火車車號(hào)識(shí)別系統(tǒng)基于先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)鐵路車輛信息的自動(dòng)化采集與識(shí)別。該系統(tǒng)主要由數(shù)據(jù)采集、圖像處理、特征提取和智能識(shí)別四大模塊組成，能夠高效準(zhǔn)確地識(shí)別各類火車車號(hào)及相關(guān)信息。
一、多源數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理
系統(tǒng)首先通過部署在鐵路沿線的工業(yè)級(jí)高清攝像機(jī)捕捉火車視頻流，這些攝像機(jī)具備強(qiáng)光抑制、寬動(dòng)態(tài)范圍和夜間紅外成像能力，確保在不同光照條件下都能獲取清晰圖像。采集到的原始圖像經(jīng)過去噪、增強(qiáng)、對(duì)比度調(diào)整等預(yù)處理步驟，消除運(yùn)動(dòng)模糊、光線變化等干擾因素，為后續(xù)處理提供高質(zhì)量的輸入數(shù)據(jù)。
二、智能定位與精確分割
系統(tǒng)采用基于深度學(xué)習(xí)的物體檢測算法（如YOLO或Faster R-CNN）對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行分析，準(zhǔn)確定位車號(hào)所在區(qū)域。針對(duì)火車車廂的特殊性，算法經(jīng)過專門優(yōu)化，能夠適應(yīng)不同車型（敞車、罐車、平板車等）的車號(hào)位置差異。定位完成后，運(yùn)用語義分割技術(shù)將車號(hào)字符從復(fù)雜背景中分離出來，并通過二值化處理突出字符特征。

三、深度特征學(xué)習(xí)與多信息識(shí)別
系統(tǒng)核心采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）結(jié)合循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的混合架構(gòu)。CNN負(fù)責(zé)提取字符的局部特征，RNN則處理字符間的序列關(guān)系，這種結(jié)構(gòu)特別適合火車車號(hào)的識(shí)別任務(wù)。模型通過海量標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)不同字體、磨損程度的車號(hào)特征，最終實(shí)現(xiàn)高達(dá)99%的識(shí)別準(zhǔn)確率。除車號(hào)外，系統(tǒng)還能同步識(shí)別載重、容積、換長等關(guān)鍵信息，形成完整的車輛數(shù)據(jù)檔案。
四、智能校驗(yàn)與系統(tǒng)輸出
識(shí)別結(jié)果經(jīng)過多重校驗(yàn)機(jī)制，包括字符規(guī)則校驗(yàn)、歷史數(shù)據(jù)比對(duì)和邏輯關(guān)系驗(yàn)證，確保輸出信息的準(zhǔn)確性。系統(tǒng)支持與鐵路現(xiàn)有管理系統(tǒng)無縫對(duì)接，實(shí)時(shí)上傳識(shí)別結(jié)果，為運(yùn)輸調(diào)度、安全監(jiān)管和物流追蹤提供數(shù)據(jù)支持。
火車車號(hào)識(shí)別系統(tǒng)通過這一系列精密的技術(shù)流程，實(shí)現(xiàn)了鐵路運(yùn)輸信息的智能化采集，大幅提升了鐵路運(yùn)營效率和管理水平，為鐵路數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了可靠的技術(shù)支撐。

審核編輯 黃宇