集装箱号码自动识别系统 方案
集装箱号识别设计方案
集装箱号识别设计方案集装箱号码识别是一种对运输中集装箱的编号进行自动化识别的技术。
它通过图像识别技术和人工智能算法，实现对集装箱号码的快速识别，提高信息采集的效率。
以下是一个针对集装箱号码识别的设计方案。
1. 数据采集：首先需要在各个场景中采集集装箱号码的训练样本。
可以通过在港口、货运站等位置设置图像采集设备，利用高清摄像机对集装箱进行拍摄，记录集装箱号码图像。
同时，还可以与物流公司合作，从他们的信息系统中获取一些已有的集装箱图像数据。
2. 数据预处理：对采集到的集装箱号码图像进行预处理，主要包括图像去噪、图像增强和图像分割等操作。
去噪可以使用一些滤波算法，如中值滤波、高斯滤波等；增强可以使用直方图均衡化等算法；分割可以采用基于边缘检测的方法，将集装箱号码与背景分割开。
3. 特征提取：在数据预处理之后，需要对集装箱号码图像提取特征。
可以使用传统的图像特征提取方法，如灰度特征、纹理特征、形状特征等。
也可以采用深度学习技术，使用卷积神经网络（CNN）进行端到端的特征提取和分类。
4. 模型训练：利用预处理和特征提取得到的图像特征，可以使用机器学习算法或深度学习算法进行模型训练。
可以选择传统的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、k近邻（KNN）、随机森林（RF）等；也可以选择深度学习算法，如卷积神经网络、循环神经网络（RNN）等。
通过对训练样本的标注和模型的迭代优化，得到一个准确率较高的集装箱号码识别模型。
5. 模型评估：对训练好的模型进行测试和评估，可以使用一些评价指标，如准确率、召回率、精确度等。
可以将识别结果与人工标注结果进行比对，评估模型的泛化能力和稳定性。
6. 系统集成：将训练好的模型部署到实际的集装箱号码识别系统中。
可以通过调用模型进行在线识别，也可以将模型集成到物流信息系统中，实现自动化的集装箱号码识别和信息采集。
总之，集装箱号码识别是一个涉及到图像处理、特征提取、机器学习和深度学习等多个领域的技术。
火车集装箱号识别的方法
火车集装箱号识别的方法火车集装箱号作为货物跟踪的重要标识，准确识别其号码对提高物流效率具有重要意义。
本文将详细介绍火车集装箱号识别的方法，帮助读者了解并掌握这一技术。
一、火车集装箱号的构成火车集装箱号通常由四个部分组成：箱主代码、设备识别码、校验码和国家代码。
其中，箱主代码和设备识别码是主要识别信息，校验码用于验证号码的正确性，国家代码表示集装箱注册的国家。
二、火车集装箱号识别的方法1.目视识别法目视识别法是最基本的识别方法，通过人工观察集装箱上的号码，手动记录下来。
这种方法适用于集装箱数量较少、场地较小的场景。
但缺点是效率低、易出错，不适用于大规模作业。
2.条码识别法条码识别法是通过扫描集装箱上的条码，将信息传输至计算机系统进行识别。
这种方法具有较高的识别速度和准确率，但受限于条码质量和扫描设备，有时会出现识别错误。
3.OCR识别法OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术是一种基于图像处理和模式识别的方法。
通过摄像头拍摄集装箱号码，利用OCR技术将图像中的文字信息转换为计算机可识别的文本信息。
这种方法具有较高的识别准确率和适应性，但受限于字体、大小和拍摄角度等因素，识别效果会有所差异。
4.激光识别法激光识别法是利用激光扫描器对集装箱号码进行扫描，通过激光反射信号获取号码信息。
这种方法具有识别速度快、准确率高等优点，但设备成本较高，且对环境适应性较差。
5.超声波识别法超声波识别法是通过超声波传感器发射超声波，利用超声波在不同材质表面的反射特性，获取集装箱号码信息。
这种方法具有抗干扰能力强、适应性好等优点，但识别速度相对较慢。
6.人工智能识别法随着人工智能技术的发展，利用深度学习算法进行火车集装箱号识别成为可能。
通过训练神经网络模型，对集装箱图像进行自动识别，提取号码信息。
这种方法具有很高的识别准确率和适应性，但需要大量的训练数据和计算资源。
三、总结火车集装箱号识别的方法多种多样，根据实际应用场景和需求选择合适的方法至关重要。
集装箱及车牌号码自动识别系统
集装箱及车牌号码自动识别系统贰零零伍年目录1．概要 3 2．应用 3 3．现有典型客户 4 4．应用分析实例 4 5．系统主要功能 5 集装箱箱諕和较验码 5 货柜种类 6 适应性7 6．识别率、速度和较验功能8 7．货柜车车牌识别（可选）8 8．触发机制和图像抓拍9 9．数据存储和调用9 10．系统架构和流程10集装箱及车牌号码自动识别系统系统1．概要为了提高卡车通过堆场、道路闸口的通过效率，采用IC卡技术、OCR技术开发了智能闸口管理系统，其中的子系统集装箱号码自动识别系统是与亚洲视觉科技合作开发，系统的前端软件采用了亚洲视觉的（VECON-CON）技术和产品。
