提升BP神经网络的集装箱识别：关键技术与挑战

基于BP神经网络的集装箱识别系统是一种针对我国水运行业中高吞吐量集装箱号自动识别的关键技术。该系统旨在解决快速、准确地识别集装箱号码这一现实需求，其流程主要包括图像预处理、集装箱号定位、箱号分割和最终的字符识别。 在预处理阶段，原始图像由于尺寸较大（2816*2112像素）导致处理效率较低，因此采用了图像压缩技术，随后利用大津法进行二值化处理，以便更好地区分前景和背景。接下来，使用投影法结合形态学变换（腐蚀和膨胀）来定位集装箱号区域，确保定位的精度。定位后的图像经过归一化处理，以消除尺寸差异，然后利用边缘检测进行分割，将集装箱号从背景中分离出来。 BP神经网络在此项目中扮演了关键角色，作为一种有监督学习的深度学习模型，它能处理非线性映射，特别适用于字符识别这类复杂的任务。BP神经网络通过多层结构（输入层、隐藏层和输出层）接收图像特征作为输入，经过前向传播计算每个神经元的响应，并根据输出误差调整权重，实现误差反向传播，从而不断优化模型性能。这种方法相较于模板匹配法，如明可夫斯基测度的匹配，其识别率显著提升，如初期模板匹配法的73%相比，BP神经网络可以实现更高的识别精度。 然而，由于集装箱号的复杂特性，如位置不固定、大小和倾斜度变化、字符分隔及光照条件等因素，都对识别率提出了挑战。因此，提高定位、分割和字符识别的准确性是系统性能优化的核心。本文着重研究了BP神经网络在字符识别阶段的应用，旨在通过改进算法和优化网络结构，进一步提升整个集装箱识别系统的识别率，以适应实际应用中的各种不确定性和复杂性。