结合射频和计算机视觉提高车厢编号识别精度的方法.pdf

【摘要解读】 本文提出了一种创新的车厢编号识别方法，旨在提高火电厂煤炭运输火车车厢编号的识别准确性和可靠性。传统的RFID射频识别技术在恶劣的工作环境下常常遇到标签丢失、污染或损坏的问题，导致识别失败。为了解决这一问题，研究者们引入了计算机视觉识别技术，构建了一个并行识别系统。 在火车通过轨道衡时，系统同时利用RFID设备和视觉识别装置。相机捕捉车厢图像，然后通过计算机程序进行图像预处理，包括去除噪声、校正图像质量等。接下来是定位步骤，确定车厢编号在图像中的位置，然后是分割，将车厢编号从背景中分离出来，最后进行识别，将分割后的图像转换成文字。识别结果会根据预先设定的规则与RFID的识别结果融合，以提高最终的识别准确度。 实验结果显示，这种方法显著提高了车厢编号识别的准确性和可靠性，减轻了人工登记的负担，降低了错误和遗漏的可能性，从而提升了火电厂煤炭运输过程的效率和安全性。 【知识点详解】 1. **计算机视觉**：计算机视觉是一种让机器“看”并理解图像的技术，它涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个领域。在这篇文章中，计算机视觉用于车厢编号的图像识别，包括预处理、定位、分割和识别四个关键步骤。 2. **RFID射频识别**：RFID是一种无线通信技术，用于自动识别目标对象并获取相关数据，无需接触或光学可视。在火车车厢编号识别中，RFID用于快速无接触地读取电子标签信息，但在恶劣环境下容易失效。 3. **并行识别系统**：结合RFID和计算机视觉的并行识别系统，可以互相补充，提高整体识别效果。当RFID识别失败时，计算机视觉可以提供备用识别途径。 4. **轨道衡**：在火电厂煤炭运输中，轨道衡用于测量火车车厢的重量，通常与车厢编号识别系统配合使用，以便准确计量煤炭的重量。 5. **图像预处理**：预处理是计算机视觉的重要步骤，包括去噪、图像增强、直方图均衡化等，目的是提高后续图像分析的准确性。 6. **图像定位**：确定图像中感兴趣区域（如车厢编号）的位置，以便于后续处理。 7. **图像分割**：将目标区域（车厢编号）从背景中分离出来，便于单独处理和识别。 8. **融合决策**：通过设定的规则将RFID和视觉识别结果进行融合，以提高最终识别的可靠性。 9. **煤炭运输管理**：火电厂依赖高效、准确的煤炭运输管理系统，以确保能源供应稳定，而准确的车厢编号识别是关键组成部分。 通过结合这两种技术，不仅可以提高识别准确率，还能降低系统故障的风险，对优化火电厂的煤炭运输管理和提升运营效率具有重要意义。