集装箱号码是码头、堆场、海关管理的基本依据，VECON-CON系统的诞生标志着集装箱、车牌号码可以不经人手干预而全自动的进入计算机系统，为码头管理系统全面迈向自动化解决了最基本、最关键的问题。
VECON-CON旨在完成集装箱、车牌号码的识别，拥有完善的开发包和软件接口方便与其它的系统进行整合。
产品包括货柜车辆经过时触发，摄相机抓拍，箱号识别，数据储存和接口的数据传输几大部分。
客户端在收到识别结果之后，可以做出比对，计算，放行等相应的作业流程或后台处理。
2．应用传统的集装箱管理系统有赖于手工的箱号辨别和输入，容易出现错误、疏忽和人为干预的种种问题。
随着货运量的增长和现代化管理的需求，准确、可靠的自动化识别系统成为必须的部分。
以下的管理系统均需要自动化的识别系统参与。
-海关集装箱管理-集装箱码头闸口管理-集装箱堆场管理-集装箱搬运管理图0-1现代化集装箱码头VECON-CON系统通过抓拍实时的集装箱图像，对车牌、集装箱号和箱型代码（ISO号码）进行识别。
实时的影像、车辆和集装箱的信息均转化成为数字化信息储存在计算器中。
通过调用这些信息与物流、码头、堆场或海关的系统进行整合，用户可以实时了解到集装箱的全球位置信息，提高了日常的管理工序包括闸口和货物管理、集装箱存货管理、场地规划、收费管理及其它有关物流管理的自动化程度，有效地节省了集装箱检验的时间，降低了人手记录集装箱号码的出错率，加强了码头出入口的保安。
铁路货场集装箱箱号智能识别及辅助管理系统探讨
铁路货场集装箱箱号智能识别及辅助管理系统探讨摘要：随着时间的推移，铁路货场对集装箱运输的安排也有了一些变化。
为了更好地提高铁路站场管理运营效率，本文对货场集装箱的管理需求进行研究，以期可以为目前车站对集装箱管理无序和操作复杂的问题提供技术上的借鉴。
关键词：铁路货场集装箱；箱号；智能识别；辅助管理；探讨引言：集装箱运输因其装卸方便，被广泛运用于交通运输领域。
它在货物运输中所占的比例每年都在增加，运输货物的种类也在增加。
目前，在集装箱需求量快速增加的情况下，铁路集装箱运输管理、现场操作、信息化程度较低的情况，已不能满足日益发展的需要。
1智能集装箱识别系统的组成智能集装箱识别系统通常包含如下几个步骤：第一，对从视频中抓取到的集装箱图像进行预处理以及降噪，降噪后的图像更适合于后续的处理。
第二，确定箱体编号，根据箱体编号的包覆层特性，利用已有的知识，判断箱体编号是否正确，从而决定后续的字符分割是否正确，进而决定后续的识别是否正确[1]。
第三，进行字符的识别，常见的有模板匹配法、神经网络识别方法、主成分分析识别方法、基于特征匹配的识别方法等。
因此，在识别过程中，选择一种既有效又精确的识别方法，是识别的关键一步。
2系统框架简述在货管系统、现车系统和集装箱系统基础上，对现有货站的集装箱系统进行改进，形成一种新的生产辅助系统，该系统是为了解决当前车站货柜管理混乱、作业繁琐等问题而开发的。
该系统为用户提供了一个图形化的操作界面，使其更接近于现场的实际操作流程[2]。
此外，该系统还可以用拖拉的方式来完成集装箱的装卸和进出，为现场作业提供了极大的方便。
通过对站内集装箱位置的精细管理，并对其进行细致的显示，并记录其在站点工作中的工作轨迹，实现了由事后记录向事前指挥的转变，如图1所示。
图1系统总体架构图3系统功能模块功能性介绍3.1发送作业第一，发运工作功能模块。
主要针对从接到用户发运要求到列车离线确认的业务过程进行设计。
口岸集装箱号码自动识别+破损检测系统方案
平方集装箱号码自动识别+破损检测系统组成：图像抓拍（高清相机、镜头、 补光灯）、信号触发（红外对射传感器、信号发生器）、图像识别（工控机、箱号 识别系统软件）及辅助系统（立柱支架、线缆辅材）组成，如下图所示：
箱号识别工作原理：箱号识别算法通过对原始图像进行图像预处理—图像增 强—箱号区域定位—字符分割与识别—识别结果输出，如下图所示：
破损检测客户端软件界面
1.6 设备选型
1.6.1 高清摄像机 型号：PF-DC1335J 1）140W 像素工业高清摄像机 2）图像传感器 1/2 寸 COLOR CCD
