列车车厢号在车辆管理、货车追踪、货检安全监控以及行车调度中起着重要作用，加快识别列车车厢号已成为实现快速运输的先决条件。

每节车厢喷印的编号都具有唯一性，不同车型意味着图像背景更为复杂。像是敞车、平车、罐车、篷车等车型，由于车厢表面凹凸不平，车号编码的喷印位置受车厢结构的制约，使得车号字符之间存在不规律间隔。

而且列车长期工作在室外，导致车厢表面油漆劣化，部分字符缺失或模糊，给识别车厢信息带来难言的障碍。

当货运列车处于运动状态时，还会出现图像运动模糊，这使车厢编号识别迎来极大挑战。

随着煤炭运输量的急剧扩大，传统人工识别、抄录信息的作业方式，显然已经不适用。铁路货车厢号智能识别系统却能够在面对如此复杂并快速移动的场景下，对列车车厢号做出精准快速识别。

当铁路货运列车经过指定位置时，车厢号智能识别系统触发摄像机拍摄铁路货运列车车厢视频。然后，将采集的列车车厢视频传送到工控机上进行处理。

合作集运站应用系统场景

列车移动图像采集往往会导致图像模糊，这使得基于单帧图像处理的车号识别效果一般。而车厢号智能识别系统能够利用视频序列中的时间冗余信息，建立多帧车号联合识别模型。

先将相同车号区域多帧图像的聚类，然后对多帧图像分别进行单帧初识别，最后将多个识别结果进行统计分析，并选取概率值最大的识别结果作为该节车厢车号。有效解决因运动模糊而导致单帧车号识别效果一般的问题。

列车运行中，有些车厢号信息发生扭曲，该系统则运用算法对其进行透视矫正，采用基于轮廓检测的均分分割算法对字符进行分割，通过粗网格特征提取和神经网络模式识别的方法，对应数据库模型样本进行分析，最终识别出车厢号信息。

在现实场景，有时还会出现陌生的车型，传统人工识别难度加大，效率降低。而该系统面对此问题也可快速识别。因为它可通过训练扩展识别更多车型。基于扩增的大量车号训练样本，进行模型训练，由此精准快速识别车厢信息。此外，车厢号智能识别系统能够整理错误样本，并将错误样本当作训练样本对模型进行多次训练，不断优化模型，以此来提高识别效果。

在快速移动场景下，该系统可轻松完成列车车厢号检测与识别，2分钟内出识别结果，识别率可达98%以上。

随着煤炭经济的快速发展，除了要面对如何准确快速识别车厢编号的困境，煤炭企业还会面临更多的挑战，而信息化、数字化改造升级正在成为一种新趋势。它不仅能为企业实现降本增效，还能帮助企业提高市场竞争力以及拓展新的业务板块。