基于图像处理与深度学习算法的船舶水尺智能读数分析与研究.pdf

"基于图像处理和深度学习算法的船舶水尺智能读数分析与研究" 本文主要研究了基于图像处理和深度学习算法的船舶水尺智能读数分析与研究。水尺计重是对船舶货物的计重方法，通过对船舶六面吃水进行观测，求得船舶的排水量，减去船舶自重和其他物件重量，计算装卸货物的重量。传统的人工读数方法是由专业的水尺计重工作人员攀爬舷梯或租用小型船舶等水上交通工具，在尽可能靠近吃水刻度线的位置通过人眼观测直接进行读数，或采用手持录像设备拍摄水尺标记位置的录像后统一进行读数。 然而，传统的人工读数方法存在一些缺陷，如需要花费较长的时间和较大的成本，水尺鉴定人员的人身安全问题等。因此，基于图像处理和深度学习算法的船舶水尺智能读数分析与研究是非常必要的。 本文提出了基于 Faster R-CNN 的深度学习算法来识别确定船舶水尺字符，利用边框矫正算法精调水尺字符位置，利用 RG 双通道像素差分法和深度学习算法来识别确认吃水线，并以此确认六面水尺读数进而联合船舶其他测量参数得出最终的船舶载货量。开发出了 LeonZX-IDSS 智能水尺测定系统，该系统的测定读数精度可达 0.001 m。 结果表明，基于深度学习算法的智能水尺测定系统可以有效识别水尺影像并自动分析，给出水尺读数，与行业内依照现有标准而采用的人工读数相比，测定系统的智能读数准确率可达 97%。这项技术的应用将大大提高水尺计重的效率和准确性，对船舶货物贸易和监管产生重要影响。 知识点： 1. 图像处理技术：图像处理技术是指对图像进行处理和分析，以提取有用的信息。图像处理技术可以用于识别水尺字符，确认吃水线等。 2. 深度学习算法：深度学习算法是指一种机器学习算法，通过对大量数据进行学习和训练，可以自动识别和分类图像。深度学习算法可以用于识别水尺字符，确认吃水线等。 3. Faster R-CNN 算法：Faster R-CNN 算法是一种基于深度学习的目标检测算法，能够快速准确地检测图像中的目标对象。 4. RG 双通道像素差分法：RG 双通道像素差分法是一种图像处理技术，能够识别和确认吃水线。 5. 边框矫正算法：边框矫正算法是一种图像处理技术，能够精调水尺字符位置。 6. 水尺计重：水尺计重是对船舶货物的计重方法，通过对船舶六面吃水进行观测，求得船舶的排水量，减去船舶自重和其他物件重量，计算装卸货物的重量。 7. 智能水尺测定系统：智能水尺测定系统是一种基于图像处理和深度学习算法的系统，能够自动识别和确认水尺字符，确认吃水线，计算装卸货物的重量。