3）有效像素 1360（H）×1024（V） 4）像素尺寸 4.65µm×4.65µm 5）信号输出 8Bit，JPEG 6）信噪比 48dB 7）最低照度 0.1Lux 8）扫描方式 逐行扫描 9）积分模式 帧积分 10）工作模式 连续采集模式抓拍模式快速抓拍模式监控模式选拍模式 11）编程参数帧频 1~14fps 编程可控 12）曝光时间 可编程设置，0.15ms～999.37ms 13）增益 6.00～22dB 可调 14）AGC AGC 或者 AGC 连动曝光时间，调节范围可编程 15）抓拍延时 编程可控（调节精度 1µs） 16）曝光延时 编程可控（调节精度 1µs） 17）白平衡 自动/手动 18）触发方式 外部上升沿触发，串口触发 19）补光同步 频闪灯信号（RS485），闪光灯信号（光耦、RS485） 20）电源 DC 12V，1A 21）功耗 < 3W 22）测速精度 1µs 23）接口标准 RJ45 24）光学接口 CS 接口 25）温度条件 工作温度：−20°C ~ 60°C 存储温度：−40°C ~ 70°C 26）湿度条件 20%~ 80%。
美森集装箱箱号智能识别系统 V1.0 用户操作手册说明书
密级：版本：第1版
文档编号：版本号：
美森集装箱箱号智能识别系统
v1.0
用户操作手册
美森博多利（大连）科技有限公司
总页数5页正文3页编制日期2019.5.28
编制刘懿锋审核批准
美森集装箱箱号智能识别系统v1.01
目录
1.接口参数说明 (1)
2.接口使用示例 (2)
3.输入图片及返回结果 (3)
1.接口参数说明
●接口输入为API运行路径和用户上传图片的存储路径●接口输出为集装箱箱号识别结果或错误码文本信息
2.接口使用示例
●API调用路径固定，用户通过输入需要识别图片的存储路径得到识别结果●通过Web端get请求访问API
●通过Post请求调用API（Python端）
●通过Post请求调用API（JavaScript端）
3.输入图片及返回结果
●合格的输入图片及其返回结果：
●不合格的输入图片及其返回的错误提示：。
集装箱箱号识别的方法
集装箱箱号识别的方法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：集装箱箱号是海上运输中十分重要的标识符，通过箱号可以方便快捷地追踪集装箱的位置和货物的运输情况。
由于集装箱箱号通常由11位字母和数字组成，且长度短，因此识别起来并不容易。
在传统的人工识别方式下，需要耗费大量的时间和精力，效率低下。
研究如何利用计算机技术和人工智能来提高集装箱箱号识别的准确度和效率，具有重要的意义。
目前，针对集装箱箱号识别的方法主要有以下几种：一、基于深度学习的方法深度学习是目前人工智能领域的热门技术，具有较强的模式识别能力。
可以利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），对集装箱箱号进行识别。
通过数据预处理和特征提取，将集装箱箱号转换成适合输入深度学习模型的数据格式，然后训练模型并进行预测，最终实现准确的箱号识别。
二、基于光学字符识别（OCR）的方法光学字符识别是一种将文档或图像中的文本转换为可编辑文本的技术。
可以将集装箱箱号的图像输入到OCR系统中，实现自动识别。
通过训练OCR模型，可以提高箱号识别的准确度。
值得注意的是，由于集装箱箱号的特殊性，要求OCR系统具有较高的适应性和泛化能力。
三、基于模板匹配的方法模板匹配是一种常用的图像处理技术，通过比较图像中的模板与目标图像的相似度，实现目标识别。
可以通过构建集装箱箱号的模板，对箱号进行匹配和识别。
该方法简单易行，但对箱号的旋转、变形等情况较为敏感，需要进一步优化和改进。
四、基于规则的方法基于规则的方法是指利用已知的规则和特征对集装箱箱号进行识别。
可以通过箱号的特定结构和格式，设计相应的规则和算法来实现识别。
该方法适用于箱号较为规范和统一的情况下，但对于格式多样的箱号存在一定的局限性。
针对集装箱箱号识别的方法有多种选择，每种方法都有自己的优缺点和应用场景。
在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的方法或结合多种方法进行提高识别效果。
未来随着人工智能技术的不断发展，相信集装箱箱号识别的准确度和效率会不断提升，为海上货运行业带来更多便利和效益。
浅谈集装箱号码自动识别与破损检测系统
浅谈集装箱号码自动识别与破损检测系统1 集装箱号码自动识别系统简介及工作原理集装箱车辆通过智能大门时无需停车，集装箱号码自动识别系统通过红外对射传感器自动检测集装箱位置、高清摄像机进行图像采集，系统自动识别GB/T 1836-1997标准的集装箱号码，通过识别集装箱前、后、左、右集装箱各面上的集装箱号码、ISO箱型代码，系统可以自动识别并分辨出集装箱种类单个20英尺、40/45/48英尺、2个20英尺集装箱、标准箱、冷藏箱、超高箱、超长箱、框架箱等，全天候箱号识别率98%以上，识别时间≤2s，ISO代码识别率98%以上，识别时间≤2s；对于识别错误的集装箱通过校验码的校验算法给出识别错误的提醒，通知工作人员进行人工处理，从而极大地提升了闸口的通行效率。
