如何克服在多變場景中的車身字元辨識？
貨物與輸送管理的關鍵節點：
貨櫃集散站
貨櫃集散站提供貨櫃及貨物存放、貨櫃維修、配合查驗及物流倉儲等服務，做為重要的物流運輸節點，效率是首要的服務品質關鍵。每一個貨櫃都具有一組貨櫃號碼，結合貨運車輛的車牌號碼，可針對進出集散站的車輛及貨物執行紀錄及查核校驗。車牌及貨櫃號碼自動辨識成為一大重點！
車牌辨識系統的罩門：複雜的車行與採光條件
貨運車輛的車牌及貨櫃號碼位置不固定，車行角度及採光條件也不一致。貨櫃號碼多以油漆漆於貨櫃上，字體顏色及清晰度多有變化。一般車牌辨識系統須透過感應線圈及車輛偵測器於最佳的取像位置執行辨識，然而該方案無法應用於貨櫃集散站的多變數場景。
貨櫃車輛身份辨識的最佳方案：AI光學字元辨識
運用所羅門 SolVision AI影像平台的Segmentation技術執行光學字元辨識(Optical Character Recognition, OCR)，以車牌號碼、貨櫃號碼等各式字樣的形狀、顏色的影像樣本訓練AI模型，訓練完成的AI模型即可自動且即時地將視野內的字元轉為數位化資訊並傳送至資料庫，以利執行後續貨物查驗任務。
車身字元辨識案例
貨櫃號碼辨識
車牌辨識
