基于LeNet-5的編組站站內機車車號識別系統的研究

摘要：編組站內機車車號的識別問題一直制約著本務機車綜合管控技術的發展。為了解決這一問題,針對機車車次,機車類型自動識別問題進行研究。改進了基于卷積神經網絡LeNet-5的識別算法,并收集了大量機車車次圖像素材,通過圖像預處理后,使用訓練集進行模型訓練,形成適用于機車車次識別的網絡模型,通過使用python語言與.NET平臺實現了機車車次識別系統的設計。實驗表明,該方法對機車車號的識別達到了較高的識別水平。目前,車號識別系統已在中國鐵路武漢局集團有限公司襄陽北站試驗,高清圖像素材從車站高清貨檢系統處獲取,識別效果良好,為實現智慧型編組站提供了有力的技術支撐。