基于深度学习的列车车号精确定位与识别方法

    公开(公告)号:CN110991447A

    公开(公告)日:2020-04-10

    申请号:CN201911166263.9

    申请日:2019-11-25

    Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的列车车号精确定位与识别方法,包括:采集列车全景图,对所述全景图进行尺寸调整;构建列车车号定位网络,并将调整后的全景图作为训练集对列车车号定位网络进行训练;根据列车车号定位网络输出的列车车号区域对列车车号识别网络进行训练;将需要识别的列车全景图进行尺寸调整,并输入到已训练好的车号定位网络,得到精确定位的列车车号区域;将列车车号区域输入到训练好的车号识别网络进行识别,得到车号数字识别结果。通过该方法能够处理任意长度的车号序列,解决了复杂场景中手工特征和现有深度学习方法定位精准度低、难以区分小尺寸车号的缺点,而且不涉及字符分割,实现了整体识别。

    列车车流推算方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113682352A

    公开(公告)日:2021-11-23

    申请号:CN202111037812.X

    申请日:2021-09-06

    Abstract: 本发明提供一种列车车流推算方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:系统基于系统内所有列车的目标动态信息,确定三小时内进入目标编组站的第一目标列车;基于第一目标列车的目标动态信息和/或目标编组站内停放的第二目标列车的目标动态信息,执行第一目标列车和/或第二目标列车在所述目标编组站内的目标车流推算。本发明通过实时地获取电子运统一数据生成目标动态信息,且获取电子运统一数据与生成目标动态信息统一在一个系统完成,进而保证生成的目标动态信息是准确无误的,进而基于第一目标列车的目标动态信息和/或第二目标列车的目标动态信息准确地执行目标车流推算,避免了推算车流过程中的漏流多流问题。

    列车车流推算方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113682352B

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202111037812.X

    申请日:2021-09-06

    Abstract: 本发明提供一种列车车流推算方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:系统基于系统内所有列车的目标动态信息,确定三小时内进入目标编组站的第一目标列车;基于第一目标列车的目标动态信息和/或目标编组站内停放的第二目标列车的目标动态信息,执行第一目标列车和/或第二目标列车在所述目标编组站内的目标车流推算。本发明通过实时地获取电子运统一数据生成目标动态信息,且获取电子运统一数据与生成目标动态信息统一在一个系统完成,进而保证生成的目标动态信息是准确无误的,进而基于第一目标列车的目标动态信息和/或第二目标列车的目标动态信息准确地执行目标车流推算,避免了推算车流过程中的漏流多流问题。

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