Как внедрить распознавание номеров контейнеров и вагонов в 2025

Автоматическое распознавание кодов контейнеров и инвентарных номеров вагонов уже давно не игрушка дата-сайентистов, а рутинная инфраструктурная необходимость, она ускоряет операционные циклы, снижает количество ошибок и себестоимость операционных процессов, снижает количество хищений.

На 2025 год российские вендоры закрывают большинство типовых кейсов, а зарубежные решения нужны в основном точечно, там, где нет отечественных аналогов или требуется узкоспециализированный функционал. Применение технологий автоматического распознавания актуально во всех ключевых отраслях, включая морские и сухопутные порты, контейнерные и интермодальные терминалы, железнодорожные узлы, логистические центры, транспортные узлы крупных промышленных предприятий.

Практика показывает, что внедрение систем распознавания для контейнерных и вагонных номеров это сложная многокомпонентная задача, требующая грамотного подбора оборудования, программного обеспечения и их интеграции как минимум с TOS или WMS. В одном проекте приходится сочетать кучу разнообразного оборудование, программного обеспечения, а также обеспечивать надежный монтаж и точную настройку в полевых условиях.

И если все сделано правильно, то качество распознавания номеров контейнеров в соответствии с ISO 6346 (в РФ действует идентичный ГОСТ Р 52524-2019), включая контрольную цифру и типоразмер, даже с учетом естественного загрязнения и износа может достигать 99%. Для номеров вагонов на типовом составе, при нормальном качестве маркировки, точность распознавания составляет 93-98%.

Только опытный интегратор способен из множества российских и зарубежных компонентов собрать действительно работающее решение, учитывающее все нюансы объекта заказчика. Итоговый результат всегда будет определять не виртуальное качество программного обеспечения, а реальная инженерия, камеры, датчики колесных пар, индукционные петли, подсветка, триггеры, синхронизация и вычислительная архитектура.

В этой статье мы рассмотрим ключевые технологии и решения для распознавания контейнерных и вагонных номеров, рассмотрим необходимое оборудование, и особенности внедрения для разных типов организаций, с упором на российских разработчиков и оборудование, а также рассмотрим зарубежные аналоги там, где отсутствуют отечественные решения.

Обзор решений

Существующие решения можно разделить на несколько категорий, исходя из способа установки оборудования и архитектуры обработки видеопотока. 

По способу расположения оборудования: 

• Стационарные контрольно-пропускные порталы 
• Крановые системы распознавания

По месту обработки видео: 

• Серверные решения
• Edge-решения на базе умных камер 
• Мобильные решения

Каждая категория имеет свои особенности, преимущества и сферу применения. Рассмотрим их подробнее и приведем примеры вендоров и продуктов каждого класса.

Стационарные контрольно-пропускные порталы (КПП)

Стационарные порталы устанавливаются, как правило, на въездах и выездах с терминалов и на КПП крупных предприятий. Это рамные конструкции, на которых закреплены несколько камер и дополнительное оборудования образуя своеобразный «сканер», через который проезжает транспорт с контейнером или состав с вагонами. При проезде система автоматически сканирует и распознает номера со всех нужных сторон контейнера или вагона.

Работают они, как правило, по следующему принципу - на въезде грузовика в терминал камеры считывают номер контейнера, номер контейнеровоза, распознают номер прицепа, опасные знаки на контейнере, габариты и при необходимости другие дополнительные параметры. Далее эти данные поступают в информационную систему, которая автоматически регистрирует прибытие контейнера и выдает всю информацию во внутреннюю систему, ускоряя оформление. 

В России подобные решения используются в портах, на ж/д терминалах, в логистических центрах, промышленных предприятиях. Словом, всюду, где требуется контроль потока контейнеров при въезде на территорию объекта и выезде с нее.

Сложностей при организации стационарных порталов много, и одна из них связана с точной настройкой камер и подсветки. Нужно охватить все необходимые зоны, включая бок и крышу контейнера и сохранять приемлемое качество изображения в разное время суток и при любой погоде. Дополнительно важно учитывать инфраструктуру, иногда требуется строительство самой портальной конструкции и прокладка коммуникаций. 