集装箱号码自动识别系统组成包括工作站1台、集装箱号码自动识别系统软件1套、网络交换机1台、高清摄像机4部、LED补光灯4部、PLC1套、红外对射传感器4套，如图1所示，红外触发器连接PLC输入端，PLC通过串口和工作站进行连接，高清摄像机通过网络交换机和工作站连接。
集装箱车辆通过闸口时由于集装箱遮挡红外对射传感器状态发生变化，集装箱号码自动识别系统软件通过检测PLC数据变化，确定图像抓拍时机由高清摄像机进行图像抓拍，系统在抓拍的图像中通过识别算法识别出集装箱号码、ISO 箱型代码。
2 集装箱破损检测系统简介及工作原理集装箱车辆通过智能大门时无需停车，集装箱号码自动识别系统通过红外对射传感器自动检测集装箱位置、高清摄像机进行图像采集，图像包括了集装箱前、后、左、右、顶部5个面的图像，然后工作人员由集装箱号码自动识别系统客户端定义集装箱破损类型、人工根据采集的图像进行集装箱验残操作，系统的主要作用：工作人员在宽敞明亮的监控中心通过查看采集的集装箱图像进行验残作业替代了工作人员在闸口通过检查桥或者检查梯进行人工集装箱验残的作业方式，把工作人员从川流不息的闸口解放出来，避免了车辆尾气污染，同时也消灭了安全隐患。
基于模板匹配和特征匹配的集装箱箱号识别算法
基于模板匹配和特征匹配的集装箱箱号识别算法随着全球贸易的不断发展，集装箱运输成为了货物运输的主要方式。
在集装箱运输中，准确地识别集装箱的箱号对于货物的跟踪和管理至关重要。
传统的人工识别方式存在效率低、精度不高等问题，因此需要借助计算机视觉技术对集装箱箱号进行自动识别。
本文将介绍一种基于模板匹配和特征匹配的集装箱箱号识别算法，该算法在实际应用中具有较高的准确性和效率。
一、模板匹配算法模板匹配是一种常见的图像识别方法，其基本思想是通过计算目标图像与预先定义的模板图像之间的相似度来实现目标的识别。
在集装箱箱号识别中，我们可以将每个数字或字母视作一个模板，并将其与目标图像进行匹配。
具体实现时，我们首先需要建立一个包含各个数字和字母的模板库，然后将目标图像分割成若干个小区域，对每个小区域进行模板匹配，计算其与模板库中各个模板的相似度，最终选取相似度最高的模板作为该区域的识别结果。
通过对所有小区域进行模板匹配，最终可以得到整个箱号的识别结果。
模板匹配算法的优点是简单易实现，且对图像的光照、噪声等干扰相对较小。
但是在实际应用中，由于集装箱箱号的图像存在多种字体、大小和变形等情况，单一的模板匹配方法可能无法满足需求。
我们需要结合特征匹配算法进行集装箱箱号识别。
特征匹配算法的优点是对图像的旋转、尺度变化等干扰能够有较好的鲁棒性，且适用于多种不同字体和大小的箱号识别。
特征匹配算法也存在一些缺点，如对图像的噪声、光照等干扰较为敏感，且提取特征点和模板匹配的计算量较大。
具体实现时，我们可以首先使用模板匹配算法对目标图像进行初步识别，然后对识别结果进行特征匹配，从而得到更加准确的识别结果。
在模板匹配阶段，我们可以结合模板的参数优化和图像预处理技术，例如灰度拉伸、直方图均衡化等，来提高模板匹配的准确性。
在特征匹配阶段，我们可以通过提取更加稳定的特征点，如SIFT、SURF等，来提高特征匹配的鲁棒性。
通过结合模板匹配和特征匹配算法，我们可以在保证准确性的同时提高识别效率，从而满足实际应用中对集装箱箱号识别的需求。
基于模板匹配和特征匹配的集装箱箱号识别算法
基于模板匹配和特征匹配的集装箱箱号识别算法随着国际贸易的不断发展，集装箱运输成为了现代化物流系统中不可或缺的一部分。
而集装箱的管理和追踪涉及到许多问题，其中之一便是集装箱箱号的自动识别。
本文介绍了一种基于模板匹配和特征匹配的集装箱箱号识别算法。
模板匹配是一种常见的图像处理技术，它可以在图像中寻找与给定模板相匹配的区域。
在集装箱箱号识别中，我们可以事先准备一系列标准的箱号模板，然后将待识别的图像与这些模板进行匹配。
匹配过程中，可以使用各种相似度度量方法，如相关系数、相似性指数等。
针对集装箱箱号识别的应用场景，我们可以结合模板匹配和特征匹配两种算法，使其具备更为灵活的适应性。
例如，在一段时间内，由于光照、拍摄距离等因素的影响，某个箱号的特征可能稍有变化，而此时模板匹配就可能产生误判。
而特征匹配则可以更好地克服这些问题。
具体的实现过程可以分为以下几步：1. 图像预处理：对于待识别的图像，需要进行图像去噪、图像增强、二值化等预处理工作，以便更好地提取出箱号特征。
2. 特征提取：从预处理后的图像中提取出箱号特征，例如字符轮廓、字符密度、字符间距等。
这些特征可以通过边缘检测、形态学滤波、连通域分析等技术提取出来。
3. 特征匹配：将提取出来的特征与预先准备好的特征库进行匹配，找到与之最为相似的箱号。
