
Распознавание номеров грузовых железнодорожных вагонов
Viinex предлагает модуль с универсальным набором функций для распознавания 8-ми значных номеров грузовых железнодорожных вагонов в соответствии с альбомом-справочником 632-2011 ПКБ ЦВ «Знаки и надписи на вагонах грузового парка железных дорог колеи 1520 мм». Номера наносятся на все типы грузовых вагонов любой формы собственности, имеющих право выхода на пути общего пользования. Альбом-справочник применяется странами: Азербайджан, Армения, Беларусь, Грузия, Казахстан, Кыргызстан, Латвия, Литва, Молдавия, Российская Федерация, Таджикистан, Туркменистан, Узбекистан, Украина, Эстония.
Модуль распознавания номеров вагонов можно интегрировать и развертывать в составе программного обеспечения весовых комплексов и точек контроля проезда железнодорожного транспорта.
Посмотреть презентацию.
Модуль реализован как внешний процесс, он запускается службой Viinex автоматически и позволяет полностью решить задачу распознавания номеров вагонов в ходе статического и динамического взвешивания вагонов:
- получает видеоданные от нескольких камер одновременно, как обзорных, так и для распознавания номеров вагонов по ONVIF и RTSP;
- записывает видео в архив;
- декомпрессирует видеопотоки для видеоаналитики;
распознает идентификационные номера железнодорожных вагонов; - выдает результаты распознавания вагонов по видеопотоку каждой видеокамеры, в частности для камер, расположенных с разных сторон вагона/цистерны, либо контролирующих номера тележки и борта вагона. Это делается с целью улучшения качества распознавания, что особенно актуально для загрязненных номеров вагонов (транспортирующих углеводороды, цемент, уголь) или нечетких номеров устаревшего вагонного парка. Результаты распознавания по нескольким видеопотокам автоматически объединяются для получения одной наилучшей гипотезы для каждого вагона или цистерны;
- поддерживает управление разделением состава на вагоны:
- на основе сигнала датчика, подключаемого по протоколам Modbus TCP к Viinex;
- на основе API по команде из интегрирующего программного обеспечения, это позволяет гарантировать, что количество и список вагонов в весовом ПО и в Viinex согласуются, т.к. данные о разделении вагонов берутся из единого источника.
Распознавание номеров вагонов может происходить либо по сигналу от оптического датчика, регистрирующего прохождение вагонов перед камерой, либо по вызову от ПО, интегрирующего Viinex. Получить результат, выдаваемый модулем распознавания грузовых железнодорожных вагонов, можно двумя способами: по HTTP запросу или через WebSocket подписку.
Управляемый режим распознавания номеров вагонов (HTTP запрос)
По HTTP-запросу к управляющему скрипту, обслуживающему ЖД путь:
GET http://localhost:8880/v1/svc/track1
Результаты распознавания возвращаются в форме JSON-объекта, содержащего самый последний результат распознавания, а также массив из некоторого числа последних результатов распознавания.
Автоматический режим распознавания номеров вагонов (WebSocket)
Подписаться на WebSocket, например, используя команду:
["subscribe",{"topics":["RailcarNumberRecognition", "Train"]}]
После этого приложение начнет получать в свой WebSocket канал события распознавания, а также начала и окончания прохождения состава. Каждое событие распознавания является результатом распознавания по отдельному вагону.
Результат распознавания номеров вагонов содержит
- timestamp для кадра, на котором было распознавание, содержащий три временные метки, указывающие время первого кадра, обработанного для данного вагона по данному видеоканалу, время последнего кадра для данного вагона, а также временную метку кадра, на котором был получен наилучший результат. Эти временные метки могут быть использованы для получения снапшотов и проигрывания видеороликов, записанных в видеоархиве.
- результат распознавания номера вагона;
- идентификатор ЖД-пути, на котором был получен результат;
- числовое значение, характеризующее уверенность движка распознавания в результате;
- 64-разрядное число, идентифицирующее акт распознавания
- массив, содержащий для каждого вагона информацию по деталям распознавания по каждому из видеоканалов.
Посмотреть документацию.