1、企業(yè)簡(jiǎn)介

山東矩陣軟件工程股份有限公司成立于2006年，十余年專注于集團(tuán)級(jí)別的大宗物資稱重、發(fā)運(yùn)、營(yíng)銷系統(tǒng)的應(yīng)用開(kāi)發(fā)，形成了涵蓋大宗物資公路、鐵路大運(yùn)銷、大物流的全面解決方案。矩陣軟件產(chǎn)品所服務(wù)客戶超過(guò)600家，客戶涉及煤炭、水泥、建材、糧油、化工等行業(yè)，大宗物資年發(fā)運(yùn)量15億噸，管理車輛40余萬(wàn)輛。主導(dǎo)產(chǎn)品在國(guó)內(nèi)大宗物資稱重物聯(lián)的智能應(yīng)用細(xì)分市場(chǎng)占有率在10%左右，山東省內(nèi)細(xì)分市場(chǎng)占有率超過(guò)30%，在國(guó)內(nèi)大宗物資稱重物聯(lián)細(xì)分領(lǐng)域排名第一，具有較高的行業(yè)知名度。

2、案例概述

目前， AI技術(shù)的圖像處理技術(shù)在汽車車牌識(shí)別上有了長(zhǎng)足的發(fā)展，出現(xiàn)了一批汽車的車牌識(shí)別系統(tǒng)。但是火車皮號(hào)碼識(shí)別方面進(jìn)展較慢，雖然有一些科研上的研究成果，但是很少有應(yīng)用型的產(chǎn)品。其根本原因在于火車的使用環(huán)境差，號(hào)碼污損程度高，復(fù)雜環(huán)境下獲取高質(zhì)量圖片的比例較低，所以很難保證足夠高的識(shí)別率。

本系統(tǒng)在矩陣煤炭稱重系列軟件的基礎(chǔ)上，適應(yīng)當(dāng)前行進(jìn)列車貨運(yùn)管理自動(dòng)化需求，應(yīng)用視頻關(guān)鍵幀提取、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖像識(shí)別等關(guān)鍵技術(shù)，采用自主研發(fā)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型，整體提升系統(tǒng)在動(dòng)態(tài)、不同氣候、不同光照環(huán)境下的適應(yīng)能力，提高準(zhǔn)確識(shí)別率。

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采用高效靈敏的多目標(biāo)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)，可以對(duì)行進(jìn)中的貨運(yùn)列車進(jìn)行車頭出現(xiàn)、車廂間隔和標(biāo)記信息區(qū)域的實(shí)時(shí)甄別，并進(jìn)而完成多尺寸多目標(biāo)信息的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和識(shí)別。實(shí)現(xiàn)貨運(yùn)列車的實(shí)時(shí)追蹤管理，提供準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息平臺(tái)；實(shí)現(xiàn)裝車貨運(yùn)站的實(shí)時(shí)管理、車流的精確統(tǒng)計(jì)和實(shí)時(shí)調(diào)整；實(shí)現(xiàn)行進(jìn)列車運(yùn)輸自動(dòng)化管理。

3、應(yīng)用成效

（1）列車運(yùn)行速度≤100km/h時(shí)，實(shí)現(xiàn)在線識(shí)別，識(shí)別結(jié)果提供WebService接口。

（2）適用于白日、黑夜等不同光照，雨、霧、雪等復(fù)雜天氣。

（3）列車停車、倒車等列車狀態(tài)下的準(zhǔn)實(shí)識(shí)別，列車過(guò)后，2分鐘內(nèi)出識(shí)別信息。

4、應(yīng)用場(chǎng)景

（1）公司與北京鐵路局合作，于天津塘沽北建立合作試點(diǎn)，通過(guò)識(shí)別系統(tǒng)解決了磁條損壞無(wú)法讀取車廂編號(hào)和過(guò)計(jì)量站車輛載重自重信息無(wú)法準(zhǔn)確記錄的問(wèn)題。

（2）與成都鐵路局（清白江）使用的防偏載系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)接，使用本系統(tǒng)進(jìn)行集裝箱、車廂編號(hào)對(duì)應(yīng)匹配。解決了原先車廂與集裝箱編號(hào)需人工抄錄匹配的問(wèn)題，提高了貨運(yùn)站裝卸效率。

（3）于兗礦集團(tuán)10幾個(gè)礦運(yùn)行，年提高發(fā)運(yùn)量200萬(wàn)噸，提高發(fā)運(yùn)效率25%。

5、主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)

（1）與中國(guó)科學(xué)院合作，獲取基礎(chǔ)AI模型，自主訓(xùn)練的AI模型(Matrix-RetinaNet)。

（2）適用于天氣變化、環(huán)境變化、列車狀態(tài)變化下的工業(yè)戶外場(chǎng)景。

（3）實(shí)現(xiàn)多尺寸、多目標(biāo)信息的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和識(shí)別。

（4）采用業(yè)界領(lǐng)先的智能邊緣計(jì)算平臺(tái)（華為Atlas 500）。

6、后續(xù)規(guī)劃

繼續(xù)加強(qiáng)人工智能在標(biāo)記信息智能識(shí)別方面的應(yīng)用，重點(diǎn)突破特殊氣象環(huán)境下的識(shí)別率難題。

（1）標(biāo)記信息智能檢測(cè)微服務(wù)框架移植(單圖片檢測(cè)、視頻流檢測(cè))。

（2）采用模型強(qiáng)化訓(xùn)練技術(shù)，通過(guò)業(yè)務(wù)應(yīng)用反饋閉環(huán)，不斷優(yōu)化提升模型算法，適應(yīng)不同應(yīng)用場(chǎng)景，持續(xù)提升使識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)99%以上。

（3）搭建物流稱重行業(yè)AI基礎(chǔ)支撐平臺(tái)，為相關(guān)行業(yè)應(yīng)用如：列車車皮自動(dòng)化管理、貨運(yùn)列車自動(dòng)裝車等提供智能化升級(jí)支持。

編輯：黃飛

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