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基于计算机视觉图像的物流编号智能识别技术
被引:8
作者
:
黄孝平
论文数:
0
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0
h-index:
0
机构:
邕江大学
邕江大学
黄孝平
[
1
]
林雯
论文数:
0
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0
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0
机构:
广西工商职业技术学院
邕江大学
林雯
[
2
]
机构
:
[1]
邕江大学
[2]
广西工商职业技术学院
来源
:
物流技术
|
2013年
/ 32卷
/ 05期
关键词
:
物流编码;
视觉图像;
关联特征;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP391.41 [];
F253.9 [物资经济现代化管理];
学科分类号
:
080203 ;
摘要
:
针对传统的物流编号都是以二维码为基础的识别,这种方法一旦遇到号码脱落等情况会影响货物识别的准确性。为了解决这一问题,提出一种基于少量局部HOG特征的稀物流编码识别算法。方法选取了多个物流编码中的归一化像素特征将其转换为特征向量,构建识别关联特征库,对特征表达下的少量关联特征进行系数计算,完成编码识别。实验结果表明,与传统的电子标签识别方式相比,该方法不仅有很高的正确识别率,而且对于有部分缺失的物流编号也能完成有效识别,有很大的应用价值。
引用
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页码:449 / 451
页数:3
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[1]
改进的遗传算法在车牌自动识别系统中的应用
[J].
虞安军
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机构:
长沙理工大学计算机与通讯工程学院
虞安军
;
吴海珍
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机构:
长沙理工大学计算机与通讯工程学院
吴海珍
;
蒋加伏
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机构:
长沙理工大学计算机与通讯工程学院
蒋加伏
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车辆牌照识别系统的一个新的实现方法
[J].
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:59
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[3]
Compressive sensing .2 R G Baranniuk. IEEE Signal ProcessingMagazine . 2007
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[1]
改进的遗传算法在车牌自动识别系统中的应用
[J].
虞安军
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虞安军
;
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吴海珍
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蒋加伏
.
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2006,
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[2]
车辆牌照识别系统的一个新的实现方法
[J].
张芮
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;
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.
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