System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种识别民航托运行李载具编号的系统和方法技术方案_技高网

一种识别民航托运行李载具编号的系统和方法技术方案

技术编号:41147917 阅读:21 留言:0更新日期:2024-04-30 18:15
本发明专利技术公开了一种识别民航托运行李载具编号的系统和方法,该方法包括以下步骤:S1、通过接口获取、文件导入或人工录入的方式在系统建立载具的档案;S2、分拣装卸人员启动手持终端,并利用手持终端的摄像头拍摄载具上的载具编号;S3、调用字符识别服务识别载具编号,字符识别服务包含目标检测模型、文字识别模型和车号业务规则过滤器;S4、系统服务将载具编号字符输入到载具档案库中进行甄别,并输出甄别结果;S5、分拣装卸人员对输出的甄别结果进行修正,确认载具编号后,执行后续的载具信息绑定或校验,完成所需的业务操作;该识别民航托运行李载具编号的系统和方法可有效提升识别效率,降低识别差错。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及民航托运,具体涉及一种识别民航托运行李载具编号的系统和方法


技术介绍

1、民航托运行李装车流程中,分拣员将行李从出港分拣转盘按类别装入不同的斗车、集装器等载具,行李再确认系统或行李全流程跟踪系统通常需要校验和记录行李的载具编号,防止行李错装、漏装,便于统计和翻找行李。编号通常以字符的形式喷绘在载具金属表面,缺少条形码、二维码、rfid标签等快速识别的方式,需要人工输入载具编号,存在效率较低,容易出错等问题。载具数量较多,对载具进行改造需要投入较大的经济和管理成本。

2、民航托运行李装机流程中,行李送达机下时需要人工核对,或在行李全流程跟踪系统、货运系统等系统手工输入航班号、机身喷绘机号等校验行李的承运航班和当前航班一致,确保行李送达正确的航班,防止行李错送、错装。人工核对和手工输入效率较低,存在较大出错的风险,较难满足实际的使用需求。


技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种识别民航托运行李载具编号的系统和方法,该方法通过光学字符识别技术,采用手持终端拍照辅助识别和输入民航托运行李载具编号,载具喷绘经过长期的风吹雨淋日晒,漆面老化脱落,编号污损残缺,系统能够对图片进行技术处理,结合载具档案库,准确高效的识别输出载具编号字符,且检索出多个疑似结果时,可通过分拣装卸人员进行人工识别,可有效提升识别效率,降低识别差错。

2、为实现上述目的,本专利技术采用以下技术方案:

3、一种识别民航托运行李载具编号的方法,包括以下步骤:

4、s1、通过接口获取、文件导入或人工录入的方式在系统建立载具的档案;

5、s2、分拣装卸人员启动手持终端,并利用手持终端的摄像头拍摄载具上的载具编号;

6、s3、调用字符识别服务识别载具编号,字符识别服务包含目标检测模型、文字识别模型和车号业务规则过滤器;

7、s4、系统服务将载具编号字符输入到载具档案库中进行甄别,并输出甄别结果;

8、s5、分拣装卸人员对输出的甄别结果进行修正,确认载具编号后,执行后续的载具信息绑定或校验,完成所需的业务操作。

9、优选地,步骤s1和步骤s2中的所述载具包括斗车、集装器和飞机;步骤s1中所述档案的内容包含载具的编号、类型、最大载量和限制载重。

10、优选地,步骤s3中所述目标检测模型采用east算法,从手持终端上拍摄的图像中预测出文本的边界框;所述目标检测模型的训练数据集包含不同角度拍摄的托运行李载具编号的图片,经过训练后,用于检测出包含车号的文本区域,包括水平、垂直、倾斜的文本区域。

11、优选地,步骤s3中所述文字识别模型采用crnn算法,使用卷积神经网络cnn提取图像的特征,将图像转换为序列数据,再利用循环神经网络rnn对图像的特征进行序列识别,得到车号的文本。

12、优选地,步骤s3中所述车号业务规则过滤器基于自定义的语法规则,将误识别的字母或数字字符替换成正确的数字或字母字符,规范识别结果。

13、优选地,步骤s4中所述甄别的过程为:若检索到唯一结果,则输出到功能操作界面的载具编号输入框;若检索到多个疑似结果,则在功能操作界面弹出窗口显示结果列表由分拣装卸人员选择。

14、一种识别民航托运行李载具编号的系统,包括载具档案、采集模块、识别模块、甄别模块和修正模块;

15、载具档案,用于提供载具信息和档案的输入和存储;

16、采集模块,用于分拣装卸人员启动手持终端,并利用手持终端的摄像头拍摄载具上的载具编号;

17、识别模块,用于调用字符识别服务识别载具编号,字符识别服务包含目标检测模型、文字识别模型和车号业务规则过滤器;

18、甄别模块,用于系统服务将载具编号字符输入到载具档案库中进行甄别,并输出甄别结果;

19、修正模块,用于分拣装卸人员对输出的甄别结果进行修正,确认载具编号后,执行后续的载具信息绑定或校验,完成所需的业务操作。

20、优选地,所述载具包括斗车、集装器和飞机;所述档案的内容包含载具的编号、类型、最大载量和限制载重。

21、优选地,所述目标检测模型采用east算法,从手持终端上拍摄的图像中预测出文本的边界框;所述目标检测模型的训练数据集包含不同角度拍摄的托运行李载具编号的图片,经过训练后,用于检测出包含车号的文本区域,包括水平、垂直、倾斜的文本区域;

