基于图像的车牌自动识别技术论文，基于机器视觉的车牌识别系统

很多朋友对基于图像的车牌自动识别技术论文，基于机器视觉的车牌识别系统不是很了解，每日小编刚好整理了这方面的知识，今天就来带大家一探究竟。

1、企业简介

山东矩阵软件工程有限公司成立于2006年。十余年来一直专注于集团层面大宗物资称重、发运、营销系统的应用和开发，形成了涵盖大宗物资公路、铁路、物流的综合解决方案。矩阵软件产品服务于600多家客户，涉及煤炭、水泥、建材、粮油、化工等行业。大宗物资年发运量15亿吨，管理车辆40多万辆。

主导产品在国内大宗材料智能应用细分市场占有率10%左右，山东省占有率30%以上，居国内大宗材料领域首位，行业知名度较高。

2、案例概述目前，AI技术的图像处理技术在汽车牌照识别方面取得了很大的进步，出现了一批汽车牌照识别系统。然而，车号识别的进展缓慢。虽然有一些科研成果，但是应用产品很少。根本原因在于列车使用环境差，号码污损程度高，复杂环境下获取高质量图片的比例低，难以保证足够高的识别率。

该系统在matrix煤炭称重系列软件的基础上，适应当前动车货运管理自动化的要求，应用视频关键帧提取、神经网络、图像识别等关键技术，采用自主研发并训练的深度学习模型，从整体上提高系统在动态、不同气候、不同光照环境下的适应性，提高准确识别率。

利用高效灵敏的多目标动态监控技术，实时识别行驶中的货物列车车头外观、车间距和标记信息区域，进而完成多尺寸、多目标信息的动态监控和识别。实现货运列车实时跟踪管理，提供准确、实时的基础数据信息平台；实现装车货运站的实时管理、车流的精确统计和实时调整；实现动车运输的自动化管理。3、应用效果

(1)当列车速度小于等于100 km/h时，实现在线识别，识别结果提供WebService接口。(2)适用于昼夜等不同光照，以及雨、雾、雪等复杂天气。(3)列车停车或倒车时的准确识别。列车通过后，2分钟内会显示识别信息。4、应用场景

(1)公司与北京铁路局合作，在天津塘沽北建立合作试点，解决了磁条损坏时无法读取车号、通过计量站的车辆载重信息无法通过识别系统准确记录等问题。(2)与成都铁路局(黔梅江)使用的防偏载系统对接，利用该系统匹配集装箱和车厢号。解决了原车号和箱号需要人工复制匹配的问题，提高了货运站的装卸效率。

(3)在兖矿集团10余个矿山运行，年提升输送量200万吨，输送效率提升25%。5、主要创新点(1)与中科院合作，获得基础AI模型和自训练AI模型(Matrix-RetinaNet)。(2)适用于天气变化、环境变化、列车状态变化下的工业户外场景。(3)实现多尺度、多目标信息的动态监测和识别。(4)采用业界领先的智能边缘计算平台(华为Atlas 500)。6、后续规划

继续加强人工智能在标签信息智能识别中的应用，重点突破特殊气象环境下的识别率问题。(1)移植微服务框架，实现标签信息的智能检测(单幅图片检测、视频流检测)。(2)利用模型强化训练技术，通过业务应用的反馈闭环，不断优化提升模型的算法，以适应不同的应用场景，通过不断提升，识别准确率达到99%以上。

(3)构建物流称重行业AI基础支撑平台，为相关行业应用提供智能化升级支持，如火车车皮自动管理、货运列车自动装车等。黄飞

以上知识分享希望能够帮助到大家！