文档摘要：船舶水尺的检测与识别对于实现精准水尺计重至关重要.针对传统人工观测存在的主观性强、有误差和高成本等问题,提出了一种基于深度学习的船舶水尺读数方法.首先,使用YOLOv8检测算法对水尺区域进行字符目标检测,然后,使用分割一切模型(SAM)分割水面区域,最后,通过形态学操作与计算得到最终读数.实验结果表明,该方法在船舶水线检测和水尺识别精度方面均表现出明显的优越性,机器视觉水尺读数精度达到99.7%.
作者：王晨钢 王洋 姬鹍 Author：
作者单位：连云港海关,江苏连云港222042江苏海洋大学,江苏连云港222005
刊名：电脑编程技巧与维护
Journal：ComputerProgrammingSkills&Maintenance
年，卷(期)：2024, (6)
分类号：
关键词：水尺读数识别 水尺字符识别 水线分割 分割一切模型 YOLOv8算法
机标分类号：TP391.41P415.12TN911.7
在线出版日期：2024年7月2日
基金项目：南京海关科技计划资助项目基于深度学习的船舶水尺识别研究[
期刊论文] 电脑编程技巧与维护--2024, (6)王晨钢 王洋 姬鹍船舶水尺的检测与识别对于实现精准水尺计重至关重要.针对传统人工观测存在的主观性强、有误差和高成本等问题,提出了一种基于深度学习的船舶水尺读数方法.首先,使用YOLOv8检测算法对水尺区域进行字符目标检测,然后,使用...参考文献和引证文献
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引证文献
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