1、實現(xiàn)自動化、智能化集裝箱碼頭是未來海運的發(fā)展趨勢，但是具體在岸橋起重機集裝箱裝卸上仍然缺乏穩(wěn)定、高效的方法。因此，論文圍繞自動化岸橋裝卸作業(yè)時集裝箱識別與定位問題，重點對集裝箱角件粗定位與跟蹤檢測、集裝箱角件精定位和集裝箱定位模型等關鍵技術展開研究。
　　論文的主要工作和成果如下:
　　1.集裝箱角件粗定位與跟蹤檢測是集裝箱定位的基礎。為解決角件粗定位的問題，提出了一種基于HOG特征和SVM分類器的檢測算法，該算法在樣本采集

2、、圖像特征選取、分類器訓練和多尺度滑動窗口檢測等方面給出了具體的策略，在不同類別集裝箱圖像中實現(xiàn)了95％左右準確率，即使是在光線干擾和陰影條件下也能獲得較好的檢測效果，同時考慮了角件檢測和跟蹤丟失的情形并給出相應的解決方案。
　　2.基于迭代擬合的集裝箱角件精定位的目的是為了獲得角件兩條邊緣所在直線的交點，用于代替角件拐點，實現(xiàn)集裝箱角件精確定位。具體算法為:首先擴大角件檢測結果圖像，其次預先設置已知前景、背景區(qū)域并進行圖像分割，

3、然后通過設置提取區(qū)域獲得角件的部分邊緣點集，最后使用直線迭代擬合方法去除錯誤的邊緣點，實現(xiàn)準確的直線擬合結果并得到交點坐標。
　　3.集裝箱定位模型和誤差建模的主要目的是矯正圖像定位算法和雙目立體視覺系統(tǒng)中的誤差。為了充分計算定位過程中產生的偏差，對整個流程中的每一個步驟進行系統(tǒng)性的分析。在圖像定位算法中，最容易產生誤差的步驟是圖像分割和直線擬合，本文對此進行了建模分析;在雙目立體視覺系統(tǒng)中，誤差產生于硬件制造、安裝和各個平面之間