[发明专利]一种列车信息的识别方法和识别系统

权利要求书

1.一种列车信息的识别方法，其特征在于，包括：

获取目标列车对应的图像数据；

将包含数据内容的区域作为标注区，过滤所述图像数据，得到包含所述标注区的信息帧；

将所述信息帧输入至信息识别模型，以残差网络作为骨干网络，将所述标注区作为显著特点，分层提取所述标注区中的图片特征；

构建所述图片特征的特征金字塔；

对所述特征金字塔进行全卷积网络计算，得到所述目标列车的车辆信息；

其中，还包括：

获取历史车厢图像数据集；

对所述历史车厢图像数据集中的各图像数据进行标注，并根据预设识别度分类表确定图像数据对应的识别度；

利用预设深度学习模型对包含所述识别度的所有图像数据进行训练，得到所述信息识别模型；

其中，对所述历史车厢图像数据集中的各图像数据进行标注包括：

对所述历史车厢图像数据集中每个图像数据按照标注区的内容进行标注；其中，第一目标包括车厢编号区域、属性区域和定检期信息，第二目标包括字符信息，第三目标包括车厢轴和车厢类型信息；

其中，根据预设识别度分类表确定图像数据对应的识别度包括：

根据所述图像数据的分辨率和无法识别的标注区数量确定图像数据对应的识别度。

2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，将所述信息帧输入至信息识别模型，得到所述目标列车的车辆信息之后，还包括：

上传所述车辆信息至上位机，以便所述上位机根据所述车辆信息编制列车信息表。

3.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述车辆信息包括车型、车厢编号、载重、自重、容积、换长、定检期、行驶速度和行驶方向中任一项或任意几项的组合。

4.一种列车信息的识别系统，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取目标列车对应的图像数据；

数据处理模块，用于将包含数据内容的区域作为标注区，过滤所述图像数据，得到包含所述标注区的信息帧；

特征提取模块，用于将所述信息帧输入至信息识别模型，以残差网络作为骨干网络，将所述标注区作为显著特点，分层提取所述标注区中的图片特征；

特征结构构建模块，用于构建所述图片特征的特征金字塔；

识别模块，用于对所述特征金字塔进行全卷积网络计算，得到识别结果；

模型训练模块，用于获取历史车厢图像数据集；对所述历史车厢图像数据集中的各图像数据进行标注，并根据预设识别度分类表确定图像数据对应的识别度；利用预设深度学习模型对包含所述识别度的所有图像数据进行训练，得到所述信息识别模型；

其中，所述模型训练模块还用于对所述历史车厢图像数据集中每个图像数据按照标注区的内容进行标注；根据所述图像数据的分辨率和无法识别的标注区数量确定图像数据对应的识别度；其中，第一目标包括车厢编号区域、属性区域和定检期信息，第二目标包括字符信息，第三目标包括车厢轴和车厢类型信息。