基于機器視覺與深度學習的船舶水尺智能識別技術研究與應用

朱學海 張 帥 張東星 張阿平 羅隕飛*

（1.力鴻智信（北京）科技有限公司 北京 101312；2.北京華夏力鴻商品檢驗有限公司滄州渤海新區分公司；3.北京華夏力鴻商品檢驗有限公司天津分公司）

1 前言

隨著全球經濟貿易的發展，作為國內外廣泛用于船舶運輸貨物計量和進出口商品重量鑒定的重要方法，基于阿基米德原理的水尺計重[1]顯示出越來越重要的地位，船舶六面吃水數值的讀取準確性成為水尺計重計量準確性的最關鍵因素。傳統的通過人工目測水尺刻線計算船舶吃水值的觀測法，其觀測的視頻來源往往通過電子攝像設備錄制，內側錄制要盡量站在岸邊，外側錄制則要租用小船，不僅費時費力費財，工人的人身安全也受到了威脅，而且人工觀測容易受外界環境和人為因素的影響，導致水尺數據不準確，極大地影響了水尺計重工作。

近年來，人們逐漸關注人工讀數的誤差問題，由于人眼并不能準確確定吃水線在刻度字間的數值，更多的是通過鑒定人員的專業能力和經驗進行讀數，因此，鑒定結果受人為因素影響較大。隨著科學技術地逐漸發展，基于電子水尺、激光、雷達和圖像檢測等原理的水尺設備陸續被研發。馬曉波等[2]設計出了一種船舶吃水測量尺，該測量尺的現場要求過高，海浪問題尚未解決，且測試過程過于煩瑣，控制尺頭傳感器在觸水的一刻準確無誤地發出警報并立即暫停投尺是難點，因此，依舊會過多地受到人為因素的影響。……