4. 箱号识别：根据匹配结果，识别出箱号。
需要注意的是，集装箱箱号涉及到字符的识别，其难度并不低。
针对字符识别方面，可以采用深度学习、传统图像处理算法等各种技术手段，具体需要根据应用场景和需求进行综合考虑。
综上所述，基于模板匹配和特征匹配的集装箱箱号识别算法可以在一定程度上帮助我们实现对集装箱的自动化管理和追踪。
在具体的应用中，我们需要根据不同的场景和需求，选择合适的算法和技术手段，以获得更好的识别效果和可靠性。
口岸集装箱号码自动识别+破损检测系统方案
1.6 设备选型
1.6.1 高清摄像机 型号：PF-DC1335J 1）140W 像素工业高清摄像机 2）图像传感器 1/2 寸 COLOR CCD
3）有效像素 1360（H）×1024（V） 4）像素尺寸 4.65µm×4.65µm 5）信号输出 8Bit，JPEG 6）信噪比 48dB 7）最低照度 0.1Lux 8）扫描方式 逐行扫描 9）积分模式 帧积分 10）工作模式 连续采集模式抓拍模式快速抓拍模式监控模式选拍模式 11）编程参数帧频 1~14fps 编程可控 12）曝光时间 可编程设置，0.15ms～999.37ms 13）增益 6.00～22dB 可调 14）AGC AGC 或者 AGC 连动曝光时间，调节范围可编程 15）抓拍延时 编程可控（调节精度 1µs） 16）曝光延时 编程可控（调节精度 1µs） 17）白平衡 自动/手动 18）触发方式 外部上升沿触发，串口触发 19）补光同步 频闪灯信号（RS485），闪光灯信号（光耦、RS485） 20）电源 DC 12V，1A 21）功耗 < 3W 22）测速精度 1µs 23）接口标准 RJ45 24）光学接口 CS 接口 25）温度条件 工作温度：−20°C ~ 60°C 存储温度：−40°C ~ 70°C 26）湿度条件 20%~ 80%。
型号：PF-30 红外线传感器：对射型； 检测距离：30 米（标准检测物体：φ14.8mm 以下的不透明体）；
指向角：投受光器：各 3～20°； 功率消耗：3W 以下； 寿命：10 万次以上（开闭频率 1,800 次/小时）； 响应时间：继电器输出 30ms；DC 无触点输出：5ms 以下； 使用环境照明度：受光面照度 白炽灯：3,000lx 以下； 使用环境温度： -25～+55℃（不结冰、不结露）； 使用环境湿度： 45～85％RH（不结露）。
推荐-精品文档集装箱箱号自动识别系统功能要求 精品
总体要求（1）系统的设计、运行、操作要符合国家安全生产和劳动保护的规定。
（2）系统采用的技术和设备、系统资源的应用要符合国家规定。
（3）系统提供的技术设备要保证能全天候24小时连续工作、运行稳定可靠。
（4）系统的集成、工程建设、安装调试要按国家标准规范进行，要提供完整的设计文件和技术资料。
（5）系统要有相应的安全措施，当系统发生故障或其他原因引起系统错误时，系统能迅速恢复关键数据和信息，防止出现数据丢失。
（6）系统采用的技术和手段，不能以任何形式危害海关后台业务信息管理系统和其他系统的安全与效率。
（7）系统应采用模块化结构，兼容性要强、扩展性好、安装方便、维护简单。
（8）硬件必须支持TCP/IP协议和串口RS232。
（9）系统集成时数据的接入和输出要确保能在统一平台和统一表达方式下各子系统灵活、同步的接入。
集装箱箱号自动识别系统1、功能要求（1）自动识别单个20呎、40呎、45呎或一车两个20呎的正常箱体。
（2）保证能在白天强阳光直射、黑夜弱光条件下保持正常的识别率。
（3）环境适应能力强，室外设备要有加热、散热、去雾、防雷等功能，保证能在严寒、潮湿地带、热带地区正常工作。
（4）室外环境温度 -40 °C---+65 °C室内工作温度 -10 °C---+45 °C相对湿度 <95%（5）当识别失败和数据不符合及非集装箱运输车辆驶入时立即告警，提示人工干预，对经人工干预的做不可更改标记显示。
2、技术指标电子地磅子系统1、技术指标（1）最大称重：100吨（2）台面尺寸：3.4*18m（3）精度：OIML III级（4）显示分度：≤20kg（5）允许通过的汽车轴载：40吨（6）最大安全过载: ≥125% FS（7）传感器灵敏度: ≥±0.002mv/v（8）传感器复活性: ±0.01%FS（9）传感器滞后: ±0.02%FS（10）传感器非线性: ±0.02%FS（11）传感器灵敏度温度系数: ≤0.002% FS/ °C（12）传感器安全过载: 150% FS（13）传感器极限过载: 400% FS2、功能要求（1）基本称重功能：清零，去皮，清皮，毛重和净重状态自动零跟踪。
基于模板匹配和特征匹配的集装箱箱号识别算法
基于模板匹配和特征匹配的集装箱箱号识别算法