Ответственность за эти работы несет системный интегратор, поэтому важен, в том числе и строительный опыт. Наша компания имеет опыт проектирования подобных КПП порталов “под ключ”, начиная от выбора и поставки оборудования до пуско-наладки и интеграции с ИТ-системами заказчика.

Крановые системы распознавания

Крановые системы предназначены для автоматической идентификации контейнеров непосредственно в процессе перегрузки кранами. Они применяются на контейнерных терминалах, где используются STS-краны или RTG-краны (козловые краны на рельсовом или шинном ходу), а также в интермодальных железнодорожных терминалах на козловых кранах и ричстакерах.

Идея состоит в том, чтобы камера, или несколько камер, устанавливалась либо на самом кране, как правило, на спредере или стреле, плюс возможно размещение дополнительных камер в зоне работы крана, и система автоматически считывает номер контейнера в момент его подъема или перемещения.

Такие системы значительно ускоряют работу терминала, данные о контейнере фиксируются без участия оператора крана, сразу привязывая к объектам с которых осуществляется разгрузка и на которые осуществляется погрузка, полностью закрывая цикл без бумажного оформления. Все это позволяет ускорить оформление операций, снизить расходы, повысить безопасность и значительно улучшить качество данных, устранив ручной ввод.

По нашей статистике распознавание номеров контейнеров при работе STS-кранов достигает практически 100% точности.

Российские вендоры успешно разрабатывают программное обеспечение для использования распознавания непосредственно на кране. Например, компания IT Mimir разработала систему, которую можно устанавливать на ричстакеры и краны. Каждая единица перегрузочной техники они оборудуется камерами, а видеопоток передается на сервер, распознающей номера контейнеров.

С учетом размещения камер на подвижных узлах крана и перехода техники из уличной зоны в помещение, обеспечение стабильного качества считывания номера это сложная инженерная задача. В уличном режиме внутри терминала системы распознавания показывают, как правило, до 98% точности, при въезде и под крышей точность снижается до 87% из-за резких перепадов освещенности, бликов и окклюзий траверса, стропы и других элементы крана. 

Для компенсации этих сложностей применяется специальная схема расстановки камер с перекрытием ракурсов, адаптивные настройки самой камеры, а также возможно подтверждение правильности распознавания оператором крана, на пульте он одним кликом выбирает верный номер из предложенного системой списка, который был сформирован системой распознавания.

Зарубежные вендоры предлагают не просто софт для распознавания, а законченные аппаратно-программные комплексы с уникальными камерами, изначально спроектированными под работу на кране. 

Так, например, Camco Technologies с самоочищающимся модулем BoxCatcher использует несколько камер высокого разрешения в едином виброустойчивом блоке, который формирует обзор 360° градусов и устойчивое качественное считывание даже при его перемещении со скоростью вплоть до 4,5 м/с.

Как правило, двух таких модулей на кран достаточно, чтобы получать изображение всех сторон и уверенно распознавать коды контейнеров и вагонов. 

Оборудование, используемое на кране должно выдерживать тяжелые условия эксплуатации – вибрацию, тряску, перепады температур, движение контейнера с меняющейся скоростью (иногда достаточно высокой). Софт должен уметь работать со смазанным из-за движения изображением и при разнообразном фоне (небо, вода, разнообразные конструкции порта). 

Очевидно, что внедрение распознавания на кране технологии требует не только камер, но и глубокого инжиниринга, интеграции с крановой автоматикой, синхронизации с операциями, интеграции с TOS, возможно доработки ПО крана (например, для вывода подсказок крановщику). Однако, несмотря на все сложности в хороших условиях можно достичь точности распознавания более 99%.

Но это под силу только опытному интегратору. Если на вашем объекте планируется автоматизация перегрузочной техники, специалисты «Интемс» помогут подобрать совместимое оборудование и внедрить систему распознавания без помех для основного технологического процесса.

