SolVisionCase Study
Reconocimiento de ALPR y Número de Contenedor de Envío Usando IA
Caso
Reconocimiento automático de caracteres en logística y transporte
Cargo terminals are vital hubs in logistics, offering services such as container storage, maintenance, inspection, and warehousing. The operational efficiency of these terminals is essential for maintaining service quality. Each shipping container is assigned a unique identification number, while the vehicles transporting these containers are identified by their license plates. Tracking and verifying both shipping container numbers and freight vehicle license plates is critical for efficient terminal operations.
Desafío
Reconocimiento de matrículas y números de contenedores de envío
La inspección de las placas de los vehículos de carga y los números de identificación de los contenedores de envío presenta desafíos importantes debido a la ubicación variable y las condiciones de iluminación impredecibles dentro de las terminales de contenedores. Las placas pueden estar inclinadas o parcialmente oscurecidas, lo que dificulta su lectura, especialmente en condiciones de poca luz o deslumbramiento. De manera similar, los números de los contenedores de envío, generalmente impresos en su exterior, pueden variar en tamaño de fuente, color y claridad, lo que genera dificultades de reconocimiento. Estas inconsistencias, combinadas con el entorno dinámico de las terminales, requieren una tecnología sólida capaz de detectar y detectar con precisión. interpretar tanto las placas de matrícula de vehículos de carga como los números de contenedores de envío en diferentes condiciones.
Solución
Reconocimiento óptico de caracteres mejorado por IA con SolVision
SolVision aprovecha la tecnología avanzada de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para permitir el reconocimiento automático de matrículas (ALPR) y el reconocimiento de números de contenedores de envío de forma precisa. El sistema lee eficazmente las matrículas de vehículos de carga y los números de contenedores de envío, incluso cuando las fuentes, los colores y las posiciones de los caracteres. variar Al entrenar un modelo de IA rápido con un conjunto diverso de imágenes de muestra, SolVision convierte automáticamente datos visuales en información digitalizada. Esta capacidad mejora significativamente la precisión de la inspección y agiliza los procesos de gestión logística, lo que permite un seguimiento y verificación eficientes dentro de las terminales de contenedores.
Reconocimiento óptico de caracteres por IA
Reconocimiento de número de contenedor de envío
Reconocimiento automático de matrículas