智能视觉列车车号识别系统

项目背景

随着铁路网络的扩展和运输任务的繁重，传统的人工车号识别方式面临着效率低、错误率高等问题。特别是在复杂环境下，如恶劣天气、夜间等，人工识别容易受到干扰，导致安全隐患。射频卡的车号识别性能易受到环境因素的干扰，如强磁场、金属物体或天气变化等，这些因素可能导致射频信号衰减或无法识别，影响识别的准确性和稳定性；而且投资成本，并且需要定期维护和更新设备。

为此，采用自动化图像识别技术，能够实时高效地识别列车车号，大幅提高识别精度和工作效率。此外，系统还能够适应不同列车车号的样式，解决因车号涂装或字体差异所带来的识别难题。通过该项目，不仅能够增强铁路运输管理的准确性与实时性，还能提高整体安全性，优化调度和管理流程，减少人工成本，推动铁路行业的智能化转型。

项目痛点

1.复杂车身涂装与干扰：部分列车采用复杂的涂装，车号与背景图案、色彩相似，容易干扰识别系统的精度，导致车号识别失败或错误。

2.环境因素影响：天气条件（如雨、雪、强光等）、夜间光线不足等都会影响图像采集的质量，导致图像模糊或反射影响识别准确性。

3.不同列车车号的标准差异：不同铁路公司、不同车型的车号标识形式、字体、大小等差异，会增加车号识别系统的复杂性，需要系统能够适应多种标准和样式。

4.高效识别与实时性要求：在铁路运输中，需要对列车进行快速识别，以保障实时调度和安全监控。因此，系统必须具备高效、低延迟的处理能力，避免造成识别瓶颈。

解决方案

智能视觉列车车号识别系统是一个基于工业相机采集的视频流，结合自研的字符识别算法，自动识别列车车号的高精度解决方案。该系统可广泛应用于各机务段，有效提升列车运营管理的智能化水平。系统由三个主要模块构成：轨旁采集区、数据存储分析区和结果传输区，针对机务段字符多样性以及列车在运行过程中图像采集的难度，提供了一种高效且精准的车号识别方式。

轨旁采集区是系统的前端模块，主要负责列车车号图像的采集和实时状态信息的获取。为了应对列车运动带来的挑战，轨旁采集区使用了工业级彩色相机模组与高亮LED灯的组合。工业相机模组可以在复杂光线环境下提供高质量的图像采集，保证对高速行驶的列车车号进行清晰捕捉。高亮LED灯在夜间或低光环境下发挥重要作用，确保即使在光线不足的情况下，也能得到足够的曝光度。

数据存储与分析区是系统的核心部分，承担着列车图像的存储、处理与分析工作。该区域使用AI算法和工业级主机箱进行车号识别。自研的字符识别算法解决了列车车号字符多样性的问题，能够准确识别不同字体、颜色、排列方式的车号，无论是在标准的印刷字体还是特殊的设计字体下，系统都能保持较高的识别精度。通过工业级主机箱处理，数据存储与分析区能够实时处理视频流中的图像数据，并快速进行车号识别。识别结果不仅包括车号，还可以存储车号图像，作为后续审核与追溯的依据。

结果传输区负责将识别结果传送至运用中心，确保数据的及时反馈和有效利用。该区域的功能是将每一列通过轨道检测区的列车车号信息，及时传输到运维中心进行进一步的处理和记录。传输的内容不仅包括过车时刻、车号，还包括对应的车号图像，这些信息对后续的调度、监控以及系统优化至关重要。通过与运维中心的连接，识别结果可以实时反馈给操作人员，帮助他们进行列车管理、调度以及其他智能化决策。通过集成的管理系统，整个地铁运营过程可以更加高效、智能。

方案效果

基于工业相机和自研字符识别算法的智能视觉列车车号识别系统，具有显著的优势和效果。首先，系统的识别准确率高达99.5%，能够适应不同车型的车号，克服字符多样性、背景复杂等问题，极大地提升了识别精度。其次，系统能够兼容多达60种不同车型，自动适应不同车号格式，具备较强的灵活性和适应性。在稳定性和实时性方面，工业级相机与高亮LED灯保证了在各种环境下图像采集的清晰度，无论是低光照还是复杂背景都能有效处理。数据处理区通过AI算法实时分析，确保了快速且准确的数据传输与存储。此外，系统的全自动化操作大大减少了人工干预，降低了人力成本，提高了工作效率。博昂优质的交付质量与专业的服务获得客户高度认可。我们期待携手铁路集团企业，助力列车运维的智能化发展。