Серверные решения

Серверные (централизованные) решения это классический подход к организации систем распознавания, при котором весь видеопоток с камер стекается на единый сервер или кластер серверов, где установлено программное обеспечение для распознавания кодов контейнеров или вагонов. Сервер производит анализ изображения, распознает символы и передает результаты в базы данных или во внешние системы предприятия.

• Преимущества серверного подхода: На серверы мы можем использовать гораздо самые мощные и точные алгоритмы распознавания, их легче обновлять и обслуживать их. Серверное программное обеспечение позволяет одновременно обрабатывать данные с множества камер, реализовывать сложную логику и гибко настраивать интеграцию с другими системами.
• Недостатки серверного подхода: Требуются высокая пропускная способность каналов связи для передачи видео, а главное – высокопроизводительные CPU и GPU, что, безусловно, будет отправлять бюджет проекта в направлении Марса. Кроме того, если сервер выходит из строя, значит, вся система становится неработоспособной, поэтому нужная отказоустойчивость достигается за счет использования комплекса мер, таких как использования резервных серверов, которые бы в случае выхода одного сервера из строя могли автоматически подхватить его процессы, и создания кластеров.

Для конечного заказчика критически важно, чтобы интегратор обеспечил корректную работу всей системы. В серверной архитектуре мы, как интегратор, уделяем внимание тому, чтобы сервер имел достаточный запас производительности (особенно если планируется наращивать количество камер), а программное обеспечение распознавания должно было адаптировано под российские требования.

Edge-решения

Использование edge-камер относительно новая тенденция. Обычно edge-камерами называют решения, которые позволяют распознавать номер контейнера непосредственно на камере видеонаблюдения или компактном модуле рядом с камерой. Это означает, что камера сама считывает номер и по сети передает уже готовый результат распознавания, вместо того чтобы стримить весь видеопоток на сервер. В некоторых случаях дополнительно передаются небольшие стоп кадры, чтобы при необходимости человек мог проверить качество распознавания.

Edge-камеры с поддержкой нейросетевого анализа стали появляться благодаря развитию встроенных процессоров. 

• Преимущества Edge-камер: Снижает нагрузку на сеть и сервер, упрощает масштабирование, повышает отказоустойчивость так как каждая камера работает автономно.
• Недостатки Edge-камер: Меньшая вычислительная мощность по сравнению с сервером, что может ограничивать сложность алгоритма, а значит и его точность или скорость обработки. Также обновление встроенного ПО на множестве камер может быть сложнее администрировать, чем на одном сервере.

Иностранные и в частности китайские производители активно продвигают идею edge для транспорта. Компания HikVision производит камеры серии iDS-TCW403. Это фактически специализированная AI-камера, которая умеет на борту распознавать контейнерный код с точностью 98%. Она распознает номер на скорости до 30 км/ч, передавая данные на программный комплекс HikCentral для дальнейшей обработки и централизованного хранения.

HikVision не единственный вендор, который форсит edge-камеры. Компания Mobotix позволяет устанавливать на свои камеры приложения сторонних разработчиков, в частности – Mobotix Container Code Recognition App (разработанное компанией Vaxtor) – которое запускается прямо на камерах Mobotix серии M73 и обеспечивает точность распознавания 99%.

Есть и другие EDGE решения, которые интегрируют edge-аналитику: например, приложение Vaxtor VaxOCR есть в виде модулей для камер Axis.

Российские решения на edge-устройствах тоже начинают появляться. Компания Малленом разработала собственную смарт-камеру с не очень симпатичным мне названием VIRIS, способную выполнять алгоритмы анализа на борту, пока только для номеров автомобилей, но в теории архитектура может быть расширена и под контейнеры.

Платформа Smart Engines оптимизирована до того, что базовая сборка движка распознавания контейнеров весит всего 2,3 МБ и может работать на российских процессорах Эльбрус и в ARM-окружении. Это говорит о возможности встраивать их программное обеспечение даже в относительно слабое железо edge-устройств. 

