港口集卡车的车顶二维码识别算法研究开题报告

1. 研究目的

本课题研究旨在开发一种高效、准确的港口集卡车车顶二维码识别算法，以解决传统人工识别方式效率低下、易出错等问题，实现港口集卡车自动化、智能化管理。

具体目标包括：1.研究适用于港口环境的二维码图像增强算法：针对港口环境光照变化大、天气复杂等因素对二维码图像质量的影响，研究相应的图像增强算法，提高二维码图像的清晰度和可识别性。

4. 研究的方法与步骤

本课题研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和系统实现相结合的研究方法。

首先，进行文献调研，了解国内外二维码识别技术、图像增强技术、深度学习技术的研究现状，以及港口集卡车管理系统的应用现状。

其次，分析港口环境和集卡车车顶二维码的特性，确定算法的设计目标和技术路线。

5. 研究的创新点

本课题研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对港口环境特点，提出基于特定场景的图像增强算法，提高二维码在复杂光照和天气条件下的识别率。

2.结合传统图像处理方法和深度学习技术，研究高效、鲁棒的二维码定位与提取算法，提高算法对不同角度、不同尺寸二维码的适应性。

3.探索深度学习技术在集卡车车顶二维码解码中的应用，构建针对特定应用场景的深度学习模型，提高解码速度和准确率，增强算法对噪声、模糊等干扰因素的鲁棒性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 陈超,张洪,李恒,王文博,王飞.基于改进yolov3的集装箱车顶二维码识别[j].计算机应用研究,2022,39(05):1490-1496 1502.

2. 刘晓明,张国梁,赵鹏,杨三强,高欣.自然场景下基于深度学习的二维码识别[j].计算机工程与应用,2022,58(10):185-192.

3. 陈俊,林志贤,蔡清贤,王翔.复杂场景下基于轻量级网络的二维码检测与识别[j].计算机应用研究,2021,38(12):3636-3642.