基于深度学习的TEDS系统车号识别算法研究

资 源 简 介

基于深度学习的TEDS系统车号识别算法研究

详 情 说 明

基于深度学习的TEDS系统车号识别算法是一种结合机器视觉和深度学习技术的智能化解决方案，主要用于铁路列车运行安全监测。该系统通过安装在轨道旁的图像采集设备实时捕捉列车车号信息，并利用深度学习模型实现车号的自动识别与记录。

核心算法通常采用卷积神经网络（CNN）作为基础架构，处理列车车号图像中的复杂特征。首先对原始图像进行预处理操作，包括去噪、对比度增强和倾斜校正，以提高后续识别的准确性。然后通过多层级卷积和池化操作提取车号区域的局部特征，逐步构建高级语义表示。

针对车号识别任务的特点，算法会融入注意力机制或空间变换网络，以应对不同光照条件、污损或倾斜的车号图像。最终的识别模块通常采用连接时序分类（CTC）或基于注意力机制的序列建模方法，将图像特征映射为车号字符序列。

该技术的优势在于能够适应列车高速运行下的动态识别场景，同时具备较强的抗干扰能力。通过持续优化模型结构和训练策略，现代TEDS系统的车号识别准确率已达到实际部署的要求，大幅提升了铁路运维效率。