[发明专利]基于卷积神经网络的顶面箱号识别方法、系统、存储介质及计算机设备

说明书

本发明提供了一种基于卷积神经网络的顶面箱号识别方法，通过获取集装箱目标区域的第一待测图像；检测到图像上的文本框时，对文本框进行字符识别，并将文本框的坐标信息和文本识别结果保存到预设字典中；轮巡查找所述预设字典中是否有包含指定字符的第一文本识别结果；若查找到第一文本识别结果，则提取第一文本识别结果对应的第一坐标信息；筛查所述预设字典中与第一坐标信息的纵轴相对间距满足预设间距条件的第二坐标信息，并将所述第二坐标信息对应的第二文本识别结果按照横轴坐标左右排序进行字符拼接，以生成箱号结果。本发明还提供了一种基于终端标签划分终端管理的系统、存储介质及计算机设备。借此，本发明能够有效识别集装箱顶面的箱号信息。

技术领域

本发明涉及目标识别技术领域，尤其涉及一种基于卷积神经网络的顶面箱号识别方法、系统、存储介质及计算机设备。

背景技术

集装箱厂商由于生产节拍加快，需对出厂箱号和箱型进行识别记录存档。如图10所示，箱号包括：前顶部、后顶部、左侧、前、后共5个位置。

目前针对集装箱的顶部箱号提取是通过顶部安装一个摄像头采集。在集装箱前进过程中，顶部两侧的箱号将会以文本正立形式和以文本倒立形式依次出现。即顶部箱号既可能以正立形式出现，也可能以倒立形式出现，因此较难识别出顶部箱号。

综上可知，现有的方法在实际使用上，存在着较多的问题，所以有必要加以改进。

发明内容

针对上述的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于卷积神经网络的顶面箱号识别方法，系统、存储介质及其计算机设备，能够有效识别集装箱顶面的箱号信息。

为了实现上述目的，本发明提供一种基于卷积神经网络的顶面箱号识别方法，包括步骤：

获取集装箱目标区域的第一待测图像；

检测到所述第一待测图像上的文本框时，对所述文本框进行字符识别，并将所述文本框的坐标信息和文本识别结果保存到预设字典中；

轮巡查找所述预设字典中是否有包含指定字符的第一文本识别结果；

若查找到所述第一文本识别结果，则提取所述第一文本识别结果对应的第一坐标信息；

筛查所述预设字典中与所述第一坐标信息的纵轴相对间距满足预设间距条件的第二坐标信息，并将所述第二坐标信息对应的第二文本识别结果按照横轴坐标左右排序进行字符拼接，以生成箱号结果。

可选的，所述轮巡查找所述预设字典中是否有包含指定字符的第一文本识别结果的步骤之后，还包括：

若从所述预设字典中未查找到所述第一文本识别结果，则倒转所述第一待测图像，获得对应的第二待测图像；

对所述第二待测图像进行文本框检测与识别，并依据所述第二待测图像的检测与识别信息更新所述预设字典；

轮巡查找所述预设字典更新后是否有所述第一文本识别结果。

可选的，所述对所述第二待测图像进行文本框检测与识别，并依据所述第二待测图像的检测与识别信息更新所述预设字典的步骤具体包括：

清除所述预设字典中所述第一待测图像对应的第一文本框；

对所述第二待测图像进行文本框检测与识别，获得对应的检测与识别信息，并将所述检测与识别信息保存于所述预设字典中；其中，所述检测与识别信息包括对应所述第二待测图像的第二文本框的坐标信息和文本识别结果。

可选的，所述检测到所述第一待测图像上的文本框时，对所述文本框进行字符识别，并将所述文本框的坐标信息和文本识别结果保存到预设字典中的步骤具体包括：

将所述第一待测图像输入至DBNet文本检测模型以检测是否存在文本框，若存在所述文本框则输出对应的坐标信息；