什么是鐵路貨車車號?

鐵路貨車車號是鐵路貨車車身上的一串號碼，相當(dāng)于車輛的“有效身份證”。它是鐵路信息化管理的關(guān)鍵，是快速準(zhǔn)確判斷車輛位置和使用情況的重要依據(jù)。一旦出錯，將直接影響行車調(diào)度指揮、列車運(yùn)行、貨車實(shí)時追蹤管理、貨車占用費(fèi)清算等環(huán)節(jié)，不僅會降低鐵路貨車整體運(yùn)轉(zhuǎn)效率，嚴(yán)重情況下還會導(dǎo)致行車事故發(fā)生，后果不堪設(shè)想。

(圖1：鐵路貨車車號示例)

繁重易錯的車號核對工作

為了保持車輛的性能、減少風(fēng)險(xiǎn)隱患、延長車輛的使用壽命，鐵路貨車要定期進(jìn)行檢修。在貨車檢修的傳統(tǒng)人工作業(yè)中，有一項(xiàng)重復(fù)、枯燥且極易出現(xiàn)錯漏的工作，那就是為車輛重新噴涂與核對車號。噴漆完成后，作業(yè)者需要去現(xiàn)場拍下“落成車”，即所有工序檢修完成的車14個部位的照片，然后存檔到車間電腦里。存檔時，須按當(dāng)日計(jì)劃中的車號，新建以車號命名的文件夾，再逐車整理并核查，每輛車需核對4張車號照片。

僅中國鐵路武漢局集團(tuán)有限公司襄陽車輛段，每年需要人工維修并重新噴涂車號的鐵路貨車一萬多輛。若按每天30輛計(jì)算，一天就需要分類存檔420張照片、核對車號120次，工作量和出錯率可想而知。

(圖2：需拍照核驗(yàn)部分眾多)

技術(shù)者的神奇魔力

因?yàn)樽鲞^物聯(lián)網(wǎng)還參與過比賽，襄陽車輛段不少同事知道一線職工李桑郁有技術(shù)基礎(chǔ)。有一天，李桑郁突然收到了同事的請求：“油漆班組的工長專門找到我，說每年都會出現(xiàn)車號噴錯的情況，有時質(zhì)檢驗(yàn)收也發(fā)現(xiàn)不了。問我能不能像汽車車牌識別一樣，做一個鐵路貨車車號識別的設(shè)備，讓機(jī)器代替人工，減少人為錯誤?！?

李桑郁知道車號核對失誤問題不容忽視，于是便開始嘗試學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)識別相關(guān)的技術(shù)。“各大地下停車場的汽車車牌識別設(shè)備使用的大多是傳統(tǒng)圖像識別技術(shù)——字符分割，但我在大學(xué)接觸過OpenCV，知道字符分割不太適合有光線干擾的現(xiàn)場人工拍照，正確率受曝光影響過大;也考慮過OCR識別，但它的準(zhǔn)確率也不高，經(jīng)常識別不出或出錯。所以我開始嘗試使用深度學(xué)習(xí)框架。”

(圖3:通用OCR識別效果)

飛槳助力——快速開發(fā)、直接落地

“多維度對比后，最終我們選擇用百度飛槳。因?yàn)轱w槳的AI Studio實(shí)訓(xùn)平臺上有很多中文實(shí)操案例可以參考，對新手來說不僅大大降低了技術(shù)門檻，還能少踩坑，將更多精力投入在產(chǎn)品上?！痹趪鴥?nèi)首個開源開放、功能完備的產(chǎn)業(yè)級深度學(xué)習(xí)平臺飛槳(PaddlePaddle)上，李桑郁使用了目標(biāo)檢測算法(PP-YOLO)，對車號區(qū)域進(jìn)行檢測定位，對車號字符逐個匹配;將字符定位和匹配結(jié)合起來計(jì)算出車號，整個識別過程快速且精準(zhǔn)。

“就目前使用飛槳的目標(biāo)檢測算法對單個數(shù)字的識別效果來看，既不會錯誤地把車型識別進(jìn)來，也不會過多受拍攝角度的影響。通過測試、驗(yàn)證，識別準(zhǔn)確率高達(dá)97%?！崩钌Ｓ舻淖R別系統(tǒng)已成功部署并開始幫助車間作業(yè)，基本解決了傳統(tǒng)人工識別易出錯、耗精力等問題，極大提高了審核效率。

此次“鐵路貨車車身字符及標(biāo)識自動檢測”項(xiàng)目，李桑郁僅憑一人完成，從制作數(shù)據(jù)集到訓(xùn)練再到導(dǎo)出模型，一套流程非常順利，這背后也離不開百度飛槳的助力。除了容易上手、應(yīng)用效果好等特點(diǎn)，飛槳還為開發(fā)者們建立了QQ群，用于在線交流分享，同時，還有專業(yè)技術(shù)人員幫助大家答疑解惑，助力每一位開發(fā)者項(xiàng)目順利部署。

(圖4：使用飛槳目標(biāo)檢測算法開發(fā)的模型識別情況)

不久前，在深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國家工程實(shí)驗(yàn)室與百度聯(lián)合主辦的WAVE SUMMIT+2020深度學(xué)習(xí)開發(fā)者峰會中，包括李桑郁開發(fā)的“鐵路貨車車身字符及標(biāo)識自動檢測”項(xiàng)目在內(nèi)的十余個項(xiàng)目獲得飛槳 “產(chǎn)業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新獎”。而在飛槳平臺的助力下，越來越多的開發(fā)者們攻克了項(xiàng)目難題，完成著由數(shù)字化到自動化、智能化的高速演進(jìn)，加速產(chǎn)業(yè)智能化的整個進(jìn)程。

(圖5：飛槳產(chǎn)業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新獎獎牌與證書)

截至目前，百度飛槳已經(jīng)凝聚了265萬開發(fā)者，服務(wù)了超過10萬家企業(yè)，平臺上擁有超過34萬個模型，覆蓋通信、電力、城市管理、民生、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、公益等眾多行業(yè)和領(lǐng)域。正如百度首席技術(shù)官、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國家工程實(shí)驗(yàn)室主任王海峰所說，以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能發(fā)展浪潮中，產(chǎn)業(yè)界已經(jīng)成為驅(qū)動開源開放的重要力量。同時，開源軟件已經(jīng)深入到企業(yè)信息化、智能化的方方面面，從大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、深度學(xué)習(xí)平臺，到各種智能應(yīng)用，開源軟件的品類極大豐富，成熟性和可靠性進(jìn)一步提升，推動企業(yè)應(yīng)用技術(shù)的效率和創(chuàng)新的效率得到大幅提升。