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。

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。

机车周转信息管理系统的开发与应用

阐述了如何引入计算机和网络技术 ,基于机车车号识别系统信息 ,开发机车周转信息管理系统 ,实时收集和处理库内机车周转信息 ,实现机车周转动态信息的远程传输与复示 ,适应长交路轮乘制发展 ,达到机车调度远程监控 ,革新机车库内作业管理模式 ,提高机车调度信息化管理手段。

朔黄铁路机务电子闸楼系统的设计与应用

介绍朔黄铁路机务电子闸楼系统(简称电子闸楼系统)的设计目标;电子闸楼系统主要由闸楼分界口设备、数据处理中心和外部数据接口组成,其核心技术是机车车号图像识别技术;阐述并分析电子闸楼系统设计方案。电子闸楼系统在朔黄铁路发展有限责任公司机辆分公司肃宁北本段投入运行,在神池南折返段东、西闸楼和黄骅港折返段投入使用后,机车出入库作业实现了闸楼无人值守。

射频识别技术的应用

叙述了射频技术在机车车号识别中的应用,介绍了该系统的构成及功能、工作流程以及标签的工作原理。