱号识别在港口集装箱的堆场管理和集装箱运输领域有着十分重要的作用。本设计主要实现基于深度学习的岸边集装箱箱号识别。集装箱箱号识别主要包括集装箱图像的预处理及噪声滤除、箱号定位、字符分割、字符识别四部分。利用Visual Studio 2013和OpenCV3.4.1实现集装箱图像的预处理、箱号定位、字符分割部分的编程实现,字符识别采用卷积神经网络LeNet-5进行处理。

(1)集装箱图像的预处理及噪声滤除

码头岸边理货场景下采集到的集装箱样本中比较常出现受污染样本,采用高斯滤波、中值滤波、均值滤波、同态滤波等不同的滤波算法对噪声进行滤除,分析比较其效果。

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3. 研究计划与安排

1-2周(2.21-3.6):学习图像处理基础知识和基本技能,阅读与本毕业设计相关的参考文献,翻译英文资料,熟悉该毕业设计的背景意义与整体思路,了解集装箱箱号构成的特点及规律。

3-4周(3.7-3.20):学习图像预处理及噪声滤除、边缘信息和MSER定位技术,基于样本实现集装箱箱号定位。

5-6周(3.21-4.3):学习形态学图像处理、阈值化处理和图像分割技术,基于定位的集装箱图像完成字符和数字分割。

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4. 参考文献(12篇以上)

  1. 陈永煌. 集装箱箱号识别技术的研究与实现[D]. 华中科技大学, 2013.

  2. 陈子宜. 基于机器视觉的集装箱箱号识别[D]. 上海交通大学, 2014.

  3. 王永亮. 基于视频的集装箱号码识别方法的研究与实现 [D]. 大连海事大学, 2010.

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