系统采用多层算法对集装箱号进行精准识别,通过特殊训练的卷积神经网络针对吊机场景进行了优化,可在复杂的全景图片中识别到当前吊装的目标柜体,并从目标柜体上分析出箱号位置。现训练量达百万图片级别。样本覆盖户外各种光线的图片,具有较强的鲁棒性。样本中包含大量塔式吊机样本,从而无需完全正面图片,可很大程度上识别斜面透视上的箱号,包括柜体侧面和柜门。后期的文字识别根据集装箱号印刷类型进行了针对性分类训练,可识别各种印刷样式及字体的柜体,同时可一定程度上兼容有损伤的柜体。最后系统针对仓单提供了模糊纠错匹配,从而进一步提升了最终匹配结果的命中率。
1.采用机器视觉系统,对箱体进行跟踪,适用于各种装卸设备。
2.持续识别吊起箱体,采用预训练大模型进行箱号位置预测。
3.独立算法单元,对检出的箱体进行号码识别。
4.在特殊应用场景下,支持平行增加更多摄像机来补充角度。
5.同时识别箱体侧面和箱体门的号码。
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