基于图像处理技术的集装箱箱号分割与识别算法研究与实现开题报告

全文总字数：4536字

1. 研究目的与意义（文献综述）

一，选题背景：

作为“一带一路”的重要节点，港口有着举足轻重的作用，扮演着“先行官”的角色。中国的港口货物吞吐量和集装箱吞吐量已连续十余年位居世界第一，成为了全球集装箱运输中心，在国内港口快速发展、港口贸易的支撑下，中国企业不断完善港口标准化体系，提升全产业链服务能力，集装箱作为国际运输业的重要运输工具，其规模和数量在大幅度增加，国际货运中90%是通过集装箱运输来完成的，一方面，集装箱逐渐大型化，世界各大港口集装箱进出口量平均增长率在10%以上；另一方面，轮船一般由比较严格的时间限制，集装箱的准确卸载，装运是轮船准点到港离港的前提保障，因此如何快准稳的统计和分类集装箱成为提高工作效率的关键也成为图像处理领域的一大热点问题。截至目前，我国许多集装箱码头的装卸操作已经实现机械化，但集装箱识别还依靠着人眼识别，正确率，效率都有待提高，随着“一带一路”的推进和中国经济进入新常态，集装箱箱号作为集装箱的唯一标识符，集装箱自动识别决定在港口自动化进程，因此集装箱的分割与识别技术的提高对提高港口吞吐量刻不容缓。

目的：通过对图像处理技术的集装箱箱号分割与识别算法研究，设计一个集装箱箱号自动识别的智能系统，能够利用图像处理和模式识别技术快速和准确识别集装箱箱号，减少人为错误和效率提高，从而有利于提高港口吞吐量以及港口贸易的发展。

2. 研究的基本内容与方案

基本要求及目标

1） 学习数字图像处理的基本知识（4-5周）。

2） 调研集装箱码头作业流程，了解集装箱箱号视觉识别系统的各个环节（1周）

3. 研究计划与安排

1) 第1-5周：图像处理基础知识和基本方法学习。

2) 第6周：文献调研，撰写开题报告；（于3月20日之前提交开题报告和英语论文的翻译）。

3) 第7-9周：算法学习。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]陈超, 牛王强, 杜芃. 基于模板匹配和特征匹配的集装箱箱号识别算法[j]. 上海海事大学学报, 2019, 40(01):68-73.

[2]常捷. 集装箱号识别中图像及字符的处理分割技术[j]. 淮海工学院学报:自然科学版, 2010(02):38-41.

[3]孙凌红. 集装箱箱号智能识别算法研究[d]. 武汉理工大学, 2012.