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基于AI技術的火車車皮號識別系統構建

2021-09-13 08:49:30
探索科學(學術版) 2021年8期
關鍵詞:智能信息系統

李 峰

山東矩陣軟件工程股份有限公司 山東 濟南 250101

前言

貨運列車車廂噴涂信息(車廂類型、編號、載重、自重、容積、換長等),是裝車控制和發運計費的基礎信息。矩陣軟件貨運列車標記信息智能識別系統應用人工智能深度學習技術,通過現場部署高清攝像機及高性能智能邊緣計算小站,獲取列車行進視頻流,以自主訓練的AI模型(Matrix-LirsNet)計算引擎為核心,實現車廂噴涂信息的實時、準確識別。

一、系統架構

貨運列車AI車號識別系統可劃分為三層:現場信息采集層、信息識別執行層、信息管理層(如圖1所示):

圖1 貨運列車AI車號識別系統架構

現場信息采集層(端):在現場部署高清攝像機,進行行進列車視頻信息的采集,并將采集的視頻實時傳輸至現場部署的智能小站。

信息識別執行層(邊):高性能邊緣智能計算小站其部署在現場,提升信息處理效率,減輕網絡壓力。作為識別的終端模塊,小站運行矩陣軟件自主研發的AI算法,主要負責通過分析現場攝像機傳輸的視頻流,識別目標信息,并短時間保存相應的識別結果文件。

信息管理層(云):客戶端作為用戶直接操作展示模塊,可以通過客戶端查看信息和對小站進行控制維護。客戶端可同時控制多個智能小站,通過口令限制部分操作權限;存儲服務器(可選)作為資源統籌管理模塊可對應多個智能小站,主要負責整合小站的識別結果信息以及查看相應小站的識別結果,是軟件識別結構的信息管理層。

二、技術優勢

系統在進站口附近配置高清網絡攝像機,采集火車視頻流,視頻解析節點高速完成視頻幀解析(可以響應50公里每小時的火車車廂運行速度),交由總控節點統一任務調度:首先完成幀快速過濾,過濾掉空軌幀和無信息幀,將目標幀轉發至信息區域提取節點,完成車廂類型編號信息區域和車廂屬性信息區域的大尺寸目標識別提取,并根據對車廂間隔的識別,完成對車廂的切分;標記信息識別節點進一步完成詳細標記信息(車廂類型、編號、載重、自重、容積、換長等)的小尺寸目標識別,識別結果反饋給總控節點,由總控節點完成各車廂標記信息的綜合,得出最終識別結果,最后由應用系統接口模塊將識別結果提供給業務應用系統。

針對車廂信息識別,矩陣軟件自主訓練的AI模型(Matrix-LirsNet)計算引擎以殘差網絡(ResNet)為骨干網絡,根據貨運列車標記信息大目標和小目標識別的顯著特點,選取特定目標特征層,分別對目標類別和目標位置進行全卷積網絡(Class FCN /Box FCN)計算,得出最終識別結果。Matrix-LirsNet模型對于火車車廂信息識別具有96%以上的識別率,而且通過自迭代學習,其識別率可以快速增長到98%;在運行效率上,系統采用智能芯片+定制板卡的模式固化模型算法,從而使整車識別時間小于兩分鐘。

三、系統主要功能

(一)實時識別。支持列車在行駛速度≤100km/h的正常運行過程中實時識別信息,速度50km/h以下時,識別效果最優。系統識別一輛35—55節車廂的貨運列車,自第一節車廂開始識別開始,總耗時約為4--5分鐘,即列車通過后,2分鐘內可出識別結果。同樣可實現單節車廂信息識別后立即上傳,識別時間小于2秒。

(二)支持多車型識別。系統可根據國鐵車廂或企業自備車廂的不同特征,智能切分車廂,支持識別敞車、平車、罐車、篷車等不同車型,且可以通過訓練擴展更多車型識別。

(三)信息識別內容完備且可擴展。系統智能識別車廂類型編號信息區域、車廂屬性信息區域,也可訓練擴展其他信息識別區域、識別內容。在區域中可智能識別的信息包括:類型、編號、載重、自重、容積、換長等車廂關鍵信息。

(四)支持集裝箱信息識別。系統支持貨場集裝箱信息識別,可應用于貨運站龍門吊集裝箱裝卸、火車進站記錄等場景,系統將自動抓取視頻畫面中的集裝箱編號進行解析,可與列車車廂信息進行對應,支持一廂對多箱的裝運方式。確保運輸過程中的廂箱對應記錄,為后續的信息登記、回查,提供有力保障。

(五)空軌、無信息車廂、車廂光斑智能甄別。系統在識別信息過程中可智能甄別各種異常狀態,如無車空軌狀態、無信息車廂、車廂夜晚由于車廂涂料問題產生的光斑等。

(六)客戶端管理

系統提供標準客戶端,用戶可在客戶端實現包括智能小站的識別、結果查看、設置和維護功能。可對小站識別功能進行開啟、關閉;查看相應小站識別結果及照片;對小站、攝像機及存儲服務器進行管理配置等。

四、現場應用

為提升穩定性及運行效率,系統選用基于Atlas 500人工智能計算平臺的智能小站),小站部署在室外防護柜中,室外防護柜集成供電及網絡功能,現場高清攝像機信號同樣接入機柜。具體可應用于廠區主干道及裝車站,保證列車自進站開始識別,確認到廠列車詳細信息,如車廂類型、車廂編號、載重、自重、容積、換長等信息;列車分車后,通過裝車站安裝系統進一步確認裝車車廂信息。避免了人工抄車的低效與潛在風險,配合鐵路管理信息系統可全面提升系統運行效率。

結語

本文介紹了一種基于AI識別技術的應用系統模型,該系統設計完整,具有較強的實用價值,能夠精準識別貨運列車車皮號,同時也有繼續深入研究的意義。

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