火車車號識別系統基于先進的計算機視覺和深度學習技術，實現了對鐵路車輛信息的自動化采集與識別。該系統主要由數據采集、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信息。
一、多源數據采集與預處理
系統首先通過部署在鐵路沿線的工業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過去噪、增強、對比度調整等預處理步驟，消除運動模糊、光線變化等干擾因素，為后續處理提供高質量的輸入數據。
二、智能定位與精確分割
系統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域。針對火車車廂的特殊性，算法經過專門優化，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
系統核心采用卷積神經網絡（CNN）結合循環神經網絡（RNN）的混合架構。CNN負責提取字符的局部特征，RNN則處理字符間的序列關系，這種結構特別適合火車車號的識別任務。模型通過海量標注數據進行訓練，學習不同字體、磨損程度的車號特征，最終實現高達99%的識別準確率。除車號外，系統還能同步識別載重、容積、換長等關鍵信息，形成完整的車輛數據檔案。
四、智能校驗與系統輸出
識別結果經過多重校驗機制，包括字符規則校驗、歷史數據比對和邏輯關系驗證，確保輸出信息的準確性。系統支持與鐵路現有管理系統無縫對接，實時上傳識別結果，為運輸調度、安全監管和物流追蹤提供數據支持。
火車車號識別系統通過這一系列精密的技術流程，實現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，為鐵路數字化轉型提供了可靠的技術支撐。

審核編輯 黃宇