孚为智能作为铁路智能化领域的企业，我们研发的火车号码识别系统由多个关键模块组成，共同实现高效、精准的车号识别功能。以下是系统的主要组成部分：
一、数据采集与处理模块
系统前端配置高清工业级摄像头阵列，能够全天候捕捉行驶中或静止状态下的火车车体图像。采集模块具备智能曝光调节和动态追焦功能，确保在不同光线条件及车速下都能获取清晰图像。图像预处理环节采用去噪算法和自适应二值化技术，有效解决雨雪天气、反光等复杂环境下的图像质量问题。
二、智能定位与分割系统
通过融合YOLOv5目标检测算法和传统图像处理技术，系统能精准定位各类车型（敞车、罐车、平板车等）的车号区域位置。du创的多尺度分割算法可有效处理车体污损、部分遮挡等情况，确保字符完整提取。针对中国铁路te有的车号编排特点，系统还内置了车号位置知识库，进一步提升定位准确率。
三、核心识别引擎
系统采用孚为智能自主研发的DeepRail深度学习框架，基于改进的ResNet-50架构，专门针对中文铁路车号特点进行优化。识别引擎支持：
- 车型车号识别（如C70 1523874）
- 技术参数识别（载重、自重、容积等）
- 集装箱号识别（符合ISO6346标准）
- 特种车辆标识识别
四、数据关联与校验系统
这是孚为系统的du特优势模块，能够实现：
1. 自动统计车厢数量并校验车序
2. 集装箱与平板车号智能匹配
3. 技术参数逻辑校验（如载重与车型匹配性检查）
4. 与铁路TMIS系统数据比对
五、输出与接口模块
系统提供标准化的数据输出接口，支持：
- 实时识别结果推送
- 批量数据导出
- 异常情况预警
- 与铁路现有管理系统无缝对接
孚为智能火车号码识别系统通过这五大模块的协同工作，实现了99%以上的识别准确率，已成功应用于全国18个tie路局和多个国际陆港。我们将持续优化各组件性能，为铁路智能化建设提供更优质的技术解决方案。
