智能识别系统解决方案

方案简介

智能识别系统（IRS）是一套集成人工智能、视频识别、无线射频、云计算和互联网+等技术为一体的算法服务系统。通过卷积神经网络算法准确提取颜色、纹理、轮廓等向量特征，以大量特征值强化识别模块稳定性，不断强化系统的识别能力，实现以机器视觉代替人工视觉。系统通过抓取高清摄像头采集的图片，进行实时计算，实现集卡车号，集装箱箱号、箱型、残损、箱门朝向、危标、铅封、单证内容、船箱位的智能识别。方案有效破解作业过程中因字母污损、部分缺失、过度倾斜，图片过暗、对比不足而妨碍正常识别的行业难题。整体识别率高达98.7%，车号识别率超99%。哪吒科技集装箱智能识别系统，目前提供理货、道口、堆场等版本供不同客户选择。

难点突破

字母部分缺失

针对字母缺失问题，方案采用卷积神经网络算法，模拟字母缺失即特征向量内容缺失的情况，进行模型训练，不断提高识别模块稳定性，对部分特征缺失的输入具备较强的识别能力。

字母过度倾斜

由于拍摄角度的限制，部分图片出现车号倾斜问题。系统对车号区域角点进行精确定位，随后对坐标进行透视变换，从而得到矫正后的车号区域，供系统后续识别使用。

夜间对比度过低

夜间光线较暗，设备采集的照片普遍对比度不足。系统将对图片进行灰度化处理与自动判断，采用拉普拉、Gamma等图像增强算法，增强图像对比度，使车号清晰可辨。

铅封识别

在常规1920*1080分辨率下，铅封所占面积仅为整张图片的万分之一，机器识别难别难度高。本方案通过对图片中集装箱区域、背景以及集装箱各个箱面进行像素级的分割，提取待识别箱面进行识别。准确率超95%。

危标识别

针对危险品标志和箱体色差不明显、危标压缩、形变等问题，本方案可实现综合危险品标志召回率超97%的良好识别效果。

箱顶洞识别

残损洞的大小、类型多样，作业中吊臂对箱顶的遮挡，以及箱体污损等因素导致了实现箱顶洞智能识别的高难度。本方案利用三维定位，提取箱顶区域，针对提取区域进行箱顶洞检测。基于目前的评价体系，箱顶洞有效检出率可达93%。

船箱位识别

在智能理货场景中，多方面原因造成了实际船图和预定船图的不匹配。本方案支持以图形化形式展示船舶箱位，自动对船箱位进行纠偏纠错，推动理货效率的提高。

单证识别

港口运营的过程中，需要对一系列单证的内容进行识别，如装箱单、报关单等。精准的内容识别是港口各个环节工作的顺利开展的重要基础。方案借助智能定位技术，实现了英文字母、数字、常用汉字以及常见符号等多类字符的高精度识别。

方案架构

部署模式

分布式计算模式

服务器集群模式

算法私有云模式