隨著鐵路貨運智能化需求的提升，基于人工智能與深度學習技術的鐵路車號識別系統(tǒng)已成為提升貨運效率的關鍵工具。該系統(tǒng)通過自動化采集車廂及集裝箱信息，為礦區(qū)、貨運站、編組站等場景提供了高效、精準的智能化解決方案。
一、核心技術方法
1. 多模態(tài)數(shù)據(jù)采集
系統(tǒng)采用高清工業(yè)相機與紅外傳感器協(xié)同工作，全天候采集車體圖像及運動軌跡數(shù)據(jù)，并結合激光測距技術精準劃分車廂邊界，確保在復雜光線和惡劣天氣條件下仍能穩(wěn)定運行。
2. 深度學習智能識別
利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）與光學字符識別（OCR）融合算法，對車型、車號、載重、定檢日期等車體標記信息進行高精度識別，支持多種車型混合處理，識別準確率可達98%以上。
3. 動態(tài)優(yōu)化與自學習機制
系統(tǒng)具備持續(xù)學習能力，通過數(shù)據(jù)反饋不斷優(yōu)化模型，尤其適應車體大修后標記信息變更的情況，確保識別結果與實際車體完全一致。

二、功能實現(xiàn)優(yōu)勢
- 高效響應：從圖像采集到數(shù)據(jù)返回僅需1.2秒，并支持列車接近自動觸發(fā)，實現(xiàn)無人化操作。
- 全信息覆蓋：可識別車型、車號、集裝箱號等關鍵數(shù)據(jù)，并與運輸管理系統(tǒng)（TMS）無縫對接。
- 數(shù)據(jù)深度應用：自動記錄車輛進出時間，統(tǒng)計停留時長，為優(yōu)化調(diào)度和周轉效率提供數(shù)據(jù)支持。
三、應用場景價值
在實際應用中，該系統(tǒng)有效替代了傳統(tǒng)人工抄錄方式，大幅提升作業(yè)效率。例如，某大型編組站采用后，貨車周轉時間縮短15%，數(shù)據(jù)準確率提升至99.5%，顯著降低了人力與時間成本。
未來，隨著人工智能技術的持續(xù)發(fā)展，鐵路車號智能識別將在精度、速度和適應性上進一步突破，為鐵路貨運智能化提供更強大的技術支撐。


審核編輯 黃宇