SolVisionFallstudie
ALPR und Erkennung von Versandcontainernummern mit KI
Fall
Automatische Zeichenerkennung in der Logistik und im Transportwesen
Frachtterminals sind zentrale Knotenpunkte in der Logistik und bieten Dienstleistungen wie Containerlagerung, Wartung, Inspektion und Lagerhaltung an. Die betriebliche Effizienz dieser Terminals ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Servicequalität. Jeder Schiffscontainer erhält eine eindeutige Identifikationsnummer, während die Fahrzeuge, die diese Container transportieren, über ihre Nummernschilder identifiziert werden. Die Verfolgung und Überprüfung sowohl der Containernummern als auch der Kennzeichen der Frachtfahrzeuge ist für einen effizienten Terminalbetrieb von entscheidender Bedeutung.
Herausforderung
Erkennung von Kennzeichen und Containernummern
Die Inspektion von Kennzeichen von Frachtfahrzeugen und Identifikationsnummern von Containern stellt erhebliche Herausforderungen dar, da sich deren Positionierung innerhalb von Containerterminals stark variieren kann und die Lichtverhältnisse oft unvorhersehbar sind. Kennzeichen können schräg angebracht oder teilweise verdeckt sein, was ihre Lesbarkeit besonders bei schlechten Lichtverhältnissen oder starkem Blendeffekt erschwert. Ebenso können Containernummern, die üblicherweise auf der Außenseite der Container aufgedruckt sind, in Schriftgröße, Farbe und Klarheit variieren, was zu Erkennungsproblemen führt. Diese Inkonsistenzen, kombiniert mit der dynamischen Umgebung von Terminals, erfordern eine robuste Technologie, die in der Lage ist, sowohl Kennzeichen von Frachtfahrzeugen als auch Containernummern unter unterschiedlichen Bedingungen zuverlässig zu erkennen und zu interpretieren.
Lösung
KI-gestützte optische Zeichenerkennung mit SolVision
SolVision nutzt fortschrittliche optische Zeichenerkennung (OCR), um eine präzise automatische Kennzeichenerkennung (ALPR) sowie die Erkennung von Containernummern zu ermöglichen. Das System liest zuverlässig Kennzeichen von Frachtfahrzeugen und Containernummern, selbst wenn Schriftarten, Farben und Positionen der Zeichen variieren. Durch das Training eines schnellen KI-Modells mit einer Vielzahl von Beispielbildern wandelt SolVision visuelle Daten automatisch in digitalisierte Informationen um. Diese Fähigkeit verbessert die Inspektionsgenauigkeit erheblich und optimiert die Logistikprozesse, wodurch eine effiziente Nachverfolgung und Verifizierung innerhalb von Containerterminals ermöglicht wird.
KI-gestützte optische Zeichenerkennung
Erkennung von Containernummern
Automatische Kennzeichenerkennung