航運評論
HangYunPingLun
為推進智慧港口建設，上海海事大學數字港口協同研究團隊融合機器視覺、邊緣計算、目标檢測、OCR文字識别、語義分割等新一代資訊技術，研發完成港口機器視覺系列産品，提供港口全時域智能識别解決方案，最終實作港口作業從人工智能識别感覺到認知決策全覆寫躍遷。
港口機器視覺産品覆寫港口各個業務環節，包括業務營運識别、港口安全識别、港口機械自動化識别等場景，提供圖檔識别和實時視訊流采集與識别功能。
圖1 海大港口機器視覺系列産品
産品以容器化方式提供服務，支援雲部署、伺服器部署、邊緣端部署等多種部署方式，降低對網絡依賴。同時，團隊研發完成邊緣計算終端産品——咪啰智盒，支援按需配置港口機器視覺産品服務子產品，提供定制化智盒産品，客戶即插即用，自動配置服務，友善快捷，并提供相應決策支援。
圖2 平台架構
團隊研發的各識别算法子產品年識别集裝箱量過億，所有子產品平均識别率超過98%，部分子產品（箱号等）識别率接近100%（人眼勉強可辨識）。
圖3 數字化方案
01
業務營運識别
業務營運識别內建智能理貨識别、智能堆場識别和智能道口識别三大場景，實作港口業務營運識别領域全覆寫。
（1）
箱資訊（箱号等）識别和箱組識别
功能
識别港口不同作業場景流轉的集裝箱箱号，并實時提供識别結果。同時支援識别多箱、箱組。适應橋吊、場橋、道口等多個場景。
算法
獨立研發了圖像矯正、定位、識别等相關算法，經過綜合評估和生産環境大規模檢驗，系統識别率已達到99%以上。
優勢
複雜條件适應性。支援雨、雪等天氣條件及夜間光線不足下的識别。
完備的結果校驗。通過11位箱号中校驗位校驗和視訊流多次連續識别結果進行校驗，確定識别結果準确無誤。
支援污損優化識别、形變優化識别。對于箱号模糊、污損、形變等情況，自研定位算法，提升了文字傾斜、不清晰、不完整等情況下識别準确率。
圖4 橋吊箱号識别結果展示
圖5 箱組箱号識别結果展示
（2）
内外集卡車号識别
功能
識别内集卡和外集卡車号（包括黃牌、綠牌等），系統基于視訊流和觸發器采樣兩種方式進行識别，在視訊流模式中，系統定期對攝像頭采樣圖檔進行識别并将結果傳回用戶端，識别準确率已達到99%以上。
優勢
支援夜間圖檔優化。自研圖檔增強算法，對難以識别的圖檔，自動進行圖檔增強，達到與白天正常情況相同的效果，大幅提升夜間識别準确率。
支援資料增廣。針對集卡車号旁邊可能存在危險品等牌照幹擾識别的情況，研發圖檔生成算法，準确識别車号。
圖6 道口外集卡識别結果展示
（3）
危險品标志識别
功能
解決了在攝像頭角度限制導緻危險品标志和箱體色差不明顯、危标壓縮、形變等情況下識别難、效率低的問題，能夠快速準确地識别出危險品集裝箱，進而及時有效地規避各類潛在風險。
效果
綜合危險品标志召回率達97%以上。水準拍攝角度檢出率可達98%，誤報率低于4%。對于拍攝角度問題形變較為嚴重的圖檔，綜合識别率能夠達到87%，誤報率低于7%。
适用
岸橋、道口環節，支援識别普通箱、Tank箱等是否包含危險品标志。
圖7 Tank箱危險品标志識别結果展示
圖8 普通箱危險品标志識别結果展示
（4）
箱門識别
算法
研發集裝箱三維定位算法，實作集裝箱不同面坐标的像素級别分類。
效果
基于該算法，可以有效識别出箱門側，大幅提升鉛封識别、集裝箱驗殘準确率。綜合識别準确率達97%以上。水準拍攝箱門側識别準确率可達99%以上，傾斜俯拍識别準确率可達95%以上。
圖9 箱門識别示意圖
（5）
鉛封識别
功能
根據拍攝照片，基于箱門識别，對箱門鉛封進行定位标記，準确實時地識别出集裝箱的鉛封類别，滿足鉛封識别的實時性要求。
效果
識别準确率普遍達到95%以上。
适用
岸橋、道口環節，支援識别集裝箱鎖鈕是否鎖住、集裝箱是否懸挂鉛封。
圖10 鉛封識别結果展示
（6）
集裝箱殘損識别
功能
用于識别集裝箱損壞情況，研發的定制化算法将有效過濾非箱頂區域因素幹擾，支援箱頂洞、劃痕、生鏽、形變、凹陷等殘損情況識别，統一箱殘損評價标準。
箱頂殘損識别：支援識别箱頂洞、劃痕、變形、鏽蝕、油污等集裝箱殘損。
箱側殘損識别：支援識别箱側部位洞、劃痕，變形等集裝箱殘損。
效果
箱殘損有效檢出率可達95%以上，誤報率低于13%。
圖11 箱頂殘損識别結果展示
圖12 箱側殘損識别結果展示
港口線上機器視覺API平台體驗版
通路連結：http://47.103.112.75:8501/user/login
使用者名：cv_test1
密碼：123456
02
港口安全識别
港口安全識别涵蓋港口設施、船舶作業、貨物安全和人員安全等領域，通過機器視覺技術監控港口營運活動