一种基于时空相关分析的货运列车车号识别方法研究

• 作者: 王保宪 王凯 杨宇飞 李义强 赵维刚
• 来源期刊: 铁道科学与工程学报
• 关键词: 货运列车 车号定位 车号识别 时空相关性 概率神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 机车车辆与设备|Vehicles and Equipment
• 页码范围: 999-1008
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20200574

摘要

提出一种基于时空相关分析的货运列车车号识别方法,该方法包括车号定位、片段聚类与车号识别3部分.基于连通体分析技术,提出利用货运列车车号字符间特定的几何比例关系有效地定位车号区域;在车号定位基础上,利用视频序列时空冗余信息建立帧信息补正模型,对部分定位错误帧图像进行补正并通过片段聚类方法将包含相同内容的车号视频序列进行切分;利用概率神经网络训练车号联合识别决策器,对可能包含同一车号的多帧图像进行联合识别,有效提高车号识别的准确率.通过在实际货运列车视频数据集上进行测试验证,本文算法对所有帧图像的平均车号识别准确率高于90％,优于传统基于静态图像处理的车号识别方法.