OpenMV
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GitHubEn las áreas mineras, estaciones de carga ferroviaria o sitios de carga y descarga logística, los equipos de carga (como excavadoras, grúas pórtico, etc.) deben identificar con precisión los números de los compartimentos de los vagones con anticipación para coincidir con las listas de tareas y registrar la información operativa.
Sin embargo, los diversos colores, fuentes y métodos de rociado de los números de los vagones, combinados con la iluminación ambiental compleja y la obstrucción severa por polvo, resultan en altas tasas de error y baja eficiencia en la identificación manual.
Para ello, las empresas de fabricación de maquinaria de ingeniería adoptan la tecnología de reconocimiento de cámara inteligente OpenMV de SingTown, utilizando visión artificial y algoritmos de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para lograr la detección dinámica y la identificación en tiempo real de los números de carro.
El sistema puede aplicarse ampliamente en escenarios como el transporte ferroviario de mercancías, la carga y descarga en áreas mineras y la programación inteligente, facilitando la actualización informática de los sitios industriales.

Las empresas de fabricación de maquinaria de construcción utilizan la tecnología de reconocimiento de cámara inteligente OpenMV de SingTown Technology para lograr la detección automática y el emparejamiento de reconocimiento de números de carrocería de camiones.
La cámara está instalada en la parte frontal de la excavadora o equipo de carga. Mediante el proceso de preprocesamiento de imágenes, mejora de características y reconocimiento de caracteres OCR, detecta automáticamente números y letras con características de alto contraste en la carrocería del vehículo, identificando números pintados en camiones o carrocerías dentro de un rango de 10 metros.
El sistema integra algoritmos visuales de IA con tecnología de coincidencia de plantillas, soportando el reconocimiento de diversos estilos y fuentes de numeración (como caracteres blancos, caracteres grises y fuentes en relieve). Filtra la interferencia de la luz ambiental mediante algoritmos de ecualización de brillo y supresión de reflejos.
Durante las operaciones de carga y descarga, la cámara realiza detección de bordes y localización de regiones de texto en cada fotograma. Una vez que se identifica un número (como "C64K" o "04306"), el sistema emite inmediatamente el resultado del reconocimiento junto con su nivel de confianza. Esta información se transmite a través del puerto serial o comunicación inalámbrica a la unidad de control o al sistema informático principal para registrar la identidad del vehículo y emparejarla con la operación.
Esta solución logra una tasa de precisión de identificación superior al 95%, y la IA en el dispositivo puede completar de manera independiente las tareas de identificación localmente, manteniendo una alta estabilidad de reconocimiento bajo condiciones de trabajo complejas como polvo, vibración y reflejos de luz solar.
Mediante la tecnología de reconocimiento de cámara inteligente de visión artificial de SingTown Technology, las empresas de fabricación de maquinaria de construcción han logrado la identificación automática, el emparejamiento inteligente y la gestión de datos de los números de compartimiento de vehículos. Al utilizar tecnología de visión por computadora y reconocimiento de imágenes, la eficiencia operativa y la seguridad en el sitio se han mejorado significativamente.

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