基于视频的集装箱码头岸边作业箱号自动识别开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着经济全球化和国际贸易的快速发展，集装箱运输作为一种高效、便捷的运输方式，在全球物流体系中扮演着至关重要的角色。

集装箱码头作为集装箱运输的重要节点，其作业效率直接影响着整个物流链的顺畅运行。

在集装箱码头众多作业环节中，岸边作业是连接海陆运输的关键环节，其效率高低直接影响着船舶停泊时间和港口吞吐量。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着计算机视觉、模式识别等技术的快速发展，基于视频的集装箱箱号自动识别技术取得了长足的进步，成为国内外研究的热点。

1. 国内研究现状

国内学者在集装箱箱号识别方面开展了大量研究工作，并在算法优化、系统研发等方面取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题的主要内容是研究基于视频的集装箱码头岸边作业箱号自动识别技术，并设计实现一套集装箱箱号自动识别系统。

具体研究内容如下：
1.研究集装箱码头岸边作业流程，分析箱号识别的需求和难点。

2.研究视频图像预处理方法，提高图像质量，为后续处理奠定基础。

4. 研究的方法与步骤

本课题将采用理论研究和实验研究相结合的方法，首先进行文献调研，了解国内外集装箱箱号自动识别技术的研究现状，并学习相关理论知识。

其次，对集装箱码头岸边作业流程进行实地调研，分析箱号识别的需求和难点。

在此基础上，研究基于视频的集装箱箱号识别算法，包括视频图像预处理、集装箱区域定位、箱号字符分割和字符识别等关键技术。

5. 研究的创新点

本课题的创新点主要体现在以下几个方面:
1.针对集装箱码头岸边作业环境复杂、光照变化大等问题，提出一种基于深度学习的集装箱箱号识别算法，提高箱号识别的准确率和鲁棒性。

2.结合视频图像处理技术和模式识别技术，设计一套集装箱箱号自动识别系统，实现对集装箱箱号的自动识别和记录。

3.在系统设计中，采用模块化设计思想，提高系统的可扩展性和可维护性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 王磊,黄磊,江涛,等. 基于深度学习的集装箱号码识别方法[j]. 中国航海,2021,44(01):90-96.

2. 刘志华,孙战,郭玉堂,等. 基于yolov5的集装箱箱号识别方法[j]. 计算机工程与应用,2022,58(16):242-249.

3. 冯宇,李萌,张云峰,等. 基于改进yolov4的集装箱号识别算法[j]. 计算机工程,2022,48(06):287-294.