集装箱自动识别系统研究

来源 :西南交通大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:mscspn
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
集装箱自动识别系统在海关物流监控系统、港务局集装箱管理系统、场站集装箱管理系统、加工区监管系统、运输行业集装箱管理系统等领域有着广泛的应用。基于光学字符识别技术的集装箱自动识别系统主要是通过图像处理技术,自动提取集装箱箱号并识别,由于其具有不需要在集装箱上增加任何其他设备以及可通过人机界面,加入人工干预提高系统性能的优点,发展较快,日益受到人们的重视。 本文研究的是基于光学字符识别技术的集装箱自动识别系统,简要介绍了系统的工作原理,分析了集装箱原始图像的特点,详细阐述了系统处理流程:图像预处理、箱号字符区域定位、箱号字符区域二值化及字符分割、识别预处理、特征提取和字符识别。本文运用形态学运算消除背景、进行灰度变换增强对比度和进行平滑过滤噪声来完成图像的预处理。对预处理后的图像进行边缘提取,先消除非字符边缘的长线条,再用形态学运算消除干扰边缘和噪声。针对字符排列相对集中的特点,详细介绍了如何利用边缘结合形态学定位箱号字符的方法来实现箱号字符的定位。选用合适的二值化方法完成字符区域的灰度图像到二值图像的转换。利用基于求连通区域与投影相结合的字符切分技术完成字符的分割。讨论了字符识别技术,实现了利用图像矩特征进行字符识别以及利用数字的结构特征识别数字。 实验表明,文中的箱号定位方法是有效的,字符识别方法亦具有一定的参考价值。
其他文献
随着计算机技术的飞速发展,并行计算的应用领域也越来越广。并行计算机从以前的大型专用向量机,发展到并行多处理器系统,以及现在比较流行的工作站机群系统。并行程序设计方式也
学位
万维网(WWW)目前是一个巨大的、分布广泛的全球信息服务中心,它涉及到新闻、财经、广告、商务、文化、教育等信息服务。然而面对复杂而庞大的万维网,多数用户感到力不从心。
该文中采用了Roger Weber提出的VA-file的索引结构,其在高维环境下的检索效率比R树系列和X树等索引结构都高出了许多,特别是针对复杂的最邻近检索和相似性检索.最邻近检索和
软件测试是当今计算机科学与工程中起着至关重要作用的领域之一。近年来,随着软件测试理论和技术的不断发展,它已成为软件工程领域内保证软件质量的必不可少的关键过程。 状
工作流管理一直是企业界和学术界关注的领域。但是目前许多工作流模型在正确性和可靠性方面都有很大不足,并不能适应实际应用的需要。本文将事务性质引入工作流中,提出了一种嵌
授权机制是访问控制的核心,即控制不同用户对信息资源的访问权限.RBDM是单域环境下一个基于角色的进行授权控制的授权模型,对RBDM进行改进使得型更好地支持部分授权等特征,提
对多媒体信息的知识产权保护,已经成为学术界与产业界共同关注的问题。数字水印技术作为保护多媒体信息的版权的一种新方法正受到人们的极大重视。作为一种新兴的媒体数据,三维
分类器学习方法是人工智能研究的核心问题之一。好的分类器学习算法,能使应用系统更加智能化。最近几年,神经信息学得到了飞速的发展。人类或者生物体的智能是机器智能的源头,人
该论文针对分布式系统软件测试的特点,设计开发了一个分布式系统软件接口测试平台.论文的工作主要包括以下几点:对软件测试技术的发展过程做了一个较全面的研究,对分布式系统