【摘 要】
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集装箱识别与定位是实现港口自动化的关键技术之一。模板匹配是一种较常用的图像识别方法，但传统的模板匹配算法仅基于像素的灰度信息进行对比匹配，当外部环境稍有变化时，算法的
【基金项目】
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福建省科技厅资助省属高校专项(JK2014024);福建省自然科学基金项目(2016J01755)
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集装箱识别与定位是实现港口自动化的关键技术之一。模板匹配是一种较常用的图像识别方法，但传统的模板匹配算法仅基于像素的灰度信息进行对比匹配，当外部环境稍有变化时，算法的鲁棒性会大幅下降，且存在匹配效率不高，适应性不强等问题。提出基于目标颜色模板预定位与变步长图像块匹配分割相结合的算法，将具有形状不变性的特征向量作为集装箱实时识别与定位的重要依据，实验结果显示该识别方法能有效提高图像分割效率，同时对目标平移、旋转、尺度变化具有适应性。
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