孚为智能|火车车号自动识别系统解决方案-使用案例

我国铁路运输系统每天承载着大量的货物运输任务，货车数量高达50万辆，列车开行对数超过17000对。为了确保运输顺畅，大型编组站和区段站分别承担着不同方向的列车解编任务。然而，尽管有详细的编组计划，列车在实际运行中仍可能遇到各种难题。
车号核对：低效与高劳动强度
每当列车到站，车号员需要逐车核对车号，以确保信息的准确性。由于列车长度通常在800-1000米之间，这一工作耗时费力，通常需要30-50分钟才能完成。对于每天接收数十列甚至上百列货物的车站来说，车号员的工作负担可想而知。
货车编号识别的挑战
目前，货车编号的确认和输入工作主要由人工完成，这不仅占用了大量时间，还在全国数百个车站和上万对列车中造成了资源浪费。因此，实现货车编号的自动输入成为了一个亟待解决的问题。
孚为智能火车车号自动识别系统解决方案
孚为智能是一家专注于铁路货车编号识别解决方案的供应商。以下是我司为新疆某有限公司等工业设备厂商提供了自动化解决方案，以解决货车编号识别的问题。
需求痛点：减少人工依赖，提高效率
铁路客户希望通过自动化手段，对抓拍的车厢图片进行处理，自动统计并检测车站不同时间段的各种类型火车编号，从而减少人工记录、读取和录入的环节，提高工作效率。
技术难点：货车编号的复杂性与易损性
货车编号由于使用时间长久且容易磨损，辨别起来相当困难。孚为智能的解决方案需要克服这一技术难点，确保系统能够准确识别货车编号。
项目描述：孚为智能AI识别系统
孚为智能的AI识别系统采用深度学习技术，通过在现场部署高清摄像机拍摄经过的列车车厢视频或图片，并将数据传输至系统进行实时分析。系统利用自主训练的AI模型计算引擎进行字符学习，从而实现对货车编号信息的准确识别。
这一系统不仅能够有效解决货车编号因损坏、磨损等问题导致的无法识别和信息不精准的问题，还能减轻相关工作人员的工作负担，弥补现场信息化系统的不足。
1.采用功能 ：OCR识别

2.测试效果：夜间拍摄 VS 孚为智能夜间标注识别

 编号磨损 VS 孚为智能磨损标注识别

3.布罩脏污 VS 孚为智能字符标注识别

4.字符变形 VS 孚为智能字符标注识别

应用效果

用孚为智能火车车号自动识别系统，能非常准确地认出货运列车的车厢编号，正确率高达99%以上。这样不仅省下了大量人力，而且识别速度超快，只要100毫秒就能完成一次，就连火车在跑的时候也能准确无误地记下来。