telegram email

Распознавание номеров железнодорожных вагонов

ИИ-модуль автоматического считывания номеров вагонов с видеокамер для точного учета подвижного состава и контроля логистических операций в режиме 24/7
< 2 сек время распознавания номера вагона
до 95% точность распознавания при промышленной эксплуатации
100% прозрачность учета движения вагонов
Vagon (1).jpg

Сферы применения

Промышленные предприятия: автоматический учет вагонов на внутренних путях Металлургия и сырьевые компании: контроль оборота сырья и продукции Логистические операторы: контроль операций погрузки и отгрузки Железнодорожные станции и депо: автоматизация учета подвижного состава

Как работает модуль

1
Захват видеопотока и детекция вагона
CV-модель определяет вагон и локализует область с номерным обозначением
2
OCR-распознавание символов
Нейросеть извлекает номер вагона с изображения даже при загрязнениях или частичных повреждениях маркировки
3
Трекинг и антидублирование
Алгоритмы отслеживают движение вагонов и исключают повторные фиксации при маневрах
4
Формирование записи учета
Система фиксирует номер, время, направление движения и формирует запись в журнале
5
Интеграция в бизнес-системы
Данные автоматически передаются в учетные системы предприятия

Читать реальный кейс

Задачи
Невозможность точно контролировать оборот вагонов на промышленной территорииФинансовые потери из-за неэффективного использования подвижного составаОтсутствие достоверных данных для управления железнодорожной логистикойРиски ошибок и манипуляций при ручном учете вагонов
Результаты
Автоматическая фиксация и формирование цифровой картины движенияОнлайн-контроль времени нахождения вагонов и оборота логистических потоковАвтоматическое формирование объективной аналитики движения вагоновНезависимая видеофиксация и автоматическое распознавание номеров

Устраните ошибки учета вагонов и получите прозрачную логистику

Подключите ИИ-модуль распознавания вагонов и автоматизируйте учет движения подвижного состава без ручного ввода данных

Технологии

Модуль использует алгоритмы компьютерного зрения и OCR для автоматического распознавания номеров вагонов в видеопотоке. Архитектура разделяет этапы детекции вагона, выделения номерной области и распознавания символов.

  • Детекция вагонов

    Нейросетевая модель компьютерного зрения определяет вагон в видеопотоке и локализует область с номером даже при движении состава 1.png

  • Локализация номерной области

    Алгоритмы CV выделяют участок с маркировкой вагона, стабилизируя изображение при вибрациях, разных углах съемки и изменении освещения 3.png
Item 1 of 4

Внедрение и поддержка

Аудит инфраструктуры и камер 01
Анализ расположения камер, скорости движения составов и условий съемки.
Подготовка и разметка данных 02
Формирование датасета на основе реальных видеопотоков предприятия
Обучение и настройка моделей 03
Адаптация детекции вагонов и OCR под реальные условия эксплуатации
Развертывание системы 04
Интеграция модуля в ИТ-контур предприятия и подключение видеопотоков
Пилотная эксплуатация и масштабирование 05
Тестирование на реальных данных и дальнейшее внедрение на всю инфраструктуру

Стоимость и время внедрения модуля

Указана цена за подключение модуля к одной камере

Малый бизнес

50 000 - 80 000 ₽ • 3 – 12 мес

Платформа
Neuro Vision

от 50 000 ₽ • Готовое решение

Средние и крупные компании

100 000 - 150 000 ₽ • 3 – 12 мес

Создадим проект мечты вместе

Напишите нам в Telegram о подробностях вашего проекта, и мы проведем бесплатную консультацию по автоматизации вашего бизнеса

Другие модули

Class of car.jpg

Модуль AI-классификации транспорта в реальном времени

Классификация гражданского и спецтранспорта: МЧС, полиция, скорая помощь, такси — как инструмент управления трафиком и безопасностью
Direction of car.jpg

Модуль интеллектуального анализа дорожного трафика

Система автоматизированного мониторинга транспортных потоков и фиксации инцидентов для повышения безопасности, прозрачности статистики и эффективности управления дорожной инфраструктурой.