Однако на текущий момент отечественных edge-камер с распознаванием номеров контейнеров не существует, поэтому на практике edge-решения в РФ строят либо на китайских камерах, либо на гибриде, когда мы берем обычную камеру и рядом, буквально на том же столбе располагаем небольшой промышленный мини-ПК, выполняющий локально функции распознавания номеров.

Стоит отметить, что edge-камеры особенно удобны для распределенных объектов. Например, вдоль протяженной ЖД линии, где тянуть кабельные трассы с десятков камер до центрального сервера нецелесообразно. В этом случае каждая камера сама распознает номера вагонов или контейнеров на платформах и по сети передает только результат распознавания, как правило, это номер вагона и изображение для верификации. 

При этом, как интегратору, нам важно обеспечить централизованное управление такой сетью умных устройств, чтобы обновления алгоритма или изменения формата передачи данных можно было развернуть сразу на все камеры удаленно. 

Мобильные решения

Отдельная категория – мобильные решения для распознавания контейнерных и вагонных кодов. Речь о программных SDK для смартфонов, планшетов или ручных терминалов, которые позволяют сотрудникам сканировать код вручную с помощью камеры мобильного устройства.

Такие решения применяются, когда автоматическая стационарная установка невозможна или нерентабельна, а также для резервных операций, инвентаризаций, и контроля в труднодоступных местах. 

Например, инспектор в порту может ходить с планшетом и считывать номера контейнеров для целей проверки правильности их размещения, или оператор на железнодорожной станции может считать номер вагона переносным устройством там, где нет стационарных камер.

Российские разработчики предлагают мощные мобильные системы распознавания номеров контейнеров. Упомянутая выше платформа Smart Engines имеет мобильный SDK (под iOS, Android), способный распознавать контейнерный код с любого ракурса съемки и в реальном времени на смартфоне. Причем приложение хорошо справляется с плохим освещением и даже работает офлайн (без интернета). Это идеально для использования на открытых площадках и в полевых условиях. 

Мобильное приложение от Videomatrix для чтения номеров пломб и вагонов

Еще один пример – мобильное приложение от Videomatrix, которое изначально предназначено для чтения номеров пломб по фото смартфона. Оно позволяет сотруднику сделать снимок, а алгоритм на устройстве распознает номер пломбы вагона непосредственно на месте. 

Главное в мобильном решении это удобство и скорость для пользователя. Интерфейс должен быстро подсказывать, наведена ли камера правильно, возможно, подсвечивать распознанные символы. Также важно, чтобы мобильное приложение могло работать без связи, сохраняя данные и синхронизируя при появлении сети, и имело защиту от несанкционированного изменения данных, ведь такие приложения могут использоваться в таможне, где важна юридическая значимость фиксируемой информации.

В целом, мобильные приложения для распознавания номеров это отличное дополнение к стационарным системам. Их можно применять для выборочной проверки, инвентаризации контейнерных площадок, или как резерв на случай выхода из строя основного комплекса

Дополнительный функционал для систем распознавания номеров контейнеров и вагонов

Максимальный эффект от распознавания номеров контейнеров и вагонов достигается только при использовании дополнительных функций.

Большинство из них критичные для безопасности, пропускной способности и операционной эффективности, потому их нужно сразу закладывать в архитектуру и связывать с распознаванием в одну интегрированную систему.

• Коммерческий осмотр вагонов. Это автоматическая проверка состояния вагона при въезде и выезде с помощью систем компьютерного зрения. Камеры снимают вагон со всех ракурсов, а алгоритмы сразу фиксируют проблемы и привязывают их к номеру вагона или контейнера.

  Это позволяет быстрее обнаруживать повреждения, открытые люки, или выходящие за габариты способы крепления груза, уменьшать ручной труд и ошибки, получать фото и видео материалы для разбора претензий и мгновенно отправлять события в системы управления.

  Распознавание номера вагона и осмотр должны быть частью одного проекта, тогда любая найденная проблема точно сопоставляется с конкретным вагоном, процессы ускоряются, а ответственность и контроль становятся прозрачными.

