基于机器视觉与深度学习的船舶水尺智能识别技术研究与应用

被引:7
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作者
朱学海 [1 ]
张帅 [1 ]
张东星 [2 ]
张阿平 [3 ]
罗陨飞 [1 ]
机构
[1] 力鸿智信(北京)科技有限公司
[2] 北京华夏力鸿商品检验有限公司沧州渤海新区分公司
[3] 北京华夏力鸿商品检验有限公司天津分公司
关键词
水尺计重; 船舶水尺; 智能识别; 图像处理; 机器视觉; 深度学习;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 []; U693.4 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
目前,船舶水尺计重中确定吃水线数值的方法主要是人工观测吃水线,通过目测凭借经验确定,结果受人为因素影响较大,针对此类方法所带来的不足,本文利用图像处理技术,研究开发出Leon-IDSS智能水尺测定系统,该系统可以通过机器视觉技术和基于神经网络的深度学习算法,实现对视频或图像中船舶的吃水线、刻度线和刻度数值进行定位、识别,进而自动计算出船舶的吃水读数,得到船舶载货重量鉴定的准确结果,这一技术能够很好地解决人工鉴定的诸多问题,有效提高鉴定结果的科学性和准确性。
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