在鐵路貨運領域，快速準確地識別車廂及集裝箱信息是提升運輸效率、保障安全管理的關鍵環節。孚為智能基于自主研發的OCR（光學字符識別）技術，結合深度學習算法，構建了一套高效可靠的火車車號自動識別系統，徹底改變了傳統人工抄錄的低效模式。

一、OCR技術的核心應用場景

1. 車廂標記信息識別

通過高清攝像頭采集車輛視頻流，OCR技術可實時提取車廂表面的車號、車型、載重、定檢日期等關鍵信息，即使面對銹蝕、污損或傾斜的字符，也能通過圖像增強和抗干擾算法實現高精度識別。

2. 集裝箱箱號自動識別

集裝箱號通常由字母、數字及校驗碼組成，位置和字體不固定。孚為智能的OCR系統通過多角度拍攝和動態校正技術，確保箱號識別的準確率超過99.5%，大幅降低人工核驗成本。

3. 載重數據智能核驗

系統同步識別車廂自重、載重等數據，并與貨運單據自動比對，及時發現超載或數據不符的情況，為安全運輸提供技術保障。

二、技術優勢與創新

- 深度學習驅動：采用卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）模型，持續優化復雜環境下的字符分割與識別能力。

- 多模態數據處理：兼容視頻流、靜態圖像等多種數據源，支持夜間、雨雪等惡劣條件下的穩定工作。

- 全流程自動化：從圖像采集、字符識別到數據對接，10秒內完成單節車廂的全信息提取，效率較人工提升20倍以上。

三、落地價值

孚為智能的OCR系統已廣泛應用于編組站、貨運站及企業專用線，幫助客戶實現：

- 降本增效：減少90%以上的人工抄錄錯誤，縮短列車停靠時間；

- 數據追溯：自動存儲車輛圖像與識別結果，為調度決策提供客觀依據；

- 安全管控：實時監測異常車號或過期未檢車輛，強化運輸安全防線。

未來，孚為智能將持續優化OCR技術的泛化能力，推動鐵路貨運向全流程智能化升級，為行業數字化轉型提供核心技術支撐。

孚為智能——專注鐵路AI識別，助力智慧物流高效運轉！