Abstract:
Современные системы учета железнодорожного подвижного состава оптимизируют
логистику и повышают безопасность перевозок. Традиционные методы с ручным вводом
данных уступают автоматизированным решениям по точности и скорости, что ведет к
ошибкам и потерям. В статье рассматриваются технологии распознавания номеров вагонов,
включая компьютерное зрение, глубокое обучение, гибридные методы и интеграцию с IoT. Приведен сравнительный анализ их эффективности, с акцентом на нейросетевые модели,
такие как YOLO и Efficient Net, которые показывают высокую точность в реальных условиях.
