Volume 1,Issue 9
货运车流编组清单智能生成技术的研究与应用
铁路货运作为国民经济的关键支撑，其智能化水平直接影响物流效率与安全。当前多数铁路货运站及专用线仍依赖人工记录车号、手动生成编组清单，存在效率低、易出错、改造成本高等问题，难以适配货运量增长需求。针对此痛点，本研究研发低成本、高适配性的货运车流编组清单智能生成技术，通过 “图像采集 - 预处理 - 字符识别 - 系统集成” 全流程创新，构建基于嵌入式机器视觉与深度学习的技术体系。研究突破复杂场景下车号字符精准处理、轻量化多模态识别模型、低成本系统集成三大核心技术，在济南局 3 条典型专用线开展 60 天现场测试，结果表明：车号识别准确率达 99.2%，单辆车识别时间 450ms，单条线路改造成本≤ 10 万元（仅为传统 RFID 方案的 4.55%），单班复核效率提升 279%。该技术可实现货运车流编组清单自动化生成，为铁路货运智能化转型提供关键支撑，具有显著的经济与管理效益[1]。
[1] 中华人民共和国交通运输部. 交通强国建设纲要 [Z]. 2019.
[2] 中国国家铁路集团有限公司. 新时代交通强国铁路先行规划纲要 [Z]. 2020.
[3] 全国铁路专业标准化技术委员会. GB/T 29742-2013 铁路应用 货运车号自动识别[S]. 北京：中国标准出版社,2013.
[4] 李建清, 王剑. 铁路货车车号识别技术发展与应用 [J]. 中国铁路,2022 (5)：45-51.
[5] Zhang Y, Li H. Lightweight CNN-RNN Model for Railway Freight Car Number Recognition[J]. IEEE Access, 2023, 11: 78452-78461.
[6] 华为技术有限公司. 铁路货运智能化解决方案白皮书 [R]. 2024.
[7] 中国铁路济南局集团有限公司. 2024 年铁路货运专用线运营报告 [R]. 2024.
[8] 赵伟. 嵌入式机器视觉在铁路车号识别中的应用研究 [D]. 北京：北京交通大学,2023.
[9] 孚为智能科技有限公司. 集装箱箱号 OCR 识别系统技术手册 [Z]. 2023.
[10]Redmon J, Farhadi A. YOLOv3: An Incremental Improvement[EB/OL].https:// arxiv.org/abs/1804.02767, 2018.