鐵路貨運車號如同人們的身份證號(hào)碼,在(zài)貨物(wù)托運、裝車、填製貨票、列車調度等多個環節(jiē)都(dōu)起著至關重要(yào)的作用。傳統人工抄錄車(chē)號的方式勞(láo)動強度大、易出錯,且無法(fǎ)滿足日益(yì)增長的運輸(shū)量需求。自動識別係(xì)統的(de)出現,不僅提高了(le)效(xiào)率,還產生(shēng)了巨大的社會和經濟效益,如(rú)實現鐵路貨(huò)車實時追蹤管理、消(xiāo)除貨(huò)車使用費漏收等問題。
鐵路貨運列車車號識別(bié)係(xì)統的技術原理
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、反射調製器、編碼器、微處理器和存儲器組成。存(cún)儲器內存放著貨車車號等有關信息。每個貨車電子標簽相當於每輛貨車的 “電子身份證”,它安裝在(zài)貨車底部的中梁上。
2. 地麵識別及傳輸係統
地麵識別係統:由地麵天線、車輪傳感器及安裝在探測(cè)機房的微波射頻裝置、讀(dú)出計算機等組成。地麵天線等一般都安裝在區段站、編(biān)組站(zhàn)、大型貨運站和分界站出入站處的軌道間,對運行的列車(chē)及車輛號碼進行準確(què)的識別與采集。
傳輸(shū)係統:將采集到(dào)的貨車車號通過計算機網絡逐級傳輸到鐵路局、鐵道部。其實(shí)現車號采集的過(guò)程(chéng)是:當一列車經過某一個車(chē)站後,地麵識別係(xì)統(tǒng)很快地讀出安裝在貨車底部的貨(huò)車電子(zǐ)標簽內的貨車車號等信息,並將(jiāng)獲取的車號信息傳到車(chē)站集中控製與處理係統,然後(hòu)再通過計算機網絡逐級傳輸到鐵路局、鐵道部(bù),供有關部門使用。
車種編(biān)碼在鐵路貨運列車車號編碼中起著至關重要的作用(yòng)。不同(tóng)的字母代表著不同類(lèi)型的貨車,如 C 代表敞車(chē),主要用於運(yùn)送煤炭、礦石(shí)、木材等大宗貨物。這種敞車沒有車頂,向上敞開(kāi),便於裝卸貨物。P 代表棚車,帶有車頂和窗(或通風口),可有效(xiào)防止雨水進入,適合運輸(shū)各(gè)種不能濕損日曬或容易散失的貨物。N 代表平板車,主(zhǔ)要用(yòng)來裝運汽車(chē)、木材、鋼材等體積較大(dà)的貨物,還可借助集裝箱來裝運其他貨物。G 代(dài)表罐(guàn)車,是一種具有(yǒu)罐(guàn)裝車體的車輛(liàng),專門運輸各種液體、液化(huà)氣體和粉末狀貨(huò)物(wù)。B 代表保溫車,車體有隔熱層,能減少車內外之間的熱交換(huàn),供運輸易腐或對溫度有特殊要求的貨物。L 代表糧食(shí)車,車輛采用無(wú)中梁全鋼焊接整體(tǐ)承載結構,主要用於裝運玉米、小麥、大豆等散粒糧食類貨物。JSQ 代表用於商品小汽車運輸的火車車廂,常見車型有 JSQ5、JSQ6 等。
車型代號通常是一個兩位數數字,表明貨車車輛的載重量。例如,數字 70 可能代表 70 噸或 70 升的載重(chóng)量。
車(chē)號首位代表不同的車種,後麵 6 位是(shì)順序號(hào)。這種編(biān)碼方式使得每一輛貨車(chē)都有一個唯一的標識,方便鐵路部門進(jìn)行管理和追蹤。例如,一輛敞車的車號可(kě)能是 C123456,其中 C 代表敞車,123456 是順序號。同樣,棚車的車號(hào)可能是 P789012,罐車的車號可能是 G345678 等。這種編碼規則有助於快速準確地識別貨車的類型和所屬序列(liè),提(tí)高鐵路貨運的(de)管理效率。
山東矩陣軟件研發的貨運列車 AI 車號識別係統
特(tè)點(diǎn):能自動抓取攝像頭拍攝畫麵,智能甄別畫麵內是否有車,對列車(chē)停車、倒車等情況可作出對應數據處理,存儲車廂圖片便於回查檢驗。整套(tào)係統所涉及硬件較(jiào)少,主要硬件僅 “矩陣邊緣識別小站” 和攝像頭;其中係統使用的(de) “矩陣邊緣識別(bié)小站(zhàn)” 與華(huá)為合作生產,可使用室內外的高低溫工作環境。開啟後,可對畫麵內的列車停車、倒車等情況作出對應數據處理,避免車輛的行進異常影響到最終識別結果。所有列車識別後都會存儲車廂圖片(piàn),便於後期車廂問(wèn)題的回(huí)查(chá)與(yǔ)檢驗。也可與軌道衡係統結合使用,對列車發運的超載、安全發運可起到重要作用;可廣泛應用到煤礦、貨運站、計量站等(děng)使用(yòng)場(chǎng)景。
隨著物流和鐵(tiě)路運輸的發展,鐵路貨運列車車號(hào)識別係統將繼續向著高效、準確、自動(dòng)化的方向發展。在人工智能、機(jī)器學習等技術的推動下,圖像處理技術在鐵(tiě)路貨車車號識別中的應用前景廣闊,具有很大的發展潛力。
首先,在技術方(fāng)麵,基於圖(tú)像處理的鐵路貨車車號(hào)識別技(jì)術將不斷進步。目前,圖像處理(lǐ)技術主(zhǔ)要包括圖像采集(jí)、處理和分析等步驟,在未來,圖像采集設備(bèi)將更(gèng)加先進,能夠(gòu)在各種複雜環境下獲取(qǔ)高質量的圖像。例如,采用更(gèng)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(xiàng)處理過程也將更加智(zhì)能化(huà),通過不斷優化算法,提高對圖像(xiàng)的預處理、分割和特征提取的效率和準確性(xìng)。同時,深度(dù)學習技術將在車號識別中發揮更大的作用,利用深度神經(jīng)網絡對(duì)車號(hào)進行識別,提高識別準確率和穩定性。