在铁路物流领域，集装箱箱号的快速精准识别是提升运输效率、降低人工成本的关键环节。华明视讯基于自主研发的计算机视觉与OCR技术，推出火车集装箱箱号识别系统，通过多场景适配、高精度算法与稳定硬件协同，实现全流程自动化识别，助力物流行业数字化转型。
多场景硬件部署，保障数据采集稳定性
针对铁路物流的复杂场景，系统采用模块化硬件设计：
- 火车进站场景：在固定轨道沿线部署高分辨率网络摄像头，支持夜视与抗逆光，通过特征匹配算法跟踪移动车厢，确保箱号连续捕捉。
- 起重机作业场景：在吊装区域安装广角摄像头，结合背景减除技术动态捕捉集装箱正面箱号。
- 堆场出口场景：于闸口处设置多角度摄像头，覆盖半挂车集装箱侧面与正面，解决单一视角遮挡问题。
所有摄像头支持有线/无线双模接入，适应不同现场环境，确保数据实时回传。
深度学习+OCR，实现高精度识别
系统核心技术栈分为三层：
1. 目标检测：采用YOLOv5模型定位集装箱位置，准确率超99%，适应不同光照与天气条件。
2. 图像优化：通过直方图均衡化、局部对比度增强等算法，提升低光照、模糊图像的可用性。
3. 箱号识别：基于Tesseract OCR引擎二次开发，针对集装箱字体风格定制训练集，支持模糊、倾斜箱号的语义校正，综合识别率达98%以上。
全流程软件架构，支持高效运维
系统采用分层设计：
- 数据采集层：实时视频流解码与关键帧提取。
- 处理层：集成跟踪、检测、识别算法，单帧处理耗时<200ms。
- 应用层：提供可视化界面与API接口，支持实时结果展示与第三方系统对接。
通过分布式存储与加密传输，确保数据安全可追溯。
攻克行业痛点，打造实用解决方案
针对遮挡、光照变化等难题，华明视讯通过多摄像头协同与算法补偿（如Siamese网络跟踪）提升鲁棒性；通过边缘计算减轻服务器负载，满足实时性要求。目前，该系统已在国内多个铁路枢纽落地，识别效率较人工提升20倍，错误率下降至0.5%以下。
华明视讯将持续优化AI模型与硬件方案，推动铁路物流向无人化、智能化迈进。
