摘要：編組站內(nèi)機(jī)車車號(hào)的識(shí)別問(wèn)題一直制約著本務(wù)機(jī)車綜合管控技術(shù)的發(fā)展。為了解決這一問(wèn)題,針對(duì)機(jī)車車次,機(jī)車類型自動(dòng)識(shí)別問(wèn)題進(jìn)行研究。改進(jìn)了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LeNet-5的識(shí)別算法,并收集了大量機(jī)車車次圖像素材,通過(guò)圖像預(yù)處理后,使用訓(xùn)練集進(jìn)行模型訓(xùn)練,形成適用于機(jī)車車次識(shí)別的網(wǎng)絡(luò)模型,通過(guò)使用python語(yǔ)言與.NET平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了機(jī)車車次識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。實(shí)驗(yàn)表明,該方法對(duì)機(jī)車車號(hào)的識(shí)別達(dá)到了較高的識(shí)別水平。目前,車號(hào)識(shí)別系統(tǒng)已在中國(guó)鐵路武漢局集團(tuán)有限公司襄陽(yáng)北站試驗(yàn),高清圖像素材從車站高清貨檢系統(tǒng)處獲取,識(shí)別效果良好,為實(shí)現(xiàn)智慧型編組站提供了有力的技術(shù)支撐。