随着物流业的发展，集装箱运输越来越成为货运的主流方式之一。
在集装箱运输中，
集装箱箱号是集装箱管理的关键信息之一，也是集装箱识别的重要指标之一。
因此，对集
装箱箱号的高效识别是物流业发展的必然趋势之一。
本文基于模板匹配和特征匹配的算法提出一种高效的集装箱箱号识别算法。
该算法通
过集装箱箱号的特征提取和匹配实现对集装箱的自动识别。
首先，对集装箱箱号进行区域定位和字符分割。
通过图像处理和字符分割算法，将集
装箱箱号从图像中提取出来，以便后续的特征提取和匹配。
接下来，对提取出来的集装箱箱号进行特征提取。
在特征提取过程中，首先将集装箱
箱号进行预处理，去除噪声和干扰。
然后采用HOG算法对字符图像进行特征提取，得到字
符的特征描述符。
同时，对整个集装箱箱号进行SHA1哈希处理，得到集装箱箱号的特征码。
最后，对提取出来的特征进行匹配。
在匹配过程中，采用模板匹配和特征匹配相结合
的方式。
具体来说，将提取出来的特征码与预先生成的模板库中的特征码进行匹配，得到
最优的匹配结果。
同时，采用SVM等机器学习算法优化匹配结果，提高识别精度和准确
率。
综上所述，基于模板匹配和特征匹配的集装箱箱号识别算法是一种高效、精确的算法。
该算法具有识别速度快、准确率高等优点，可以满足集装箱识别的实时性和精确性要求。
集装箱号识别解决方案
集装箱号识别解决方案1、方案背景随着经济全球化日益深化，全球货物往来量快速增长。
世界主要港口集装箱吞吐量逐年递增，快速增长的背后需要港口设备、港口信息化等技术作为支撑。
为了提高集装箱的快速装卸、快速通关等能力，需要改变传统的人工管理模式，转而走向集装箱号自动识别模式。
浙江结合公司多年来的丰富的道路交通号码识别及自动化方案技术经验，设计了一套包含了箱号识别、车号识别、箱体验残功能于一体的整体解决方案。
集装箱号自动识别系统是技术应用于集装箱识别系统的产品。
集装箱号码是码头、堆场、海关管理的基本依据，集装箱号自动识别系统的诞生标志着集装箱号码可以不经人手干预而全自动的进入计算机系统，为码头管理系统全面迈向自动化解决了最基本、最关键的问题。
集装箱自动识别系统旨在完成集装箱号码的自动识别，拥有完善的开发包和软件接口方便与其它的系统进行整合。
产品包括集装箱车辆经过时触发，摄相机抓拍，识别箱号，数据储存和接口的数据传输几大部分。
客户在收到识别结果之后，可以做出比对，计算，放行等相应的作业流程或后台处理。
2、系统介绍集装箱号自动识别系统分为三个子系统：岸边吊箱号自动识别子系统、轨道吊箱号自动识别子系统、闸口箱号识别子系统2.1、岸边吊集装箱号自动识别子系统岸边吊是现代化港口作业流程中的重要操作之一，其操作的准确性、便捷性和安全性是备受关注。
为提高港口岸边吊的工作效率，优化操作流程，我们开发出基于光学字符识别（OCR），针对集装箱装卸过程中的实时识别处理整体解决方案—岸边吊集装箱号码自动识别系统。
2.2、闸口集装箱管理子系统传统的集装箱管理系统有赖于手工的箱号辨别和输入，容易出现错误、疏忽和人为干预的种种问题。
随着货运量的增长和现代化管理的需求，准确、可靠的自动化识别系统成为必须的部分。
系统由“逻辑判断和系统控制”收集来自“触发系统”的触发讯号，过滤干扰确认集装箱的位置。
进而操控“抓拍系统”对箱体、车牌的图像进行抓拍。
码头闸口集装箱箱号自动识别系统设计与开发
码头闸口集装箱箱号自动识别系统设计与开发毛洪辉【摘要】码头集装箱的进出车辆登记,传统采用人工记录方式,效率低.为了提高码头的运转效率,重要的是减少车辆的登记时间.笔者设计的集装箱箱号自动识别系统,基于轴线扫描和垂直投影的箱号定位,有效地去除了干扰信息,获取准确的箱号位置；同时采用将灰度投影字符分割法和欧式距离字符识别相结合的方法,提高识别效果；采用摄像头拍摄车辆图像,利用监控计算机对图像进行处理,识别出集装箱箱号,录入数据库,并做决策,控制闸口设备的操作.仿真结果表明:该系统可以实现自动录入进出闸口的集装箱箱号,车辆进出闸口无需停车,提高了码头运转效率,减少了塞车机会,并解决了采用射频( RFID)识别系统成本高、难统一标准的难题.【期刊名称】《水运工程》【年(卷),期】2011(000)011【总页数】4页(P48-51)【关键词】箱号自动识别系统;箱号定位;字符分割;字符识别【作者】毛洪辉【作者单位】中交四航局第一工程有限公司,广东广州510500【正文语种】中文【中图分类】TP391.4一个吞吐量为200万TEU的集装箱码头，平均每天要通过闸口的集装箱数量为5480箱，对于一个有5个通道的闸口，平均每1.3 min要处理完1个集装箱卡车的进出，若采用人工检查核对，很难满足吞吐量要求，因此，需要引进无人值守自动化闸口。
