应用现状
传统的集装箱管理系统有赖于手工的箱号辨别和输入，容易出现错误、疏忽和人为干预的种种问题。在实际作业管理过程中，对于压缩货车在站停留时间，保证作业信息管理和货物准确识别有更为严格、高效的要求，如何运用人工智能技术充分发挥各个环节作用，赋能货场作业提质、增效，具有现实意义和重大影响。
系统设计理念
矩阵软件研发的货运汽车AI车号识别系统，根据货运汽车车号识别的不同场景和应用现状，采用传统图像处理技术进行车号识别,往往难以满足准确性的需求，实现对车号和集装箱信息关联管理，达到提高通行效率的目的。系统包括集装箱车辆经过时触发，摄相机抓拍，识别箱号，数据储存和接口的数据传输等部分。在收到识别结果之后，可以做出比对，计算，放行等相应的作业流程或后台处理。后台采用机器学习的Matrix-LirsNet模型，可根据识别数据的训练情况，不断提升识别的准确率。通过高清摄像头采集车辆集装箱运行情况，并对其信息进行过车采集、信息整理，实现实时识别车辆集装箱信息，可为上层系统提供相应的识别数据。以实现作业流程准确、高效衔接与支撑服务。
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