• Измерение габаритов. Для контроля габаритов как правило, используются лидары, которые строят 3D-модель каждого вагона и контейнера, и автоматически проверяют, не выходит ли что-то за допустимые габаритные размеры. Такая система с абсолютной точностью фиксирует наличие любых выступаю,щих элементов, перекосов, навалов груза, открытые люки и другие опасные отклонения. При обнаружении система сразу создает уведомлении о нарушении.
  
  
  
  

  Это нужно, чтобы не допустить зацепов о ворота, мосты, крановое оборудование и контактную сеть, избежать аварий, простоев и штрафов, а также подтвердить правильность крепления и распределения груза без остановки потока. 

  Распознанный номер вагона или контейнера соотносится в программном обеспечении с результатами проверки габаритов, и на выходе получается полная прозрачность, которая позволяет быстро принять необходимые меры для устранения нарушений габаритов.

• Досмотр днища вагона.Досмотр днища это видеосъемка нижней части вагона или автомобиля, который перевозит контейнер с помощью сканирующего блока, который устанавливается на дорожное и железнодорожное полотно. Система делает высококачественные детальные изображения, а программное обеспечение анализирует изображение, помогая оператору выявить посторонние предметы и отклонения от нормы, такие как повреждения, течи, посторонние предметы, следы вмешательства. И все это без остановки движения состава с вагонами или грузовика перевозящего контейнеры.
  
  
  
  

  Досмотр днища напрямую повышает устойчивость объекта к террористическим угрозам, к сожалению столь актуальным в наше время. Камеры и подсветка фиксируют нижнюю часть вагона или автомобиля с контейнером на проезде и позволяют вовремя заметить подозрительные предметы, следы вмешательства, которые могут указывать на попытку закладки опасных устройств или средств саботажа.

  Кадры досмотра днища могут автоматически привязываться к распознанному номеру вагона или контейнера. Система сканирует днища без остановки потоков авто и ж/д транспорта, а журнал событий с фото и видео создает доказательную базу и прозрачность для проверок по требованиям транспортной безопасности.

  Чтобы такой досмотр реально работал, в проекте нужно заранее рассчитать геометрию установки, где и под каким углом ставить дополнительные камеры и сам сканирующий днище блок. Не менее важно обеспечить стабильную подсветку и защиту от грязи и неблагоприятных погодных условий.

• Подсчет вагонов и контейнеров. Автоматический подсчет количества вагонов и контейнеров, позволяет всегда знать точное количество контейнеров на территории, избегать ошибок ручного учета, понимать реальную пропускную способность и быстро находить узкие места.

  Каждый контейнер или вагон сразу связывается с его номером с помощью системы распознавания номеров. Это позволяет получить прозрачный учет и полные отчеты по движению всех контейнеров и вагонов, уменьшить количество споров с контрагентами, контролировать выполнение SLA, не допускать простоев и штрафов.

• Позиционирование вагонов и контейнеров на площадке. Система позиционирования позволяет в реальном времени отслеживать на карте, где именно находится каждый конкретный вагон или контейнер.
  
  
  
  

  Это позволяет сокращать холостые пробеги техники, не терять контейнеры, выдерживать SLA и исключать ошибки при погрузке и разгрузке.

  Система распознавания номеров фиксирует номер, а система позиционирования дает координаты. Эти данные «склеиваются», и у каждой единицы появляется карточка с точным местоположением и временем каждого перемещения.

• Контроль массы. Контроль массы - это автоматическое взвешивание вагонов, грузовиков и самих контейнеров с проверкой, что вес в норме и правильно распределен. На железной дороге вес обычно измеряется прямо на ходу динамическими весами под путями, для автомобильного транспорта используют специальные весы, а на кранах и ричстакерах используются бортовые датчики спредера для контроля массы контейнера.

  Это нужно чтобы не допускать перегруза, повышенного износа путей и техники, а также для автоматического формирования обязательных весовых документов для морских отправок. Все измерения связываются с распознанным номером для того чтобы система прикрепляла вес к конкретному вагону, машине или контейнеру.

