基于图像处理的轮船吃水线计重系统的研究与实现

摘要：

观测吸砂船吃水线是吸砂船计重中的重要一环,在人工观测中,吃水线计重受人的主观因素影响较大,涉及多方利益.基于此,利用图像阈值分割和霍夫直线检测确定吃水线在图像中的位置,基于R-CNN前馈神经网络,并利用PyTorch框架的深度学习算法,识别水尺字符,最终确定轮船的吃水深度,结合轮船的其他参数,进而确定轮船的载重量.偏差率仅在0.3%左右,有利于保障轮船的各方利益.

关键词：吃水线计重、霍夫直线检测、PyTorch框架、深度学习

分类号：U692.73(水路运输技术管理)

在线出版日期：2023-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：71-75,104