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在鐵路貨運領域，集裝箱箱號的高效準確識別一直是提升物流運作效率的關鍵。傳統人工記錄方式不僅耗時耗力，還容易因視覺疲勞或環境干擾導致錯誤。為解決這一痛點，華明視訊基于計算機視覺技術，推出了一套高效、穩定的鐵路貨運箱號識別系統，可廣泛應用于火車進站、起重機作業及半掛車出堆等多種場景。
該系統通過部署高分辨率、具備夜視功能的網絡攝像頭，在火車進站軌道、起重機操作區域及堆場出口等關鍵點位進行多角度覆蓋，確保在不同光線和天氣條件下均可捕獲清晰穩定的視頻流。
在技術層面，系統融合了深度學習目標檢測模型（如YOLOv5）與OCR字符識別技術，實現對運動中的集裝箱實時定位與箱號提取。針對集裝箱箱號字體特點，我們優化了識別算法，大幅提升復雜背景下的識別準確率。同時，系統具備良好的實時處理能力，可滿足高并發場景下的數據處理需求。
為應對實際場景中的遮擋、光照變化等挑戰，系統采用多視角視頻融合與圖像增強方法，結合動態目標跟蹤算法，有效避免漏檢和誤識別。數據傳輸與存儲全程加密，保障業務數據安全。
華明視訊箱號識別系統不僅提升了物流信息錄入的自動化水平，降低了人力成本，也為全局物流調度與倉儲管理提供了可靠的數據支撐。未來，我們將持續優化算法適配性，進一步推動鐵路貨運的數字化與智能化轉型。
