基于多级分类的货车车号识别算法

一种基于多级分类的货车车号识别算法。该算法首先利用模板匹配法进行粗分,然后将粗分的结果采用特征匹配的方法作进一步的细分,再利用特定设计的分类器来识别一些候选结果非常相似的字符。

面向铁路货车车号定位的Faster R-CNN卷积神经网络

为了解决传统算法对于铁路货运列车车号识别准确率不高问题,提出了一种面向铁路货车车号定位的Faster R-CNN神经网络。通过调整特征提取网络的相关尺寸参数及连接方式增强了最后一层卷积特征图的细节特征。并采用k-means++聚类算法求取车号区域长宽比改进anchor尺寸设计,使目标检测框与实际车号区域更加贴合。实验过程中,采用了数据增广、dropout方法提升网络的鲁棒性。结果显示,改进Faster R-CNN网络在铁路货车车号定位精度达到了93.15%,召回率90.76%,综合F1指标91.94%,也说明该方法能够对铁路货车车号准确定位,并为车号识别过程提供可靠的数据支持。

基于深度卷积神经网络的货车车号识别研究

准确获取和记录货物列车车号信息是铁路运输系统运行的一项基本任务。传统的货车车号获取办法是由人工抄写记录,存在效率低、容易出现差错等缺点。现有的货车车号自动识别方法需要手工设计图像特征,效率不高。本文利用深度学习技术建立了一种货车车号自动识别方法,首先通过分割边缘密度图像得到字符所在的候选区域,然后通过深度卷积神经网自动学习图像特征,最后利用两个softmax分类器分别完成字符检测和字符识别。识别结果表明该方法可以准确的识别出货车的车号,可以为铁路系统自动化运行和管理提供有力的技术保障。

包围圆分割在铁路货车车号字符的应用

针对铁路货车车号的断裂、倾斜、变形等特点,传统字符分割方法分割精度低的问题,提出一种基于改进包围圆的分割方法。基于铁路货车单行、双行2种排列方式,采用自适应游程算法进行双行车号的分割,鉴于游程算法背景像素前景化的处理特点,预先采用游程算法进行断裂消除,再使用包围圆方法进行字符分割。实验结果表明:在图像质量不高情况下,可以实现良好的分割精度且在分割准确率和鲁棒性方面均优于传统算法。

铁路货车车号管理的发展及其应用信息技术的研究

介绍了我国铁路货车车号在建国以来铁路发展历史中各阶段的管理制度,分析了其发展规律,并结合现阶段铁路实施跨越式发展战略的要求和铁路车辆信息化建设的进程,对车号管理中应用信息技术方面进行了探讨。

铁路货车车号图像识别系统的算法研究

目前货车检修正逐步从计划检修向状态检修过渡,就对货车日常管理提出了更高的要求,而对货车车号识别,是实现对货车进行动态跟踪和管理的重要基础。针对货车车号识别,本文采用深度学习技术,利用YOLO网络模型结构和货车车号字符特点,实现对车号位置的准确检测,克服了光照、污迹、缺失等干扰的影响,同时,利用基于卷积神经网络的分类技术,实现对货车车号的识别。

货车管理车号刷新系统

简要回顾TMIS货车管理车号刷新系统的建设过程，介绍该系统的总体结构、设计原则和建设过程中采用的关键技术，并对应用效益做了简要总结。

货车厂(段)车号识别管理系统的开发

详细叙述了货车厂(段)车号识别管理系统的开发设计思想,阐述了系统开发目标、系统设计结构、系统功能和系统采用的技术,并对系统使用所产生的效益和效果进行了分析。

图像识别技术在货物列车车号识别中的应用

介绍“铁路货物列车车号自动识别系统”。采用计算机图像分析和识别技术以及人工智能、人工神经阿络等先进技术,为实现铁路货物列车车号的自动识别。提供了一种科学有效的手段,无车载设备,便于推广应用。

夜幕较量(二十)

上期梗概：上级决定将冰毒放到美国截查，刘锋的任务是提供装船的情况。在果园的制冰工厂发现姜水安买回的麻黄素是假的，这让杨海天大为恼怒，负责制冰技术的黄新国出主意，愿意收购一批成品顶替。他在每批制毒时克扣了一些，打算利用这个机会抛售。刘锋亲自指挥监视行动，这批毒品运到香港，转送美国。