目前有少部分码头采用射频（RFID）识别系统录入方式，这种系统可以提供集卡车进出闸口的速度，准确度也比较高，但其要求每个集装箱都贴有统一标准的RFID电子标签，成本高，在目前还难以实现。
集装箱箱号自动识别系统只需在码头闸口安装自动识别系统即可，无需对集装箱增加附件，该系统借助高速摄像机拍摄卡车的车牌号和集装箱的箱号，记录到数据库并核对。
根据核对结果控制放行杆。
该系统的主要难题是字符分割和字符识别，本文采用阀值进行字符分割，采用最短欧式距离法进行字符识别，有效地解决了字符识别困难的问题。
基于模板匹配和特征匹配的集装箱箱号识别算法
基于模板匹配和特征匹配的集装箱箱号识别算法随着全球贸易的增长，集装箱运输在现代物流中扮演着重要角色。
而集装箱识别系统则是集装箱运输体系中的重要组成部分。
如何快速、准确地识别集装箱号码成为了研究热点之一。
本文针对基于模板匹配和特征匹配的集装箱箱号识别算法做了较全面的介绍。
一、模板匹配算法模板匹配算法常常用于图像的匹配识别中：在已知模板的前提下，通过在待匹配图像中寻找与模板相符的图像片段，来实现目标物体的自动检测和识别。
在集装箱箱号识别中，模板匹配算法通过提前提取待识别图像的特征，将其与一个高度匹配的模板进行比对匹配，从而识别出图像中的集装箱号码。
模板匹配算法的具体流程如下：1. 预处理图像：将原始图像进行灰度化，去噪声并进行二值化，提高图像质量。
2. 生成模板：从数据库或维护的模板库中选取一个大小与待匹配图像相同、具有代表性的模板。
3. 特征提取：对待匹配图像进行特征提取（常常采用LBP、HOG特征提取方法），提取的特征由多个特征向量组成，每个特征向量代表一个区域的特征。
4. 特征匹配：将提取的特征与模板进行匹配，计算出相似度。
5. 判断识别：将相似度与预定阈值进行比较，以确定匹配成功与否（通常考虑到误差因素，设置合适的阈值）。
模板匹配算法具有简单、快速的优点，能够有效地提高识别准确度，并且具有实时性，可用于实时取证、实时监控等应用。
但它也存在着匹配效果不好、泛化能力弱等问题。
特征匹配算法常常用于图像检索和识别中，它是一种以特征为基础的图像匹配方法，通过选取不变性好、易于提取的局部特征点，以此来描述图像，以提高图像的鲁棒性和鉴别性。
在集装箱箱号识别中，特征匹配算法同样采用LBP、HOG等特征提取方法，将提取的特征与自学习的分类器进行匹配识别，从而完成自动化识别的操作。
2. 学习分类器：通过多个已知的集装箱号码识别样本，训练一个分类器，对多类别进行分类。
分类器采用SVM、KNN等机器学习算法实现。
4. 判断识别：根据匹配结果判断是否能识别集装箱，并输出识别结果。
集装箱箱号识别的方法
集装箱箱号识别的方法集装箱箱号作为物流运输中的重要标识，对于货物追踪和管理工作至关重要。
本文将详细介绍集装箱箱号识别的方法，以帮助提高识别效率和准确性。
一、人工识别方法1.目视识别：工作人员通过肉眼观察集装箱箱号，手动记录下来。
这种方法简单易行，但效率较低，且容易出错。
2.逐个比对：将集装箱箱号与货物清单进行逐个比对，确保信息的准确性。
这种方法适用于货物数量较少的情况，但工作量较大，不适用于大规模集装箱识别。
二、半自动识别方法1.条码扫描：在集装箱上贴上条码标签，使用条码扫描枪进行识别。
这种方法提高了识别效率，但需要定期更换条码标签。
2.无线射频识别（RFID）：在集装箱上安装RFID标签，通过无线信号读取标签信息。
这种方法具有较高识别率，但成本较高，且易受环境因素影响。
三、全自动识别方法1.智能识别系统：采用图像识别技术，通过摄像头拍摄集装箱箱号，自动识别并转换成数字信息。
这种方法识别速度快，准确率高，但需要较高的技术支持。
2.无人机识别：利用无人机携带摄像头，对集装箱进行空中拍摄，实时识别箱号。
这种方法适用于大型集装箱堆场，提高识别效率。
3.激光扫描：采用激光扫描技术，对集装箱箱号进行高速扫描，获取箱号信息。
这种方法具有较高识别率和抗干扰能力，但设备成本较高。
四、综合应用在实际应用中，可以结合以上各种方法，采用多种识别技术相互补充，提高集装箱箱号识别的准确性和效率。
例如，在大规模集装箱堆场中，可以采用无人机与智能识别系统相结合的方式，实现快速、准确的箱号识别。
总结：集装箱箱号识别方法多种多样，根据实际需求和场景选择合适的方法，可以提高识别效率，降低人工成本，确保货物追踪和管理的准确性。
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集装箱号码自动识别系统
1.概要
集装箱号码是码头、堆场、海关管理的基本依据，本系统的设计目的是集装箱、车牌号码可以不经人手干预而全自动的进入计算机系统，为码头管理系统全面迈向自动化解决最基本、最关键的问题。
