在鐵路物流領域，集裝箱箱號的快速精準識別是提升運輸效率、降低人工成本的關鍵環節。華明視訊基于自主研發的計算機視覺與OCR技術，推出火車集裝箱箱號識別系統，通過多場景適配、高精度算法與穩定硬件協同，實現全流程自動化識別，助力物流行業數字化轉型。

多場景硬件部署，保障數據采集穩定性

針對鐵路物流的復雜場景，系統采用模塊化硬件設計：

- 火車進站場景：在固定軌道沿線部署高分辨率網絡攝像頭，支持夜視與抗逆光，通過特征匹配算法跟蹤移動車廂，確保箱號連續捕捉。

- 起重機作業場景：在吊裝區域安裝廣角攝像頭，結合背景減除技術動態捕捉集裝箱正面箱號。

- 堆場出口場景：于閘口處設置多角度攝像頭，覆蓋半掛車集裝箱側面與正面，解決單一視角遮擋問題。

所有攝像頭支持有線/無線雙模接入，適應不同現場環境，確保數據實時回傳。

深度學習+OCR，實現高精度識別

系統核心技術棧分為三層：

1. 目標檢測：采用YOLOv5模型定位集裝箱位置，準確率超99%，適應不同光照與天氣條件。

2. 圖像優化：通過直方圖均衡化、局部對比度增強等算法，提升低光照、模糊圖像的可用性。

3. 箱號識別：基于Tesseract OCR引擎二次開發，針對集裝箱字體風格定制訓練集，支持模糊、傾斜箱號的語義校正，綜合識別率達98%以上。

全流程軟件架構，支持高效運維

系統采用分層設計：

- 數據采集層：實時視頻流解碼與關鍵幀提取。

- 處理層：集成跟蹤、檢測、識別算法，單幀處理耗時<200ms。

- 應用層：提供可視化界面與API接口，支持實時結果展示與第三方系統對接。

通過分布式存儲與加密傳輸，確保數據安全可追溯。

攻克行業痛點，打造實用解決方案

針對遮擋、光照變化等難題，華明視訊通過多攝像頭協同與算法補償（如Siamese網絡跟蹤）提升魯棒性；通過邊緣計算減輕服務器負載，滿足實時性要求。目前，該系統已在國內多個鐵路樞紐落地，識別效率較人工提升20倍，錯誤率下降至0.5%以下。

華明視訊將持續優化AI模型與硬件方案，推動鐵路物流向無人化、智能化邁進。