航运评论
HangYunPingLun
为推进智慧港口建设，上海海事大学数字港口协同研究团队融合机器视觉、边缘计算、目标检测、OCR文字识别、语义分割等新一代信息技术，研发完成港口机器视觉系列产品，提供港口全时域智能识别解决方案，最终实现港口作业从人工智能识别感知到认知决策全覆盖跃迁。
港口机器视觉产品覆盖港口各个业务环节，包括业务运营识别、港口安全识别、港口机械自动化识别等场景，提供图片识别和实时视频流采集与识别功能。
图1 海大港口机器视觉系列产品
产品以容器化方式提供服务，支持云部署、服务器部署、边缘端部署等多种部署方式，降低对网络依赖。同时，团队研发完成边缘计算终端产品——咪啰智盒，支持按需配置港口机器视觉产品服务模块，提供定制化智盒产品，客户即插即用，自动配置服务，方便快捷，并提供相应决策支持。
图2 平台架构
团队研发的各识别算法模块年识别集装箱量过亿，所有模块平均识别率超过98%，部分模块（箱号等）识别率接近100%（人眼勉强可辨别）。
图3 数字化方案
01
业务运营识别
业务运营识别集成智能理货识别、智能堆场识别和智能道口识别三大场景，实现港口业务运营识别领域全覆盖。
（1）
箱信息（箱号等）识别和箱组识别
功能
识别港口不同作业场景流转的集装箱箱号，并实时提供识别结果。同时支持识别多箱、箱组。适应桥吊、场桥、道口等多个场景。
算法
独立研发了图像矫正、定位、识别等相关算法，经过综合评估和生产环境大规模检验，系统识别率已达到99%以上。
优势
复杂条件适应性。支持雨、雪等天气条件及夜间光线不足下的识别。
完备的结果校验。通过11位箱号中校验位校验和视频流多次连续识别结果进行校验，确保识别结果准确无误。
支持污损优化识别、形变优化识别。对于箱号模糊、污损、形变等情况，自研定位算法，提升了文字倾斜、不清晰、不完整等情况下识别准确率。
图4 桥吊箱号识别结果展示
图5 箱组箱号识别结果展示
（2）
内外集卡车号识别
功能
识别内集卡和外集卡车号（包括黄牌、绿牌等），系统基于视频流和触发器采样两种方式进行识别，在视频流模式中，系统定期对摄像头采样图片进行识别并将结果返回客户端，识别准确率已达到99%以上。
优势
支持夜间图片优化。自研图片增强算法，对难以识别的图片，自动进行图片增强，达到与白天正常情况相同的效果，大幅提升夜间识别准确率。
支持数据增广。针对集卡车号旁边可能存在危险品等牌照干扰识别的情况，研发图片生成算法，准确识别车号。
图6 道口外集卡识别结果展示
（3）
危险品标志识别
功能
解决了在摄像头角度限制导致危险品标志和箱体色差不明显、危标压缩、形变等情况下识别难、效率低的问题，能够快速准确地识别出危险品集装箱，从而及时有效地规避各类潜在风险。
效果
综合危险品标志召回率达97%以上。水平拍摄角度检出率可达98%，误报率低于4%。对于拍摄角度问题形变较为严重的图片，综合识别率能够达到87%，误报率低于7%。
适用
岸桥、道口环节，支持识别普通箱、Tank箱等是否包含危险品标志。
图7 Tank箱危险品标志识别结果展示
图8 普通箱危险品标志识别结果展示
（4）
箱门识别
算法
研发集装箱三维定位算法，实现集装箱不同面坐标的像素级别分类。
效果
基于该算法，可以有效识别出箱门侧，大幅提升铅封识别、集装箱验残准确率。综合识别准确率达97%以上。水平拍摄箱门侧识别准确率可达99%以上，倾斜俯拍识别准确率可达95%以上。
图9 箱门识别示意图
（5）
铅封识别
功能
根据拍摄照片，基于箱门识别，对箱门铅封进行定位标记，准确实时地识别出集装箱的铅封类别，满足铅封识别的实时性要求。
效果
识别准确率普遍达到95%以上。
适用
岸桥、道口环节，支持识别集装箱锁钮是否锁住、集装箱是否悬挂铅封。
图10 铅封识别结果展示
（6）
集装箱残损识别
功能
用于识别集装箱损坏情况，研发的定制化算法将有效过滤非箱顶区域因素干扰，支持箱顶洞、划痕、生锈、形变、凹陷等残损情况识别，统一箱残损评价标准。
箱顶残损识别：支持识别箱顶洞、划痕、变形、锈蚀、油污等集装箱残损。
箱侧残损识别：支持识别箱侧部位洞、划痕，变形等集装箱残损。
效果
箱残损有效检出率可达95%以上，误报率低于13%。
图11 箱顶残损识别结果展示
图12 箱侧残损识别结果展示
港口在线机器视觉API平台体验版
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港口安全识别
港口安全识别涵盖港口设施、船舶作业、货物安全和人员安全等领域，通过机器视觉技术监控港口运营活动