旨在完成集装箱、车牌号码的识别，拥有完善的开发包和软件接口方便与其它的系统进行整合。
产品包括货柜车辆经过时触发，摄相机抓拍，箱号识别，数据储存和接口的数据传输几大部分。
2.应用
传统的集装箱管理系统有赖于手工的箱号辨别和输入，容易出现错误、疏忽和人为干预的种种问题。
随着货运量的增长和现代化管理的需求，准确、可靠的自动化识别系统成为必须的部分。
以下的管理系统均需要自动化的识别系统参与。
- 海关集装箱管理
- 集装箱码头闸口管理
- 集装箱堆场管理
- 集装箱搬运管理
此系统通过抓拍实时的集装箱图像，集装箱号和箱型代码（ISO号码）进行识别。
实时的影像和集装箱的信息均转化成为数字化信息储存在计算器中。
通过调用这些信息与物流、码头、堆场或海关的系统进行整合，用户可以实时了解到集装箱的全球位置信息，提高了日常的管理工序包括闸口和货物管理、集装箱存货管理、场地规划、收费管理及其它有关物流管理的自动化程度，有效地节省了集装箱检验的时间，降低了人手记录集装箱号码的出错率，加强了码头出入口的保安
3.应用分析案例
繁忙时间的集装箱码头往往出现大批货车等候装卸集装箱的情况。
目前许多集装箱码头以人手记录集装箱号码，以保证集装箱能被正确地装卸。
但即使每个工作程序都很严谨，错误装卸的情况仍时有发生。
为了有效避免这种情况，加强管理水平及提高工作效率，我们设计了这套集装箱号码自动识别系统，确保集装箱被正确地装卸，出入码头的集装箱的号码记录正确无误，同时使他们可随时掌握全球集装箱的行程，以及实现码头操作的自动化。
集装箱号码自动识别系统使我们的用户获益良多:
- 加快集装箱的检查速度
- 提高集装箱装卸的确认及核对工作的效率
- 将辨认及记录集装箱的出错率降至最低
- 加强了码头出入口的保安工作
4.系统主要功能
集装箱箱号和校验码
⏹能阅读停止中或移动中车辆的集装箱号码和ISO号码。
⏹能处理一行至两行竖排的集装箱号码。
⏹能处理一行至四行横排的集装箱号码。
垂直和水平的箱号
多行箱号
国家代码和箱型代号”KR 4532”
货柜种类
系统可以分辨出
-一个20尺货柜
-二个20尺货柜
-一个长货柜（40尺、45尺或48尺的货柜）系统能够处理
-复杂的箱体图案
箱面上有复杂的文字和符号-不均匀的光线分布
光照不均匀，有阴影
-油漆剥落和污渍
箱体油漆剥落
5.识别率、速度和较验功能
-对箱号的识别率平均达80%；
-从箱体进入触发区域至完成识别平均为15秒；
-系统会根据较验码自动检测箱号是否正确并对错误的箱号用红色给与标示；
-系统提供较验码自动生成及核对的选项；
-系统可以对双处理器的系统模式进行优化。
6.触发机制和图像抓拍
-使用四对红外线对射感应触发器进行触发，两对一组并列于车道上；
-触发信号以RS-232联机传送至主机；
-从触发到图像抓拍的时间间隔小于12微秒；
-抓拍使用四部摄相机以视频线连接至主机的抓拍卡；
-系统能对货柜前、后、左、右、中间箱体上的箱号、国家代码、箱形代码进行抓拍，每一个货柜有六张图片（两个二十尺货柜分别有三张图片，另一面被遮挡）；
-图片为768x576(PAL)或640x480(NTSC)，全彩(24bit)；
-对于识别率要求高的应用，可设置为触发时连续多次抓拍和重复识别以提高识别率；
-系统提供摄相机自动调节模块可根据不同时间段光线的变化，对摄相机的参数根据所
抓拍的图片进行自动、实时的调节以获取最佳图片；
-摄相机调节信号以RS-232联机传送；
-触发分连续两次，每次触发会调用三个摄相机进行抓拍。
7.数据存储和调用
-抓拍图片（包括车牌图片）能以文文件形式储存于用户设置的路径下；
-图片以JPEG形式进行压缩，允许客户以图片质量要求进行压缩比例的调整，避免图片过大占用储存空间或过小但无法供肉眼参考；
-系统具备硬盘空间不足的情况下自动删除过期图片文文件的功能；
-所有的识别记录会储存于数据库中并可以与所抓拍的图片连结方便调用；
-系统提供完善的使用接口供识别记录的查询和报表；
⏹查询可支持时间、车道、箱号、车牌（可选）、货柜类型等条件输入；
⏹查询结果可直接调出抓拍的图像作参考；
⏹用户可以根据图像对识别结果进行对错的标记以方便统计；
⏹用户可以根据需要生成报表。
8.系统架构和流程
如图所示，系统由“逻辑判断和系统控制”收集来自“触发系统”的触发讯号，过滤干扰确认集装箱的位置。
进而操控“抓拍系统”对箱体、车牌的图像进行抓拍。
抓拍的静态图片交由各个核心识别模块识别出相应的数字信息，并通过“集成接口”传送至第三方系统做后台的集成和开发。
“操作界面”和“搜寻及报表”为客户提供现场抓拍的图像和识别结果，以及搜寻过往进出的集装箱数据做报表的功能。
“数据库及文件管理”模块负责管理存储的图片和识别结果，分别于文文件系统和数据库当中。