基于深度学习的龙门吊箱号识别算法研究

在智慧港口和自动化码头的建设中，集装箱箱号的快速、准确识别是提升作业效率的关键环节。孚为智能基于深度学习技术，研发了一套高效、鲁棒的龙门吊箱号识别算法，为港口自动化管理提供了可靠的技术支持。

一、算法设计

龙门吊作业环境复杂，集装箱箱号易受光照变化、污损、倾斜等因素干扰。传统OCR技术难以满足高精度识别需求，而孚为智能采用的深度学习算法结合了卷积神经网络（CNN）和序列识别模型（如LSTM或Transformer），实现了端到端的箱号检测与识别。算法主要分为以下步骤：

1. 目标检测：通过改进的YOLOv5或Faster R-CNN模型定位集装箱区域，排除背景干扰；

2. 字符分割与识别：利用语义分割网络提取箱号区域，再通过CRNN（CNN+RNN+CTC）模型实现字符序列识别；

3. 校验码验证：结合ISO 6346标准校验规则，自动核验箱号合法性，错误结果实时标注。

二、技术创新

1. 多尺度特征融合：针对远距离拍摄的箱号模糊问题，算法引入多尺度特征提取模块，提升小字符识别率；

2. 动态光照补偿：通过自适应直方图均衡化（CLAHE）和深度学习去噪模型，解决逆光、阴影等复杂光照问题；

3. 抗干扰设计：训练数据涵盖污损、倾斜、多语言箱号等场景，模型鲁棒性显著增强，识别率超99%。

三、系统应用

该算法已集成至孚为智能的龙门吊箱号识别系统中，具备以下优势：

- 高效性：从触发到识别仅需20ms，支持移动中集装箱实时处理；

- 扩展性：可联动闸口、堆场等系统，实现集装箱全流程追踪；

- 智能化：支持破损检测、堆放区域推荐等功能，助力港口数字化升级。

四、未来展望

孚为智能将持续优化算法，结合5G和边缘计算技术，推动龙门吊作业的无人化与智能化，为全球港口提供更高效的集装箱管理解决方案。

深度学习技术的应用，使集装箱箱号识别迈入了高精度、全自动的新阶段。孚为智能以技术创新为核心，为智慧港口建设赋能，助力行业降本增效。