科创中国

行业领域

生物与新医药技术,医药生物技术

需求背景

目前油罐列车车号识别全部依靠人工识别，有人员目测油罐列车车号并记录，人员回到办公室再将车号录入到自动化设备，这样存在效率很低、容易出错等问题，达不到自动化、信息化的需求。目前基于机器视觉的图像处理技术也比较成熟、并得到了广泛的应用，图像处理的号牌识别技术也广泛应用，所以基于机器视觉的图像处理技术完全可以应用到油罐列车的车号识别设备，油罐列车车号自动识别解决了人工识别的效率低、容易出错、无自动化的问题，实现车号、车型等自动判读，从而解决油品仓储运输自动化的一个难题。

需解决的主要技术难题

油罐列车车号自动识别设备是对铁路运输的油罐列车在进入油库后对油罐列车车号进行自动识别，采用手持式号码识别设备，它可替代传统的通过人工抄写进行车辆管理的方式，通过机器视觉技术分析图像传感器获取的车号图像，实现各种车号信息的自动读取，从而实现车号、车型、装车量的自动判读，从而实现仓储运输自动化，手持前端具有与主机进行通讯的能力，操作简便，易于维护。目前，还没有这套识别设备，急需开发一套油罐列车车号识别设备。

期望实现的主要技术目标

需要具有机器视觉技术对图像进行分析、并识别需要信息的技术。对油罐列车的车号进行图像分析，列车的车号具有一个号码不连续的特点，针对列车车号的特点研制一套采用拾取、识别、重组等图像处理技术的油罐列车车号识别设备。 主要指标：1、识别正确率不低于99%；无法识别的1%可以人工识别录入。 2、图像单帧处理时间小于100ms。 3、兼容常用车型。 4、可以夜间工作。

需求解析

解析单位：黑龙江省哈尔滨新区 解析时间：2023-10-26

魏玲

哈尔滨理工大学

硕士生导师

综合评价

罐列车车号自动识别设备需要具备高精度、高稳定性、高可靠性等优点，满足实际使用要求得25分。 设备的硬件组成需要具备高性能、高耐用性、高抗干扰能力等特点，满足各种复杂环境下的正常工作要求得20分。 设备的软件功能需要具备高效性、稳定性、安全性等特点，满足各种数据处理和传输要求得15分。 设备使用的图像识别算法需要具备高精度、高实时性、高自适应性等特点，满足各种车辆车号的快速准确识别要求得20分。 设备的数据传输和处理需要具备高效性、稳定性、安全性等特点，满足各种数据传输和处理要求得15分。

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