背景：隨著中國一帶一路不斷的推進，中歐班列往來于中國與歐洲及一帶一路沿線各國的集裝箱國際鐵路聯運班列也在逐年增加，我國共鋪劃了西中東3條通道中歐班列運行線：西部通道由國家中西部經阿拉山口（霍爾果斯）出境，中部通道由國家華北地區(qū)經二連浩特出境，東部通道由中國東北地區(qū)經滿洲里（綏芬河）出境。

2023年上半年，中歐班列累計開行8641列發(fā)送貨物93.6萬標箱，作為連接中亞五國的最繁忙口岸（阿拉山口），是最繁忙的口岸之一，年進出港列車幾千列。

問題：由于獨聯體國家鐵路信息化水平的滯后，其不像我國的鐵路貨車，每節(jié)車廂都有一個電子身份（RFID 式車號）,這些國外的車輛完全只能人來抄寫車廂上的號碼，效率極低，與我國高度發(fā)達的信息化系統根本無法對接，在實際運輸、計量過程中，人員需進行逐車核對輸入，列車長度一般為50多節(jié)，操作人員核對箱號，輸入車號通常需要30分鐘以上，效率低、勞動強度大，占用作業(yè)時間較長，這樣就造成了許多資源浪費。

AI賦能：在這樣的背景下，我司科技人員利用最新的AI技術研發(fā)了一套針對獨聯體國家鐵路貨車車號識別系統，為中歐班列插上了一雙“智眼”，讓原來繁重的、重復性機械工作變的更輕松，工作效率大大提高。

這雙“智眼”由前端采集+后端AI服務器+AI算法構成，其采用了當前先進的深度學習模型構建，泛化性強、可靠性高，針對不同垂類場景，可快速上線；這套系統可以和計量、貨運、調運、裝卸等各類信息系統對接，讓您解放雙手。

                                                              應用現場

     前端采集用了高穩(wěn)定性的工業(yè)相機+補光單元，其可適應日夜、低照度、強逆光等惡劣環(huán)境，保證前端圖像的可靠性，其安裝快速，集成化程度高。

后端AI服務器為整個系統提供了足夠的算力，讓AI模型運行更順暢，識別精度更高。

AI算法模型+程序是本系統的核心，其包含了當前世界前沿的視覺深度學習模型，讓傳統視覺系統具備了類人的智慧，并且后期經過調整還可以泛化到不同領域應用，可以解決很多之前工業(yè)中無法解決的困難問題。 

    系統性能指標：

1、設備型號：EAI

2、識別對象：鐵路貨車車號（國內+國外）

3、綜合識別率：≥95%

4、采集前端：≥400萬像素

5、AI算力：100TOPS

6、識別速度：<300ms

7、接口方案：UDP\WEB API\WEB SERVICE\串口等多種方式（后期可定制）

結語：我公司自1987創(chuàng)建之初，就秉承著以技術+服務的理念服務客戶，一直以來我司都在不斷探索新技術與傳統產品的結合，讓客戶能真切的體驗到新技術帶來的工作便捷，解決客戶的燃眉之急；隨著我們產品不斷的升級換代，我們也會將最新的AI成果融入到我們傳統設備當中，讓設備使用更智能、工作更高效。