基于多分类支持向量机的集装箱箱号识别方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201010202168.2
IPC分类号：G06K9/66
申请日期：
2010-06-13
申请人：
电子科技大学

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于多分类支持向量机的集装箱箱号识别方法
申请号	CN201010202168.2	申请日期	2010-06-13
法律状态	撤回	申报国家	中国
公开/公告日	2010-11-24	公开/公告号	CN101894277A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/66 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕 G06K9/64 应用带有许多基准的多个图像信号的同时比较或相关的，例如，电阻矩阵〔3〕 G06K9/66 这些基准通过适宜的方法是能够进行调节的，例如，学习〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;6查看分类表>
申请人	电子科技大学	申请人地址	四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	电子科技大学	当前权利人	电子科技大学
发明人	马争;解梅;苏俊人
代理机构	电子科技大学专利中心	代理人	葛启函

摘要

基于多分类支持向量机的集装箱箱号识别方法，属于图像处理技术领域。本发明首先采集集装箱箱号字符图像，经二值化和归一化处理后分成字母图像集和数字图像集；然后构建两个多分类支持向量机，分别采用字母图像集的特征向量矩阵和数字图像集的特征向量矩阵进行训练，得到两个多分类支持向量机分类器SVC和SVN；在箱号识别过程中，将待识别集装箱箱号分割成11个字符图像，经二值化和归一化处理后，将计算所得的第1至第4个特征向量输入到多分类支持向量机分类器SVC进行识别，第5至第11个特征向量输入到多分类支持向量机分类器SVN进行识别。本发明创新性地将支持向量机应用于集装箱箱号字符识别，相比于其他同领域的技术方案具有更高的识别率和较小的计算量。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供