Особенности внедрения для разных типов предприятий

Разные отрасли и типы предприятий предъявляют свои требования к системам распознавания контейнерных и вагонных кодов. Рассмотрим, чем отличаются приоритеты и подходы при внедрении у основных категорий заказчиков:

Контейнерные терминалы и порты

Для портовых операторов автоматическое считывание номеров – часть обязательной инфраструктуры. Объемы обработки огромные, стартуют с тысячи контейнеров в сутки. Ключевые задачи – ускорение оборота и повышение пропускной способности. 

Поэтому порты инвестируют в мощные портальные крановые системы и комплексы на въездных КПП, которые способны обрабатывать огромный поток контейнеров. 

Например, современные зарубежные портальные системы позволяют считывать данные при движении до 30–50 км/ч и обрабатывать до 500 грузовиков в час на одну полосу. Решения для портов обычно самые комплексные и высокоточные 98–99% при хорошем качестве изображения.

В российских условиях аналогичных показателей добиваются путем оптимизации алгоритмов и использования нескольких порталов перед КПП. Кроме этого в портах часто внедряют крановые системы на причальных кранах для автоматического учета контейнеров при погрузке и выгрузке с судов, а также распознавание номеров на контейнерных штабелеукладчиках.

Интеграция с TOS здесь обязательна, номера контейнеров должны сразу сопоставляться с планом погрузки, таможенными декларациями, весовым контролем и прочими дополнительными системам, повышая точность и прозрачность логистической цепочки.

Отдельное требование портов – распознавание дополнительных маркировок. Опасные грузы, идентификаторы прицепов, номера контейнеров внутри поездов, все данные должны заноситься в базу данных для дальнейшего правильного управления потоками и хранением.  

Бюджет внедрения: Из-за своей комплексности и огромных масштабов, бюджет внедрения для порта самый высокий: от примерно 50 млн. руб. за базовый комплекс на одном въезде, до порядка 100 млн. руб., в случае оснащения крупного терминала несколькими порталами, и глубокой интеграцией.

Железнодорожные узлы и интермодальные терминалы

В местах, где происходит обработка грузов на железной дороге, это сортировочные станции, терминалы перегрузки с платформы на автомобиль, промышленные ж/д ветки. Основной объект распознавания одновременно и номер вагона (грузового или платформы) и номер контейнера на платформе. 

Задача – автоматизировать учет подвижного состава: подсчет вагонов, регистрация прибытия и убытия, контроль прибытия нужных грузов. Для этих целей используются, как правило, стационарные системы, устанавливаемые вдоль ж/д путей. Они должны считывать номера с составов находящихся в движении.

В таких системах обычно используется несколько пар камер (для каждой стороны состава) и датчики колесных пар для разделения вагонов. Типичная точность при хороших условиях 95–98%, но сильно зависит от состояния номера на вагоне.

В наших российских реалиях вагонные номера могут быть ржавые, загрязненные, нестандартно нанесенные, поэтому системы добиваются точности примерно в 93%, а на чистых вагонах – близкой к 100%.

Для РЖД и крупных промышленных ж/д узлов также важно соответствие ГОСТам и наличие сертификатов, для таких клиентов мы используем отечественные решения, которые проходили пилотные испытания на полигонах РЖД, что подтверждает их надежность.

Мы проектируем системы, которые уже адаптированы к отечественным условиям и требованиям российского законодательства и имеют необходимые интеграции, например, с весовым контролем.

Кроме того, в железнодорожной сфере остро стоит вопрос безопасности, поэтому системы распознавания могут дополняться функциями коммерческого осмотра вагонов, автоматического контроля открытых люков, состояния пломб, определение типа груза в полувагоне и иные необходимые решения.

Бюджет внедрения: ориентировочно от 10 млн. руб. для небольших станций, до 20–30 млн. руб. для крупных узлов с несколькими точками контроля и расширенным функционалом.