22、所述文字识别模型采用crnn算法,使用卷积神经网络cnn提取图像的特征,将图像转换为序列数据,再利用循环神经网络rnn对图像的特征进行序列识别,得到车号的文本;

23、所述车号业务规则过滤器基于自定义的语法规则,将误识别的字母或数字字符替换成正确的数字或字母字符,规范识别结果。

24、优选地,所述甄别的过程为:若检索到唯一结果,则输出到功能操作界面的载具编号输入框;若检索到多个疑似结果,则在功能操作界面弹出窗口显示结果列表由分拣装卸人员选择。

25、采用上述技术方案后,本专利技术具有如下有益效果:

26、1、本专利技术通过光学字符识别技术,采用手持终端拍照辅助识别和输入民航托运行李载具编号,载具喷绘经过长期的风吹雨淋日晒,漆面老化脱落,编号污损残缺,系统能够对图片进行技术处理,结合载具档案库,准确高效的识别输出载具编号字符,且检索出多个疑似结果时,可通过分拣装卸人员进行人工识别,可有效提升识别效率,降低识别差错。

27、2、本专利技术基于east文本检测算法和crnn文本识别算法,采用ai机器识别代替人工肉眼识别;通过收集大量的载具编号图片搭建目标检测模型训练库,提升机器识别的成功率和准确率,降低了人工肉眼识别和手工输入造成的差错率;拍照识别较大提升系统操作的便捷性,减少了输入字符和切换键盘等繁琐操作,准确性高,便捷性好。

28、3、本专利技术结合ocr技术和档案库,使得系统的整体识别准确度和召回率得以大幅提升;本专利技术采用人机交互优化的界面设计,当档案库查询结果不唯一时,采用特定的交互方式让用户参与选择和验证;本专利技术将ocr、档案库和人机交互有机结合,形成一个产品化的解决方案,在实际业务场景中实现业务识别与处理的自动化。

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【技术保护点】

1.一种识别民航托运行李载具编号的方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.如权利要求1所述的一种识别民航托运行李载具编号的方法,其特征在于:步骤S1和步骤S2中的所述载具包括斗车、集装器和飞机;步骤S1中所述档案的内容包含载具的编号、类型、最大载量和限制载重。

3.如权利要求1所述的一种识别民航托运行李载具编号的方法,其特征在于:步骤S3中所述目标检测模型采用EAST算法,从手持终端上拍摄的图像中预测出文本的边界框;所述目标检测模型的训练数据集包含不同角度拍摄的托运行李载具编号的图片,经过训练后,用于检测出包含车号的文本区域,包括水平、垂直、倾斜的文本区域。

4.如权利要求1所述的一种识别民航托运行李载具编号的方法,其特征在于:步骤S3中所述文字识别模型采用CRNN算法,使用卷积神经网络CNN提取图像的特征,将图像转换为序列数据,再利用循环神经网络RNN对图像的特征进行序列识别,得到车号的文本。

5.如权利要求1所述的一种识别民航托运行李载具编号的方法,其特征在于:步骤S3中所述车号业务规则过滤器基于自定义的语法规则,将误识别的字母或数字字符替换成正确的数字或字母字符,规范识别结果。

6.如权利要求1所述的一种识别民航托运行李载具编号的方法,其特征在于,步骤S4中所述甄别的过程为:若检索到唯一结果,则输出到功能操作界面的载具编号输入框;若检索到多个疑似结果,则在功能操作界面弹出窗口显示结果列表由分拣装卸人员选择。

7.一种识别民航托运行李载具编号的系统,其特征在于,包括载具档案、采集模块、识别模块、甄别模块和修正模块;

8.如权利要求7所述的一种识别民航托运行李载具编号的系统,其特征在于:所述载具包括斗车、集装器和飞机;所述档案的内容包含载具的编号、类型、最大载量和限制载重。

9.如权利要求7所述的一种识别民航托运行李载具编号的系统,其特征在于:

10.如权利要求7所述的一种识别民航托运行李载具编号的系统,其特征在于:所述甄别的过程为:若检索到唯一结果,则输出到功能操作界面的载具编号输入框;若检索到多个疑似结果,则在功能操作界面弹出窗口显示结果列表由分拣装卸人员选择。

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【技术特征摘要】

1.一种识别民航托运行李载具编号的方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.如权利要求1所述的一种识别民航托运行李载具编号的方法,其特征在于:步骤s1和步骤s2中的所述载具包括斗车、集装器和飞机;步骤s1中所述档案的内容包含载具的编号、类型、最大载量和限制载重。

3.如权利要求1所述的一种识别民航托运行李载具编号的方法,其特征在于:步骤s3中所述目标检测模型采用east算法,从手持终端上拍摄的图像中预测出文本的边界框;所述目标检测模型的训练数据集包含不同角度拍摄的托运行李载具编号的图片,经过训练后,用于检测出包含车号的文本区域,包括水平、垂直、倾斜的文本区域。

4.如权利要求1所述的一种识别民航托运行李载具编号的方法,其特征在于:步骤s3中所述文字识别模型采用crnn算法,使用卷积神经网络cnn提取图像的特征,将图像转换为序列数据,再利用循环神经网络rnn对图像的特征进行序列识别,得到车号的文本。

5.如权利要求1所述的一种识别民航托运行李载具编号的方法,其特征在于:步骤s3中所述车号业务规则过...

【专利技术属性】
技术研发人员:阮毓超苏忠东陈景伟王勇郑广域王林海
申请(专利权)人:厦门民航凯亚有限公司
类型:发明
国别省市:

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