基于机器视觉与深度学习的船舶水尺智能识别技术研究与应用

摘要：

目前,船舶水尺计重中确定吃水线数值的方法主要是人工观测吃水线,通过目测凭借经验确定,结果受人为因素影响较大,针对此类方法所带来的不足,本文利用图像处理技术,研究开发出Leon-IDSS智能水尺测定系统,该系统可以通过机器视觉技术和基于神经网络的深度学习算法,实现对视频或图像中船舶的吃水线、刻度线和刻度数值进行定位、识别,进而自动计算出船舶的吃水读数,得到船舶载货重量鉴定的准确结果,这一技术能够很好地解决人工鉴定的诸多问题,有效提高鉴定结果的科学性和准确性.

关键词：水尺计重、船舶水尺、智能识别、图像处理、机器视觉、深度学习

所属期刊栏目：29

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：101-104,110