【摘 要】
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为了实现钢铁企业智能仓库的车辆识别，提出通过基于机器视觉技术的智能仓库车辆识别方案。将面阵CCD相机及线结构光布置在车辆停车位上方拍摄车辆及结构光图像，首先通过张正友标定法及光平面空间原理完成相机与光平面标定；其次使用图像预处理算法及骨架法提取结构光光条中心线；然后通过引入车上、车下点的判别标准，精准识别车上边缘点，并引入车辆高度变量，得到车上边缘点由图像坐标向世界坐标的转化模型；最后根据车上3个
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目（2020YFB1713600）； 国家自然科学基金资助项目（51975043）； 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（FRF-TP-19-002A3,FRF-TP-20-105A1）； 博士后科学基金面上资助项目（2021M690352）；
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为了实现钢铁企业智能仓库的车辆识别，提出通过基于机器视觉技术的智能仓库车辆识别方案。将面阵CCD相机及线结构光布置在车辆停车位上方拍摄车辆及结构光图像，首先通过张正友标定法及光平面空间原理完成相机与光平面标定；其次使用图像预处理算法及骨架法提取结构光光条中心线；然后通过引入车上、车下点的判别标准，精准识别车上边缘点，并引入车辆高度变量，得到车上边缘点由图像坐标向世界坐标的转化模型；最后根据车上3个边缘点坐标计算车辆位置信息，完成智能库区车辆方位识别。研究结果表明，所构建的测量系统及算法可以获取仓库车辆位置信息，通过标准件精度验证试验可知系统测量结果精确度较高，能够准确实时反映仓库车辆位置信息，这为智能仓库车辆位置检测提供了有效测量手段。
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