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，孚为智能基于20年行业深耕经验，自主研发的铁路车号识别系统通过人工智能与深度学习技术，实现了高效、精准的车厢及集装箱信息自动化采集，为矿区、货运站、编组站等场景提供了智能化解决方案。

一、核心技术方法

1. 多模态数据采集

系统通过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，结合激光测距技术精准划分车厢边界，适应复杂光线与恶劣天气条件。

2. 深度学习智能识别

采用卷积神经网络（CNN）与光学字符识别（OCR）融合算法，对车型、车号、载重等车体标记信息进行特征提取与分类，支持敞车、罐车等混合车型的同步识别，准确率达98%以上。

3. 动态优化与自学习

系统内置数据反馈机制，通过持续训练模型修正识别误差，尤其针对车体大修后标记信息变更（如未更新电子标签的情况），确保数据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，支持来车自动触发，无需人工干预。

- 全信息覆盖：除车号外，还可识别定检日期、集装箱号等关键信息，并与TMS（运输管理系统）无缝对接。

- 数据深度应用：自动统计车辆停留时间，为优化周转效率提供客观依据，助力货运降本增效。

三、应用场景价值

在矿区及铁路货运场景中，该系统替代传统人工抄录，解决了效率低、误差率高的问题。例如，某大型编组站部署后，货车周转时间缩短15%，数据准确率提升至99.5%，显著降低了运营成本。

孚为智能始终以技术创新推动行业升级，未来将进一步拓展AI在铁路货运中的智能化应用，为客户提供更高效、可靠的解决方案。