李 峰

山東矩陣軟件工程股份有限公司 山東 濟(jì)南 250101

前言

貨運(yùn)列車車廂噴涂信息(車廂類型、編號(hào)、載重、自重、容積、換長等),是裝車控制和發(fā)運(yùn)計(jì)費(fèi)的基礎(chǔ)信息。矩陣軟件貨運(yùn)列車標(biāo)記信息智能識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)用人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù),通過現(xiàn)場部署高清攝像機(jī)及高性能智能邊緣計(jì)算小站,獲取列車行進(jìn)視頻流,以自主訓(xùn)練的AI模型(Matrix-LirsNet)計(jì)算引擎為核心,實(shí)現(xiàn)車廂噴涂信息的實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確識(shí)別。

一、系統(tǒng)架構(gòu)

貨運(yùn)列車AI車號(hào)識(shí)別系統(tǒng)可劃分為三層:現(xiàn)場信息采集層、信息識(shí)別執(zhí)行層、信息管理層(如圖1所示):

圖1 貨運(yùn)列車AI車號(hào)識(shí)別系統(tǒng)架構(gòu)

現(xiàn)場信息采集層(端):在現(xiàn)場部署高清攝像機(jī),進(jìn)行行進(jìn)列車視頻信息的采集,并將采集的視頻實(shí)時(shí)傳輸至現(xiàn)場部署的智能小站。

信息識(shí)別執(zhí)行層(邊):高性能邊緣智能計(jì)算小站其部署在現(xiàn)場,提升信息處理效率,減輕網(wǎng)絡(luò)壓力。作為識(shí)別的終端模塊,小站運(yùn)行矩陣軟件自主研發(fā)的AI算法,主要負(fù)責(zé)通過分析現(xiàn)場攝像機(jī)傳輸?shù)囊曨l流,識(shí)別目標(biāo)信息,并短時(shí)間保存相應(yīng)的識(shí)別結(jié)果文件。

信息管理層(云):客戶端作為用戶直接操作展示模塊,可以通過客戶端查看信息和對(duì)小站進(jìn)行控制維護(hù)?？蛻舳丝赏瑫r(shí)控制多個(gè)智能小站,通過口令限制部分操作權(quán)限;存儲(chǔ)服務(wù)器(可選)作為資源統(tǒng)籌管理模塊可對(duì)應(yīng)多個(gè)智能小站,主要負(fù)責(zé)整合小站的識(shí)別結(jié)果信息以及查看相應(yīng)小站的識(shí)別結(jié)果,是軟件識(shí)別結(jié)構(gòu)的信息管理層。

二、技術(shù)優(yōu)勢

系統(tǒng)在進(jìn)站口附近配置高清網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī),采集火車視頻流,視頻解析節(jié)點(diǎn)高速完成視頻幀解析(可以響應(yīng)50公里每小時(shí)的火車車廂運(yùn)行速度),交由總控節(jié)點(diǎn)統(tǒng)一任務(wù)調(diào)度:首先完成幀快速過濾,過濾掉空軌幀和無信息幀,將目標(biāo)幀轉(zhuǎn)發(fā)至信息區(qū)域提取節(jié)點(diǎn),完成車廂類型編號(hào)信息區(qū)域和車廂屬性信息區(qū)域的大尺寸目標(biāo)識(shí)別提取,并根據(jù)對(duì)車廂間隔的識(shí)別,完成對(duì)車廂的切分;標(biāo)記信息識(shí)別節(jié)點(diǎn)進(jìn)一步完成詳細(xì)標(biāo)記信息(車廂類型、編號(hào)、載重、自重、容積、換長等)的小尺寸目標(biāo)識(shí)別,識(shí)別結(jié)果反饋給總控節(jié)點(diǎn),由總控節(jié)點(diǎn)完成各車廂標(biāo)記信息的綜合,得出最終識(shí)別結(jié)果,最后由應(yīng)用系統(tǒng)接口模塊將識(shí)別結(jié)果提供給業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)。

針對(duì)車廂信息識(shí)別,矩陣軟件自主訓(xùn)練的AI模型(Matrix-LirsNet)計(jì)算引擎以殘差網(wǎng)絡(luò)(ResNet)為骨干網(wǎng)絡(luò),根據(jù)貨運(yùn)列車標(biāo)記信息大目標(biāo)和小目標(biāo)識(shí)別的顯著特點(diǎn),選取特定目標(biāo)特征層,分別對(duì)目標(biāo)類別和目標(biāo)位置進(jìn)行全卷積網(wǎng)絡(luò)(Class FCN /Box FCN)計(jì)算,得出最終識(shí)別結(jié)果。Matrix-LirsNet模型對(duì)于火車車廂信息識(shí)別具有96%以上的識(shí)別率,而且通過自迭代學(xué)習(xí),其識(shí)別率可以快速增長到98%;在運(yùn)行效率上,系統(tǒng)采用智能芯片+定制板卡的模式固化模型算法,從而使整車識(shí)別時(shí)間小于兩分鐘。

