在铁路货运领域，集装箱箱号的高效准确识别一直是提升物流运作效率的关键。传统人工记录方式不仅耗时耗力，还容易因视觉疲劳或环境干扰导致错误。为解决这一痛点，华明视讯基于计算机视觉技术，推出了一套高效、稳定的铁路货运箱号识别系统，可广泛应用于火车进站、起重机作业及半挂车出堆等多种场景。
该系统通过部署高分辨率、具备夜视功能的网络摄像头，在火车进站轨道、起重机操作区域及堆场出口等关键点位进行多角度覆盖，确保在不同光线和天气条件下均可捕获清晰稳定的视频流。
在技术层面，系统融合了深度学习目标检测模型（如YOLOv5）与OCR字符识别技术，实现对运动中的集装箱实时定位与箱号提取。针对集装箱箱号字体特点，我们优化了识别算法，大幅提升复杂背景下的识别准确率。同时，系统具备良好的实时处理能力，可满足高并发场景下的数据处理需求。
为应对实际场景中的遮挡、光照变化等挑战，系统采用多视角视频融合与图像增强方法，结合动态目标跟踪算法，有效避免漏检和误识别。数据传输与存储全程加密，保障业务数据安全。
华明视讯箱号识别系统不仅提升了物流信息录入的自动化水平，降低了人力成本，也为全局物流调度与仓储管理提供了可靠的数据支撑。未来，我们将持续优化算法适配性，进一步推动铁路货运的数字化与智能化转型。
