[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

说明书

本发明公开了一种铁路集装箱装卸过程中的箱号自动采集及识别方法，分别采集集装箱顶面和侧面的图像，对存在不同箱体颜色的集装箱图像进行通用的预处理；在图像二值化的基础上对箱号印刷颜色进行判断；通过连通域分析定位箱号的印刷区域；根据箱号区域最小外接矩的长宽比阈值判断箱号的排列方式，分别进行不同方向投影顺序的字符分割；搭建3个神经网络模型分类器分别对集装箱箱号中三部分字符进行识别，并对集装箱顶面和侧面的箱号识别结果进行互相校验。本发明克服了由于磨损导致字符局部剥落对识别结果的影响，实现了对不同颜色和排列方式集装箱箱号的识别，结合不同面集装箱箱号的互检以及集装箱校验码的自检，完成集装箱箱号的快速准确识别。

技术领域

本发明涉及图像智能识别技术领域，具体为一种铁路集装箱装卸过程中的箱号自动采集及识别方法。

背景技术

集装箱作为一种装载体，如图1所示，被广泛应用于全球物流运输业中。集装箱不仅存在多种规格尺寸，而且箱体表面喷涂的颜色也不唯一。为实现对集装箱的全球统一化管理，规定每一个投入运营的集装箱必须印刷独有的箱号，如图1中白色框内所示。集装箱箱号由11位字符组成，可分为3个部分：①4位大写的英文字母；②6位阿拉伯数字；③1位数字，即校验码。铁路集装箱货场对每一个集装箱的管理都有严格的规定，包括卸车堆放区域和装车摆放顺序。例如：在装车时，同一节车厢的集装箱摆放位置为重箱在前，轻箱在后，这是因为火车在紧急制动时，由于惯性的作用，如果同一节车厢的集装箱装车顺序为前轻后重，那么将会出现严重的后箱撞击前箱事故。集装箱箱号作为集装箱的唯一标识，可通过集装箱箱号的识别从集装箱管理系统中间接获取集装箱的重量信息，指导完成集装箱卸车区域的正确堆放和装车顺序的正确摆放。目前，对于铁路集装箱箱号的识别主要采用人工记录的方式，由货场旁的记录人员辅助起重机内的操作人员完成装卸工作，存在主观性大、效率低下等问题。因此，为提高铁路集装箱货场的工作效率和自动化程度，迫切需要开发高效准确的箱号自动识别方法。

目前已有的集装箱箱号自动识别方法大都基于机器视觉技术，主要应用于进出货场时的道路“门式”闸口处，安装在闸口处的图像采集装置自动采集集装箱的箱号。由于门式集装箱的采集场景简单，图像质量比较稳定，因此易于机器视觉识别。文献[1](王胜,陈宁.一种改进的集装箱箱号自动识别系统[J].电视技术,2015,39(19).)研制了一种改进的集装箱箱号自动识别系统，采用逆向扫描的方式提取箱号区域，根据区域重心定位并分割字符，利用概率神经网络完成箱号字符的识别。由于该方法没有对字符的颜色进行判断，因此不能同时识别白色字体和黑色字体的箱号。文献[2](黄鼎隆；马修·罗伯特·斯科特；董登科；黄伟林.集装箱箱号识别方法、装置及电子设备[p].中国专利:CN107832767A,2018-03-23.)提出了一种集装箱箱号识别方法、装置及电子设备，通过基于卷积神经网络的深度学习模型分别提取每个字符图像中对应的字符特征，完成箱号的识别。该方法仅利用了集装箱一个面的箱号信息，缺乏校验步骤。文献[3](李诚,李建华.一种自动化集装箱起吊箱号拍照识别装置[P].中国专利:CN207129853U,2018-03-23.)提出了一种自动化集装箱起吊箱号拍照识别装置，该装置可随锁座移动，通过机械手控制摄像头的位置，完成对集装箱某一面箱号的采集，如图2所示。

综上所述，目前基于机器视觉的铁路集装箱装卸过程中的箱号识别存在以下三个问题：

1)现有箱号采集数据单一。现有方法是在起重机锁座上安装一个拍照装置对集装箱的一个面进行拍照，由于集装箱存在磨损导致字符剥落，因此对采集一个面的图像难以保证集装箱箱号的完整性。

2)对白色字体和黑色字体的箱号识别通用性差。目前的检测方法仅以白色字体的箱号为研究对象，对于箱号图像的预处理、定位和分割不具有通用性。首先，白色字体和黑色字体的箱号在二值化后分别表示背景和目标，固定的阈值难以区分不同字体颜色的箱号。

3)箱号的识别结果缺乏校验。现有的方法主要是针对特定面的单张集装箱图片进行箱号的提取，对于箱号中的大写字母和数字识别并未加以区分，箱号的识别结果仅依赖于一张图片的信息，没有采用不同面的箱号识别结果进行交叉验证。