鐵路貨運車號如同人們的身份證號碼,在貨物托運、裝車、填制貨票、列車調(diào)度等多個環(huán)節(jié)都起著至關(guān)重要的作用。傳統(tǒng)人工抄錄車號的方式勞動強度大、易出錯,且無法滿足日益增長的運輸量需求。自動識別系統(tǒng)的出現(xiàn),不僅提高了效率,還產(chǎn)生了巨大的社會和經(jīng)濟效益,如實現(xiàn)鐵路貨車實時追蹤管理、消除貨車使用費漏收等問題。
鐵路貨運列車車號識別系統(tǒng)的技術(shù)原理
1. 貨車電子標簽組成部分
貨車電子標簽由微帶天線、虛擬電源、反射調(diào)制器、編碼器、微處理器和存儲器組成。存儲器內(nèi)存放著貨車車號等有關(guān)信息。每個貨車電子標簽相當于每輛貨車的 “電子身份證”,它安裝在貨車底部的中梁上。
2. 地面識別及傳輸系統(tǒng)
地面識別系統(tǒng):由地面天線、車輪傳感器及安裝在探測機房的微波射頻裝置、讀出計算機等組成。地面天線等一般都安裝在區(qū)段站、編組站、大型貨運站和分界站出入站處的軌道間,對運行的列車及車輛號碼進行準確的識別與采集。
傳輸系統(tǒng):將采集到的貨車車號通過計算機網(wǎng)絡逐級傳輸?shù)借F路局、鐵道部。其實現(xiàn)車號采集的過程是:當一列車經(jīng)過某一個車站后,地面識別系統(tǒng)很快地讀出安裝在貨車底部的貨車電子標簽內(nèi)的貨車車號等信息,并將獲取的車號信息傳到車站集中控制與處理系統(tǒng),然后再通過計算機網(wǎng)絡逐級傳輸?shù)借F路局、鐵道部,供有關(guān)部門使用。
車種編碼在鐵路貨運列車車號編碼中起著至關(guān)重要的作用。不同的字母代表著不同類型的貨車,如 C 代表敞車,主要用于運送煤炭、礦石、木材等大宗貨物。這種敞車沒有車頂,向上敞開,便于裝卸貨物。P 代表棚車,帶有車頂和窗(或通風口),可有效防止雨水進入,適合運輸各種不能濕損日曬或容易散失的貨物。N 代表平板車,主要用來裝運汽車、木材、鋼材等體積較大的貨物,還可借助集裝箱來裝運其他貨物。G 代表罐車,是一種具有罐裝車體的車輛,專門運輸各種液體、液化氣體和粉末狀貨物。B 代表保溫車,車體有隔熱層,能減少車內(nèi)外之間的熱交換,供運輸易腐或?qū)囟扔刑厥庖蟮呢浳?。L 代表糧食車,車輛采用無中梁全鋼焊接整體承載結(jié)構(gòu),主要用于裝運玉米、小麥、大豆等散粒糧食類貨物。JSQ 代表用于商品小汽車運輸?shù)幕疖囓噹?,常見車型?JSQ5、JSQ6 等。
車型代號通常是一個兩位數(shù)數(shù)字,表明貨車車輛的載重量。例如,數(shù)字 70 可能代表 70 噸或 70 升的載重量。
車號首位代表不同的車種,后面 6 位是順序號。這種編碼方式使得每一輛貨車都有一個唯一的標識,方便鐵路部門進行管理和追蹤。例如,一輛敞車的車號可能是 C123456,其中 C 代表敞車,123456 是順序號。同樣,棚車的車號可能是 P789012,罐車的車號可能是 G345678 等。這種編碼規(guī)則有助于快速準確地識別貨車的類型和所屬序列,提高鐵路貨運的管理效率。
山東矩陣軟件研發(fā)的貨運列車 AI 車號識別系統(tǒng)
特點:能自動抓取攝像頭拍攝畫面,智能甄別畫面內(nèi)是否有車,對列車停車、倒車等情況可作出對應數(shù)據(jù)處理,存儲車廂圖片便于回查檢驗。整套系統(tǒng)所涉及硬件較少,主要硬件僅 “矩陣邊緣識別小站” 和攝像頭;其中系統(tǒng)使用的 “矩陣邊緣識別小站” 與華為合作生產(chǎn),可使用室內(nèi)外的高低溫工作環(huán)境。開啟后,可對畫面內(nèi)的列車停車、倒車等情況作出對應數(shù)據(jù)處理,避免車輛的行進異常影響到最終識別結(jié)果。所有列車識別后都會存儲車廂圖片,便于后期車廂問題的回查與檢驗。也可與軌道衡系統(tǒng)結(jié)合使用,對列車發(fā)運的超載、安全發(fā)運可起到重要作用;可廣泛應用到煤礦、貨運站、計量站等使用場景。
隨著物流和鐵路運輸?shù)陌l(fā)展,鐵路貨運列車車號識別系統(tǒng)將繼續(xù)向著高效、準確、自動化的方向發(fā)展。在人工智能、機器學習等技術(shù)的推動下,圖像處理技術(shù)在鐵路貨車車號識別中的應用前景廣闊,具有很大的發(fā)展?jié)摿Α?/div>
首先,在技術(shù)方面,基于圖像處理的鐵路貨車車號識別技術(shù)將不斷進步。目前,圖像處理技術(shù)主要包括圖像采集、處理和分析等步驟,在未來,圖像采集設備將更加先進,能夠在各種復雜環(huán)境下獲取高質(zhì)量的圖像。例如,采用更高分辨率的相機,能夠更清晰地拍攝貨車車號,提高識別的準確性。圖像處理過程也將更加智能化,通過不斷優(yōu)化算法,提高對圖像的預處理、分割和特征提取的效率和準確性。同時,深度學習技術(shù)將在車號識別中發(fā)揮更大的作用,利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡對車號進行識別,提高識別準確率和穩(wěn)定性。