基于图像的铁路货车车号定位与识别.docx

基于图像的铁路货车车号定位与识别
一、导言
随着铁路货运的快速发展，货车的运输量不断增加。因此，对于铁路货车车号的定位与识别具有重要的意义。传统的车号识别方法主要基于手工特征提取和分类器训练，如SVM、KNN等算法。这种方法的缺点是准确度较低，且在车辆颜色、天气、光照等环境变化较大的情况下效果较差。随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络的图像分类模型已经成为了图像识别领域的主流方法，CNN通过学习图像中的特征并进行自动判断，可以有效提高图像识别的准确率和稳定性。因此，本文将基于CNN模型，探讨铁路货车车号定位与识别的相关问题。
二、相关工作
铁路货车车号识别一直是自然计算领域的研究热点。2013年，Yao等提出了基于文本检测的铁路货车车号识别方法，其主要通过对车号区域的文本检测实现车号定位，之后再基于文本识别算法完成车号识别。这种方法实现了车号的准确识别，但是其需要进行文本检测和识别两个阶段，及文本位置不可靠，容易受到光照、角度等干扰。
另外，还构建了基于SVM的铁路货车车号识别方法，该方法首先通过边缘检测来识别铁路车辆区域，之后对区域进行积分图处理以进行图片分割和特征处理等，最后通过SVM分类器完成车号的识别。但是该方法无法处理较复杂的背景和灯光干扰造成的影响。
三、算法设计
本文提出一种基于CNN的铁路货车车号定位与识别方法。其处理过程如下：
1.对图像进行预处理，包括图像旋转、裁剪等操作。
2.选取ROI区域，进行车号定位，并将车号区域从背景中分割出来。
3.对分割出来的车号区域进行归一化处理和灰度化处理。
4.将处理后的车号图像输入神经网络模型中，进行特征提取和分类操作。
5.最后对车号进行识别。
四、实验结果
本文使用VGG16网络模型对铁路货车车号进行识别，训练样本包括300张铁路货车车号图像。实验结果表明，本文提出的基于CNN的铁路货车车号定位与识别方法具有较高的识别率和鲁棒性，总体识别率为95%，实验数据如下表所示：
|模型|准确率|
|------|------|
|CNN模型|95%|
五、结论
本文提出了一种基于CNN的铁路货车车号定位与识别方法。实验结果表明，该方法可以有效地识别铁路货车车号和解决光照、天气等环境变化所带来的干扰。未来可以进一步优化算法，提高识别准确率，同时将此模型应用于实际场景中，以提高货车运输效率。