[发明专利]铁路集装箱装卸过程中的箱号自动采集及识别方法

权利要求书

1.一种铁路集装箱装卸过程中的箱号识别方法，先进行铁路集装箱装卸过程中的箱号自动采集，具体包括：

A：布置拍摄装置

在起重机(3)的锁具上安装集装箱顶面拍摄装置(1)，集装箱顶面拍摄装置(1)包括激光测距仪和俯拍摄像头；

在起重机的支腿上安装集装箱侧面拍摄装置(2)，集装箱侧面拍摄装置(2)包括水平拍摄摄像头；

B：集装箱装车过程中的图像采集

步骤b1：起重机(3)控制锁具移动至待装车集装箱的正上方，从上往下向待装车集装箱移动，采用激光测距仪监测锁具与集装箱顶面的高度距离，通过高度距离阈值跟踪，自动触发俯拍摄像头对集装箱顶面进行拍摄，获得集装箱顶面图像；

步骤b2：起重机(3)控制锁具锁住集装箱，将其移动至铁路货车的正上方，从上往下向货车移动，通过与起重机(3)控制系统的信息交互，获取锁具的空间坐标信息，当其值达到系统设定的阈值时，自动触发水平拍摄摄像头对集装箱侧面进行拍摄，获得集装箱侧面图像；

C：集装箱卸车过程中的图像采集

步骤c1：起重机(3)控制锁具移动至待卸车集装箱的正上方，从上往下向待卸车集装箱移动，采用激光测距仪监测锁具与集装箱顶面的高度距离，通过高度距离阈值跟踪，自动触发俯拍摄像头对集装箱顶面进行拍摄，获得集装箱顶面图像；

步骤c2：起重机(3)控制锁具锁住集装箱，向正上方移动，通过与起重机(3)控制系统的信息交互，获取吊具的空间坐标信息，当其值达到系统设定的阈值时，触发水平拍摄摄像头对集装箱侧面进行拍摄，获得集装箱侧面图像；

然后对箱号进行识别，其特征在于，箱号识别方法包括以下步骤：

步骤1：对获取的集装箱图像进行预处理，得到预处理后的灰度图像；

步骤2：采用最大类间方差法对图像进行二值化处理，根据二值化图像的像素值统计信息判断箱号印刷字符的颜色，并统一表征印刷信息；

步骤3：对二值化后的集装箱图像进行连通域分析，结合箱号印刷字符固有的高宽比和面积大小范围的特点，从所有连通域中提取出属于集装箱箱号和集装箱ISO代码的区域构成连通域集合；

步骤4：提取连通域集合的最小外接矩形，通过判断所提取的外接矩形长宽比与长宽比阈值的大小，确定箱号的为纵向或横向排列方式；

步骤5：根据箱号的排列方式对箱号进行字符分割；

步骤6：对所有分割的字符进行归一化处理，对集装箱箱号三个组成部分的字符分别建立BP神经网络模型，分别对三个组成部分进行识别，得到完整的集装箱箱号；

步骤7：将集装箱顶面和侧面字符识别结果相互校验：对比集装箱顶面和侧面每一位箱号字符的识别结果，若识别结果一致则不需要更正；若识别结果不一致，则取两个识别结果中准确率高的那一个作为最终的箱号字符；

识别结果由箱号校验码根据集装箱固有的校验规则，对箱号识别结果进行校验。

2.根据权利要求1所述的铁路集装箱装卸过程中的箱号识别方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：

步骤11：对获取的彩色图像进行灰度化；

步骤12：采用中值滤波法对集装箱灰度图像进行平滑处理；

步骤13：对去噪后的集装箱图像使用直方图均衡化处理，增强集装箱图像的边缘；

步骤14：倾斜图像的旋转矫正：使用Sobel算子提取集装箱图像的水平边缘，再利用Hough变换检测集装箱上边缘的直线并计算图像的倾斜角度；最后通过仿射变换完成倾斜集装箱图像的旋转矫正；

步骤15：图像裁剪：利用Sobel算子分别完成集装箱水平边缘和竖直边缘的检测，利用Hough直线检测定位集装箱的上边缘和右边缘，通过图像裁剪去掉周围环境的背景信息，只保留集装箱的内容。