【摘 要】
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集装箱识别系统作为港口城市物流的重要组成部分,集装箱运输是物流园区与港口直接进行物流运输的重要环节,因此在集装箱识别方面有着较好的应用前景。传统的ocr技术对于相对恶劣的天气下,如雾天雨天下的识别准确率并未能达到所希望的要求。本文将深度学习技术引入传统的集装箱箱号识别领域,在图像去雾模块使用卷积自编码器模型进行降噪处理达到识别的要求,基于深度学习的去雾模型,可以保留较大噪声下的图片信息用于后期分类
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集装箱识别系统作为港口城市物流的重要组成部分,集装箱运输是物流园区与港口直接进行物流运输的重要环节,因此在集装箱识别方面有着较好的应用前景。传统的ocr技术对于相对恶劣的天气下,如雾天雨天下的识别准确率并未能达到所希望的要求。本文将深度学习技术引入传统的集装箱箱号识别领域,在图像去雾模块使用卷积自编码器模型进行降噪处理达到识别的要求,基于深度学习的去雾模型,可以保留较大噪声下的图片信息用于后期分类处理。
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