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GitHubDans les zones minières, les gares de fret ferroviaire ou les sites de chargement et de déchargement logistiques, les équipements de chargement (tels que les excavatrices, les ponts roulants, etc.) doivent identifier avec précision les numéros des wagons à l'avance pour correspondre aux listes de tâches et enregistrer les informations opérationnelles.
Cependant, les couleurs, polices et méthodes d’application variables des numéros de wagons, combinées à un éclairage ambiant complexe et à une obstruction importante par la poussière, entraînent des taux d’erreur élevés et une faible efficacité lors de l’identification manuelle.
À cette fin, les entreprises de fabrication de machines de génie civil adoptent la technologie de reconnaissance par caméra intelligente OpenMV de SingTown, utilisant la vision artificielle et les algorithmes de reconnaissance optique de caractères (OCR) pour réaliser la détection dynamique et l'identification en temps réel des numéros de benne.
Le système peut être largement appliqué dans des scénarios tels que le fret ferroviaire, le chargement et déchargement dans les zones minières, et la planification intelligente, facilitant la modernisation informatique des sites industriels.

Les entreprises de fabrication de machines de construction utilisent la technologie de reconnaissance par caméra intelligente OpenMV de SingTown pour réaliser la détection automatique et la correspondance de reconnaissance des numéros de bennes de camions.
La caméra est installée à l'avant de la pelle mécanique ou de l'équipement de chargement. Grâce au processus de prétraitement d'image, d'amélioration des caractéristiques et de reconnaissance de caractères OCR, elle détecte automatiquement les chiffres et les lettres présentant des caractéristiques à fort contraste sur la carrosserie, identifiant les numéros peints sur les camions ou les wagons dans un rayon de 10 mètres.
Le système intègre des algorithmes visuels d'IA avec la technologie de correspondance de modèles, prenant en charge la reconnaissance de divers styles de numérotation et polices (tels que les caractères blancs, les caractères gris et les polices en relief). Il filtre les interférences lumineuses environnementales grâce à des algorithmes d'égalisation de luminosité et de suppression des reflets.
Lors des opérations de chargement et de déchargement, la caméra effectue une détection de contours et une localisation des zones de texte dans chaque image. Dès qu’un numéro (tel que "C64K" ou "04306") est identifié, le système émet immédiatement le résultat de la reconnaissance ainsi que son niveau de confiance. Ces informations sont transmises via un port série ou une communication sans fil à l’unité de contrôle ou au système informatique central pour enregistrer l’identité du véhicule et l’associer à l’opération.
Cette solution atteint un taux de précision d'identification supérieur à 95 %, et l'intelligence artificielle embarquée peut accomplir de manière autonome les tâches d'identification localement, en maintenant une stabilité de reconnaissance élevée dans des conditions de travail complexes telles que la poussière, les vibrations et les reflets de la lumière solaire.
Grâce à la technologie de reconnaissance par caméra intelligente et vision artificielle de SingTown Technology, les entreprises de fabrication de machines de construction ont réalisé l'identification automatique, l'appariement intelligent et la gestion des données des numéros de compartiments de véhicules. En utilisant la vision par ordinateur et la technologie de reconnaissance d'images, l'efficacité opérationnelle et la sécurité sur site ont été considérablement améliorées.

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