铁路车号智能识别方法的技术创新与应用实践

随着铁路货运智能化需求的提升，基于人工智能与深度学习技术的铁路车号识别系统已成为提升货运效率的关键工具。该系统通过自动化采集车厢及集装箱信息，为矿区、货运站、编组站等场景提供了高效、精准的智能化解决方案。
一、核心技术方法
1. 多模态数据采集
系统采用高清工业相机与红外传感器协同工作，全天候采集车体图像及运动轨迹数据，并结合激光测距技术精准划分车厢边界，确保在复杂光线和恶劣天气条件下仍能稳定运行。
2. 深度学习智能识别
利用卷积神经网络（CNN）与光学字符识别（OCR）融合算法，对车型、车号、载重、定检日期等车体标记信息进行高精度识别，支持多种车型混合处理，识别准确率可达98%以上。
3. 动态优化与自学习机制
系统具备持续学习能力，通过数据反馈不断优化模型，尤其适应车体大修后标记信息变更的情况，确保识别结果与实际车体完全一致。
 

二、功能实现优势
- 高效响应：从图像采集到数据返回仅需1.2秒，并支持列车接近自动触发，实现无人化操作。
- 全信息覆盖：可识别车型、车号、集装箱号等关键数据，并与运输管理系统（TMS）无缝对接。
- 数据深度应用：自动记录车辆进出时间，统计停留时长，为优化调度和周转效率提供数据支持。
三、应用场景价值
在实际应用中，该系统有效替代了传统人工抄录方式，大幅提升作业效率。例如，某大型编组站采用后，货车周转时间缩短15%，数据准确率提升至99.5%，显著降低了人力与时间成本。
未来，随着人工智能技术的持续发展，铁路车号智能识别将在精度、速度和适应性上进一步突破，为铁路货运智能化提供更强大的技术支撑。


审核编辑 黄宇