摘要：編組站內(nèi)機(jī)車車號的識別問題一直制約著本務(wù)機(jī)車綜合管控技術(shù)的發(fā)展。為了解決這一問題,針對機(jī)車車次,機(jī)車類型自動識別問題進(jìn)行研究。改進(jìn)了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LeNet-5的識別算法,并收集了大量機(jī)車車次圖像素材,通過圖像預(yù)處理后,使用訓(xùn)練集進(jìn)行模型訓(xùn)練,形成適用于機(jī)車車次識別的網(wǎng)絡(luò)模型,通過使用python語言與.NET平臺實現(xiàn)了機(jī)車車次識別系統(tǒng)的設(shè)計。實驗表明,該方法對機(jī)車車號的識別達(dá)到了較高的識別水平。目前,車號識別系統(tǒng)已在中國鐵路武漢局集團(tuán)有限公司襄陽北站試驗,高清圖像素材從車站高清貨檢系統(tǒng)處獲取,識別效果良好,為實現(xiàn)智慧型編組站提供了有力的技術(shù)支撐。