一种基于时空相关分析的货运列车车号识别方法研究

提出一种基于时空相关分析的货运列车车号识别方法,该方法包括车号定位、片段聚类与车号识别3部分.基于连通体分析技术,提出利用货运列车车号字符间特定的几何比例关系有效地定位车号区域;在车号定位基础上,利用视频序列时空冗余信息建立帧信息补正模型,对部分定位错误帧图像进行补正并通过片段聚类方法将包含相同内容的车号视频序列进行切分;利用概率神经网络训练车号联合识别决策器,对可能包含同一车号的多帧图像进行联合识别,有效提高车号识别的准确率.通过在实际货运列车视频数据集上进行测试验证,本文算法对所有帧图像的平均车号识别准确率高于90％,优于传统基于静态图像处理的车号识别方法.     

用于动车组故障检测的车号识别算法

列车车号是其身份的唯一标识，动车组运行故障动态图像检测系统（TEDS）根据列车车号在图像库中找寻该列车拍摄的历史图像，以其比对现场采集图像，从而实现对运行列车状态的实时监测。然而动车组目前尚未安装射频识别电子标签，鉴于此，利用视频分析技术对动车组车号图像进行自动识别成为亟需解决的问题。文章提出一种基于语义共生概率的模板匹配算法对车号字符进行识别。实验结果表明，本算法对车号的识别正确率和有效性满足铁路总公司的相关要求，保障了TEDS的工作效果。     

基于LeNet-5的编组站站内机车车号识别系统的研究

编组站内机车车号的识别问题一直制约着本务机车综合管控技术的发展。为了解决这一问题,针对机车车次,机车类型自动识别问题进行研究。改进了基于卷积神经网络LeNet-5的识别算法,并收集了大量机车车次图像素材,通过图像预处理后,使用训练集进行模型训练,形成适用于机车车次识别的网络模型,通过使用python语言与.NET平台实现了机车车次识别系统的设计。实验表明,该方法对机车车号的识别达到了较高的识别水平。目前,车号识别系统已在中国铁路武汉局集团有限公司襄阳北站试验,高清图像素材从车站高清货检系统处获取,识别效果良好,为实现智慧型编组站提供了有力的技术支撑。     

基于BP神经网络的货车车号识别方法研究

针对货车车号的字体不规则、单字有断裂的特点,提出基于图像预处理的动态字符分割和提取算法,准确地对车号图像进行车号区域提取和车号单字分割.利用Hilditch细化算法对单字进行细化,提取出能表征数字的结构特征向量.设计出BP人工神经网络,数字的结构特征向量作为BP网络的输入,用经过训练的BP网络进行货车车号的识别.     

图像处理技术在铁路车号自动识别中应用的探讨

为实现铁路车号自动识别,运用MATLAB的图像处理功能,采用MATLAB平台提供的一些图像处理函数,以傅立叶变换通过字符模板与待处理的图像匹配为核心思想,对车号进行读取和精确定位.运用BP神经网络算法在MATLAB平台上解决因自然因素或采样因素所造成的车号字符识别困难.     

基于图像处理的城轨列车车号识别系统

针对现有射频识别标签易脱落损坏导致丢失车号的问题，提出了基于图像处理的城轨列车车号识别系统。利用工业相机拍摄城轨列车侧面车号，再采用加速稳健特征算法和变换不变低秩纹理方法对拍摄到的图片进行车号定位、校正、分割操作，利用Visual Geometry Group-16(VGG-16)网络模型对分割好的车号字符进行识别。试验结果表明，该系统具有鲁棒性好、识别准确率高等特点，能够满足城轨列车车号获取的要求。     

铁路车号多途径综合识别系统的设计

本文介绍了一种通过射频识别技术和图像识别技术相结合,实现铁路车号可靠识别的方案.该方案综合利用车辆电子标签和车侧刷写的车号两种信息源,在融合两种识别技术自动提高识别效率的基础上,还为车号工作人员提供了通过图象核对补充的功能,可以有效保障车号信息的正确性和实时性,显著提高了作业进程和效率.     

