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Mathematische Methoden der digitalen Bildverarbeitung zur Texterkennung – Gate Automation Project Bremerhaven

Arbeitsgruppe:AG Technomathematik
Leitung: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß ((0421) 218-63801, E-Mail: pmaass@math.uni-bremen.de)
Bearbeiter:
Projektförderung: ContEx Technology
Projektpartner: ContEx Technology GmbH (Bremen)
BLG Technical Services (Bremerhaven)
WiSenT GmbH (Potsdam)
Laufzeit: 01.10.1999 - 31.12.2001
Bild des Projekts Mathematische Methoden der digitalen Bildverarbeitung zur Texterkennung – Gate Automation Project Bremerhaven

In diesem Projekt wird ein komplettes System zur automatisierten Container-Abfertigung konzipiert und im Container-Terminal Bremerhaven installiert.

    

   

Das Vorhaben umfasst im wesentlichen drei Arbeitspakete:

  • Mathematische Methoden der digitalen Bildverarbeitung (ZeTeM - AG Maaß),
  • Hardware-Konzept, Installation (BLG Technical Services, ContEx Technology),
  • Datenbank, Listenbearbeitung, Oberflächen (ContEx Technology).

Die Koordination des Projekts und die spätere Vermarktung des automatischen Abfertigungssystems übernimmt die eigens dafür gegründete Firma ContEx Technology GmbH (Bremen), an der auch die Bremer Unternehmensbeteiligungsgesellschaft (BUG Bremen) als Gesellschafterin beteiligt ist. Während die beiden zuletzt genannten Arbeitspakete mit Standardmethoden bearbeitet werden können, sind für die Entwicklung geeigneter Verfahren der digitalen Bildverarbeitung umfangreiche Forschungs- und Entwicklungsarbeiten notwendig.
Das zentrale Problem bei der automatisierten Abfertigung von Container-Transportern ist die automatische Erkennung der Container-Kennzeichnungen bei fahrendem LKW. Dies erfordert - im Gegensatz zu der etablierten Schrifterkennung aus Standbildern - die Texterkennung aus Videosequenzen. Für dieses Problem werden mathematische Methoden entwickelt, getestet und implementiert.

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Zusammenfügen von Teilbildern zu einer Gesamtaufnahme des Containers (mosaiking)

Zum einen müssen die von den insgesamt sieben Kameras zu verschiedenen Zeitpunkten aufgenommen Bilder so zusammengesetzt werden (sogenanntes ``mosaiking''), dass korrekte Gesamtaufnahmen des Containers entstehen. Dazu werden die Überlappungen der Bildausschnitte mit benachbarten bzw. vorangegangenen Aufnahmen dynamisch bestimmt. Zum anderen müssen die relevanten Bildausschnitte, d.h. jene, die die Container-Kennung und das KFZ-Kennzeichen enthalten, so aufbereitet werden, dass die Nummern trotz schlechter Bildqualität fehlerfrei erkannt werden. Dazu wurden zwei Verfahrensklassen getestet: Das Grauwertbild wird als Temperaturverteilung interpretiert und als Startwert für die Lösung einer geeigneten nichtlinearen Diffusionsgleichung benutzt. Auf diese Weise sollen sich die Störungen (``Verklebungen'') auflösen. Als zweite Methode werden morphologische Verfahren eingesetzt, die, ausgehend von einer korrekten Form der Zeichen (Buchstaben, Zahlen), Störungen adaptiv beseitigen.

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Erkennung von Container-Kennung und Kfz-Kennzeichen

Die bisherigen Untersuchungen haben gezeigt, dass nur durch eine geeignete Kombination solcher Verfahren hohe Erkennungsraten erzielt werden können. Durch weitere Entwicklungen speziell zu diesem Problem soll die schon jetzt sehr gute Erkennungsrate des Systems (ca. 98% bei Testläufen unter realen Bedingungen, dies liegt weit über denen vergleichbarer Systeme) weiter gesteigert werden.