基于热图感知的复杂场景港口箱号检测算法

受自然场景下光照、遮挡和多方向多尺度等情况的影响,港口场景下集装箱号码的精准检测仍然面临着巨大的挑战。为解决箱号检测中多余背景和干扰字符问题,根据集装箱号文本字符的结构规律,设计了一个基于热图感知的像素级箱号检测架构。通过融合CBAM的MobileNetV3轻量级初定位网络获取目标箱号预选区域,构建基于Transformer的像素级字符区域自适应网络,从预选区域中精准提取箱号感兴趣区域。基于实际数据集的结果表明,所提算法能够达到97.5%的箱号定位准确率,并能达到25帧/秒的实时性,满足实际的场景需求。