铁路车号自动识别系统标签识别率的分析

分析铁路既有车号自动识别（AEI）系统的建设规模、运行状况和AEI设备对车号无源电子标签的识别率，从车号自动识别的基本原理入手说明影响车号无源电子标签识别率的原因，并提出提高识别率的建议。     

企业铁路车号自动录入系统的设计与应用

介绍车号自动录入系统的总体功能和结构,对系统整体设计和软件模块划分进行详细阐述.根据车号自动录入系统要实现的功能,设计相应的软件模块以及BM模式匹配算法和验证算法,结合相似度的概念,提高车号数据采集的准确性、一致性、智能化.使得车号自动录入系统解析和校核更加准确、全面,对于车号有无重复、空车号所对应的车辆具体位置能及时给出准确提示.系统故障后能自动转换到人工录入模式,人工录入操作便捷、易懂.     

车号自动识别系统在编组站的应用

在编组站站内安装车号自动识别设备，可以实现列车车辆到达、编组、始发全过程车号信息识别管理，而从，进一步缩短中时、停时，提高编组站作业效率和质量。     

非限制场景下铁路机车车号定位检测方法

针对传统铁路机车车号定位检测模型泛化性较低，不适用于多种检测应用场景等问题，提出一种适用于非限制场景、基于YOLO(You Only Look Once)v4-tiny模型的铁路机车车号定位检测方法。文章采用空洞卷积代替标准卷积，增大机车车号特征提取感受野，提升传统YOLOv4-tiny模型的检测精度；建立铁路机车车号数据集（RLND,Railway Locomotive Number Dataset），用于模型训练，并对模型的检测效果进行验证。验证结果表明，该方法对铁路机车车号的定位检测精度为99.44%，检测速度为50帧/s，能够应对非限制场景下的机车车号定位检测需求。     

车号识别替代抄车号的完整解决方案

车号识别技术(AEI)已经成熟和普及多年,但始终不能很好地应用于编组站自动抄车号。编组站综合集成自动化系统(CIPS)充分利用管控一体化的优势,将AEI信息跟踪与进路自动控制相结合,并以AEI匹配确报为桥梁,建立了到发列车与确报的关联,构成完整的自动抄车号技术,取消了外勤车号员,成为提高编组站自动化程度的成功案例。     

车号自动识别系统的应用与发展

介绍了国外车号自动识别系统的发展情况，我国研制的ＨＴＫ－１９６型车号自动识别系统的组成，原理，功能，特点，技术指标及其应用情况，以及车号自动识别系统在我国铁路运输管理中的作用。     

车号自动识别系统

车号自动识别系统的构成、功能及数据流程等，并就其目前在中国铁路上的应用情况进行了介绍。     

超偏载检测装置车号丢失问题分析

叙述超偏载检测装置车号丢失问题,从车号自动识别系统、电子标签、同频干扰、货车通过速度、轴距表升级等方面,分析车号丢失的成因及其检查方法,并对检修工作做了介绍,以有效提高超偏载检测装置运用的正确性、稳定性和可靠性。     

北京丰台西编组站车号信息系统设计与分析

为提高车号人员的工作效率和编组站的综合自动化水平,建立符合实际需要的车号信息系统十分必要.以北京丰台西站现有车号作业为基础,提出了系统设计原则、系统总体结构以及其它附加功能模块.该系统已经过现场测试和试用,能够满足实际工作需要.     

基于图像识别技术的动车组车号自动识别方法

针对现有动车组车号识别方法存在的问题,提出基于图像识别技术的动车组车号自动识别方法,并在西安动车段进行了现场应用。该方法实现了动车组车号的自动识别,解决了因车号射频标签不完善导致识别率低下的问题,可取代手工记录车号的作业方式,有效提高了检修和调度工作的作业效率,为建设智慧动车段提供技术保障。     

机车车号信息传输和处理方案的提出和实现

本文提出了机务段机车电子标签信息经地面读出设备传输至机务段网络服务器的技术方案，并通过机务车号信息复示软件实现机务车号信息的科学管理。     

编组站车号货检信息共享平台整合方案研究

介绍编组站车号员与货检员的作业特点,论述编组站在信息化建设中整合信息资源,建立车号货检信息共享平台的必要性。提出基于浏览器服务器相结合的车号货检信息共享平台整合建设方案,并给出方案实施的技术路线。该方案的实施可提高信息资源利用率,实现信息资源的整合和共享,避免重复建设和开发,对编组站信息化建设有指导意义。     

浅谈车号自动识别系统在铁路客车上的应用

车号自动识别系统(ATIS)在铁路货车的检修、运用及管理上被广泛应用,为实现铁路货车安全和信息化管理发挥了巨大的作用。本文针对我国铁路客车安装车号自动识别系统的可行性进行了探讨,并对系统建设、应用提出了建议。