火車車號識別系統(tǒng)基于先進的計算機視覺和深度學習技術(shù)，實現(xiàn)了對鐵路車輛信息的自動化采集與識別。該系統(tǒng)主要由數(shù)據(jù)采集、圖像處理、特征提取和智能識別四大模塊組成，能夠高效準確地識別各類火車車號及相關(guān)信息。
一、多源數(shù)據(jù)采集與預處理
系統(tǒng)首先通過部署在鐵路沿線的工業(yè)級高清攝像機捕捉火車視頻流，這些攝像機具備強光抑制、寬動態(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、對比度調(diào)整等預處理步驟，消除運動模糊、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)采用基于深度學習的物體檢測算法（如YOLO或Faster R-CNN）對預處理后的圖像進行分析，準確定位車號所在區(qū)域。針對火車車廂的特殊性，算法經(jīng)過專門優(yōu)化，能夠適應不同車型（敞車、罐車、平板車等）的車號位置差異。定位完成后，運用語義分割技術(shù)將車號字符從復雜背景中分離出來，并通過二值化處理突出字符特征。

三、深度特征學習與多信息識別
系統(tǒng)核心采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）結(jié)合循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）的混合架構(gòu)。CNN負責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)特別適合火車車號的識別任務。模型通過海量標注數(shù)據(jù)進行訓練，學習不同字體、磨損程度的車號特征，最終實現(xiàn)高達99%的識別準確率。除車號外，系統(tǒng)還能同步識別載重、容積、換長等關(guān)鍵信息，形成完整的車輛數(shù)據(jù)檔案。
四、智能校驗與系統(tǒng)輸出
識別結(jié)果經(jīng)過多重校驗機制，包括字符規(guī)則校驗、歷史數(shù)據(jù)比對和邏輯關(guān)系驗證，確保輸出信息的準確性。系統(tǒng)支持與鐵路現(xiàn)有管理系統(tǒng)無縫對接，實時上傳識別結(jié)果，為運輸調(diào)度、安全監(jiān)管和物流追蹤提供數(shù)據(jù)支持。
火車車號識別系統(tǒng)通過這一系列精密的技術(shù)流程，實現(xiàn)了鐵路運輸信息的智能化采集，大幅提升了鐵路運營效率和管理水平，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