火车车号识别系统是由山东矩阵软件自主研发的一款基于深度学习的车号识别系统，具有高效率、高准确率以及易部署的特点。 车号识别系统基于深度学习神经网络技术，可以实时快速地识别、解析和存储车号，并且能够自动剔除遮挡物和错误车号、以及识别不同车号。 另外，由于火车车号识别系统是使用了多个 CPU进行数据处理和解析，因此可以将一台服务器完成多台手机以及多个摄像头的数据交互与解析，极大地提高了数据采集、解析和分析的效率。 由于火车车号识别系统需要使用大量的数据来进行训练与识别工作，因此在部署过程中一般会需要使用多台服务器来完成服务器集群工作。 由于目前我国铁路运行情况较复杂，所以需要更灵活快速地实现火车车号识别功能。

一、应用场景

火车车号识别系统可以广泛应用于机场、火车站等场合，同时也能够应用于工厂、仓库等领域，还可以应用于金融部门等多个领域。

1、货运列车厂站

2、铁路物流园

二、系统架构

总体架构是：前端摄像头采集车辆图像，通过图像处理模块，如卷积神经网络模块的卷积、池化、激活函数模块进行图像预处理，如：增强、去噪算法、边缘提取等功能；后端服务器通过网络将前端采集到的图像传至后端处理平台进行数据分析与识别。

主要应用场景：

•火车通过道口时的车辆监测，实时了解车辆信息；

•列车通过站台前的车辆检测，判断是否有列车停靠；

•列车通过桥梁、隧道时，对列车进行拍照并自动识别车号。

三、产品功能

●通过前端采集的数据，建立车号识别模型；

●通过对采集到的火车信息进行解析处理，生成对应列车的车牌信息，包括车辆识别代码、车型、车牌号等信息。

四、产品优势

高效率：速度快、数据高，满足业务需求

高准确率：可识别准确率达到98%以上

易部署：无需维护，无需服务器部署，简单快捷，节省人力成本