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貨運列車標記信息智能識別系統|火車車廂識別系統廠家

矩陣軟件貨運列車標記信息智能識別系統，該產品需求來自于大宗物資貨運列車車運客戶的實際業務需要。對于應用貨運列車進行貨物發運的企業，火車車廂信息的識別，特別是行進中列車的識別既非常重要也十分困難，如果信息識別不準確，就可能出現錯裝貨物等各種問題，造成較大損失。現有的處理方式，一般是通過讀取火車車廂底下的RFID信息，再安排工人手工抄錄車號并進行校對，該過程比較繁瑣且容易出現錯誤。

矩陣軟件通過深度學習，針對性建立和訓練AI模型，完成算法優化和固化，形成產品系統，實現了高效靈敏的多目標動態監測技術，可以對行進中的貨運列車進行車頭出現、車廂間隔和標記信息區域的實時甄別，并進而完成多尺寸多目標信息的動態監測和識別。

  聯系電話：17686618046   服務熱線：0531-86970088  網站：http://www.matrixerp.com

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系統運行邏輯流程如下圖所示：

系統配置高速攝像機，安裝在進站口附近，可以響應50公里每小時的火車車廂運行速度，視頻解析節點高速完成視頻幀解析，交由總控節點統一任務調度：首先完成幀快速過濾，過濾掉空軌幀和無信息幀，將目標幀轉發至信息區域提取節點，完成車廂類型編號信息區域和車廂屬性信息區域的大尺寸目標識別提取，并根據對車廂間隔的識別，完成對車廂的切分；標記信息識別節點進一步完成詳細標記信息(車廂類型、編號、載重、自重、容積、換長等)的小尺寸目標識別，識別結果反饋給總控節點，由總控節點完成各車廂標記信息的綜合，得出最終識別結果，最后由應用系統接口模塊將識別結果提供給業務應用系統。

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系統的高效運行，由矩陣軟件自主訓練的AI模型(Matrix-RetinaNet)計算引擎提供支撐，該模型以殘差網絡(ResNet)和特征金字塔網絡(FPN)為骨干網絡，根據大目標和小目標識別的顯著特點，選取特定目標特征層，分別對目標類別和目標位置進行全卷積網絡(Class FCN / Box FCN)計算，得出最終識別結果，模型結構圖如下：

Matrix-RetinaNet模型對于火車車廂信息識別具有95%以上的識別率，而且通過自迭代學習，其識別率可以快速增長到98%；在運行效率上，系統采用智能芯片+定制板卡的模式固化模型算法，從而使整車識別時間小于兩分鐘。