复杂字符干扰场景下铁路集装箱箱号快速定位方法研究

作者：张添添^*; 周书民; 蓝贤桂

来源：现代电子技术, 2023, 46(11): 81-87.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2023.11.015

• 集装箱箱号
• 定位算法
• EfficientNetv2
• 模型剪枝
• YOLOv3
• SPPF模块
• 图像预处理

针对铁路集装箱箱号快速定位由于存在复杂的字符干扰，采用图像识别方法存在定位速度慢、精度低的问题，文中提出一种基于改进YOLOv3的集装箱箱号定位算法，该算法将主干网络替换为EfficientNetv2轻型网络，并根据数据特点改进了损失函数，利用规整通道剪枝实现了模型剪枝，增加了SPPF模块。实验结果表明：基于改进的YOLOv3算法模型大小仅有18.6 MB，相比YOLOv3模型而言减小了92%；定位准确率为97.4%，定位精度较YOLOv3提升了3.1%，同时能达到21.3 ms的定位速度。相较于YOLOv3和YOLOv3-Tiny模型，该模型更加适用于铁路集装箱箱号的快速智能识别。

• 单位
  东华理工大学; 江西省新能源工艺及装备工程技术研究中心