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已成為提升貨運效率的關鍵工具。該系統通過自動化采集車廂及集裝箱信息，為礦區、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. 多模態數據采集
系統采用高清工業相機與紅外傳感器協同工作，全天候采集車體圖像及運動軌跡數據，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定運行。
2. 深度學習智能識別
利用卷積神經網絡（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. 動態優化與自學習機制
系統具備持續學習能力，通過數據反饋不斷優化模型，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、功能實現優勢
- 高效響應：從圖像采集到數據返回僅需1.2秒，并支持列車接近自動觸發，實現無人化操作。
- 全信息覆蓋：可識別車型、車號、集裝箱號等關鍵數據，并與運輸管理系統（TMS）無縫對接。
- 數據深度應用：自動記錄車輛進出時間，統計停留時長，為優化調度和周轉效率提供數據支持。
三、應用場景價值
在實際應用中，該系統有效替代了傳統人工抄錄方式，大幅提升作業效率。例如，某大型編組站采用后，貨車周轉時間縮短15%，數據準確率提升至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發展，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