三、系統(tǒng)主要功能

(一)實(shí)時(shí)識(shí)別。支持列車在行駛速度≤100km/h的正常運(yùn)行過程中實(shí)時(shí)識(shí)別信息,速度50km/h以下時(shí),識(shí)別效果最優(yōu)。系統(tǒng)識(shí)別一輛35—55節(jié)車廂的貨運(yùn)列車,自第一節(jié)車廂開始識(shí)別開始,總耗時(shí)約為4--5分鐘,即列車通過后,2分鐘內(nèi)可出識(shí)別結(jié)果。同樣可實(shí)現(xiàn)單節(jié)車廂信息識(shí)別后立即上傳,識(shí)別時(shí)間小于2秒。

(二)支持多車型識(shí)別。系統(tǒng)可根據(jù)國鐵車廂或企業(yè)自備車廂的不同特征,智能切分車廂,支持識(shí)別敞車、平車、罐車、篷車等不同車型,且可以通過訓(xùn)練擴(kuò)展更多車型識(shí)別。

(三)信息識(shí)別內(nèi)容完備且可擴(kuò)展。系統(tǒng)智能識(shí)別車廂類型編號(hào)信息區(qū)域、車廂屬性信息區(qū)域,也可訓(xùn)練擴(kuò)展其他信息識(shí)別區(qū)域、識(shí)別內(nèi)容。在區(qū)域中可智能識(shí)別的信息包括:類型、編號(hào)、載重、自重、容積、換長等車廂關(guān)鍵信息。

(四)支持集裝箱信息識(shí)別。系統(tǒng)支持貨場集裝箱信息識(shí)別,可應(yīng)用于貨運(yùn)站龍門吊集裝箱裝卸、火車進(jìn)站記錄等場景,系統(tǒng)將自動(dòng)抓取視頻畫面中的集裝箱編號(hào)進(jìn)行解析,可與列車車廂信息進(jìn)行對(duì)應(yīng),支持一廂對(duì)多箱的裝運(yùn)方式。確保運(yùn)輸過程中的廂箱對(duì)應(yīng)記錄,為后續(xù)的信息登記、回查,提供有力保障。

(五)空軌、無信息車廂、車廂光斑智能甄別。系統(tǒng)在識(shí)別信息過程中可智能甄別各種異常狀態(tài),如無車空軌狀態(tài)、無信息車廂、車廂夜晚由于車廂涂料問題產(chǎn)生的光斑等。

(六)客戶端管理

系統(tǒng)提供標(biāo)準(zhǔn)客戶端,用戶可在客戶端實(shí)現(xiàn)包括智能小站的識(shí)別、結(jié)果查看、設(shè)置和維護(hù)功能?？蓪?duì)小站識(shí)別功能進(jìn)行開啟、關(guān)閉;查看相應(yīng)小站識(shí)別結(jié)果及照片;對(duì)小站、攝像機(jī)及存儲(chǔ)服務(wù)器進(jìn)行管理配置等。

四、現(xiàn)場應(yīng)用

為提升穩(wěn)定性及運(yùn)行效率,系統(tǒng)選用基于Atlas 500人工智能計(jì)算平臺(tái)的智能小站),小站部署在室外防護(hù)柜中,室外防護(hù)柜集成供電及網(wǎng)絡(luò)功能,現(xiàn)場高清攝像機(jī)信號(hào)同樣接入機(jī)柜。具體可應(yīng)用于廠區(qū)主干道及裝車站,保證列車自進(jìn)站開始識(shí)別,確認(rèn)到廠列車詳細(xì)信息,如車廂類型、車廂編號(hào)、載重、自重、容積、換長等信息;列車分車后,通過裝車站安裝系統(tǒng)進(jìn)一步確認(rèn)裝車車廂信息。避免了人工抄車的低效與潛在風(fēng)險(xiǎn),配合鐵路管理信息系統(tǒng)可全面提升系統(tǒng)運(yùn)行效率。

結(jié)語

本文介紹了一種基于AI識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用系統(tǒng)模型,該系統(tǒng)設(shè)計(jì)完整,具有較強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值,能夠精準(zhǔn)識(shí)別貨運(yùn)列車車皮號(hào),同時(shí)也有繼續(xù)深入研究的意義。