摘要
本发明公开了一种基于图像识别的铁路货车平板车厢编号自动识别方法,包括如下步骤:S1、采集铁路货车平板车厢的图像数据,并进行预处理;S2、利用改进的CPSeg模型对预处理图像数据进行图像分割,并在改进的CPSeg模型中引入对比学习的预训练任务优化图像分割,生成车厢编号区域;S3、利用CoAtNet网络对车厢编号区域进行深度特征提取,结合自适应注意力机制对车厢编号区域中的关键字符进行定位和识别;S4、对识别出的车厢编号的字符进行字符顺序优化;S5、将优化后的车厢编号与铁路运输管理系统实时对接,自动更新车厢信息。本发明充分利用了改进的CPSeg模型和CoAtNet网络,进行铁路货车平板车厢编号的自动识别,具备分割精度高、字符定位准确和识别效率快的优点。
技术关键词
预处理图像数据
车厢
自动识别方法
铁路货车
字符
样本
损失函数优化
像素点
深度特征提取
全局特征提取
图像分割
全局特征信息融合
加权特征
注意力机制
平板
Softmax函数
管理系统
局部特征信息
特征提取能力