Логистические компании и склады 

Для операторов складов и логистических центров, которые получают и отправляют сотни контейнеров ежедневно, важна точность учета и скорость обработки. Объемы здесь меньше, чем в порту, поэтому решения могут быть более бюджетными.

Такие компании ценят гибкость и простоту использования, и главное, чтобы решение не требовало штата айтишников для поддержки. Внедряя распознавание контейнеров на складе, нужно учитывать и сопутствующие процессы: часто одновременно сканируются автомобильные номера грузовиков и штрихкоды накладных. Поэтому целесообразно выбирать платформы, где программное обеспечение закрывает сразу несколько задач.

Бюджет внедрения: порядка 3–7 млн. руб.

Промышленные предприятия

Заводы, карьеры, месторождения – разные отрасли, но у многих крупных производств есть собственная логистика, связанная либо с завозом сырья в контейнерах или вагонах, либо с вывозом продукции.

Для них система распознавания это инструмент повышения прозрачности внутренних перевозок и безопасности. Особенность промышленников, почти всегда наличие весового контроля. Например, на металлургическом заводе вагон с сырьем заезжает на весы, система одновременно считывает номер вагона и автоматически сопоставляет с весом, сохраняя в базе связку для бухгалтерии. Второй кейс – на вывозе готовой продукции: например, система в автоматическом режиме проверяет, все ли вагоны с заданными номерами покинули территорию, нет ли “лишних” вагонов или контейнеров.

Промышленные предприятия часто эксплуатируют системы в тяжелых условиях: пыль, грязь, вибрации, экстремальные температуры. Поэтому оборудование подбирается максимально надежное: высокая степень защиты IP67/IP68, термошкафы с обогревом для электроники, вибростойкие крепления.

На опасных производствах требуется соответствие системы нормам безопасности (например, электрооборудование должно иметь сертификат взрывозащиты, если зона контроля относится к опасной).

Промпредприятия также обычно требуют полной локализации ПО, чтобы все данные хранились внутри, без облачных сервисов, а сам софт был отечественным (для соответствия политике импортозамещения). К счастью, сейчас практически все компоненты можно закрыть российскими продуктами – от серверной ОС (например, Astra Linux) до программного обеспечения для распознавания контейнерных номеров.

Наша компания при проектировании для промышленных заказчиков уделяет особое внимание перечисленным нюансам, обеспечивая не только точность считывания, но и соответствие требованиям ИТ-безопасности и промышленной безопасности на объекте.

В итоге, хотя базовая технология распознавания кодов едина, практическое внедрение сильно зависит от контекста применения. Размер предприятия, поток грузов, существующая ИТ-инфраструктура, требования регуляторов – все это влияет на выбор решений.

Универсального “коробочного” продукта, подходящего всем, не существует. Именно поэтому мы проводим тщательный предпроектный анализ и предлагаем кастомизированные решения: кому-то будет достаточно мобильного SDK, а кому-то нужны многофункциональные порталы с интеграцией в сложные бизнес-процессы.

Бюджет внедрения: варьируется по сложности, ориентировочно от 4–7 млн. руб. (небольшой объект с одной точкой контроля) до 20 млн. руб. и более для крупных заводов с несколькими пунктами проезда и усиленной защитой оборудования.

Оборудование и ключевые компоненты

Для успешного внедрения системы распознавания номеров контейнеров и вагонов требуется целый комплекс аппаратных и программных средств. Важно учитывать, что от правильного подбора и настройки оборудования напрямую зависят точность и надежность работы программного обеспечения для распознавания номеров.

Рассмотрим основные компоненты на примере стационарного портального решения:

• Высококачественные камеры. Основной элемент систем распознавания это специализированные видеокамеры высокого разрешения (обычно 5 - 12 Мп и выше), обеспечивающие четкое изображение зоны, где расположен код.
• Важно расположить камеры таким образом, чтобы охватить все необходимые стороны контейнера или вагона. Камеры должны уметь делать качественные снимки в движении, чтобы избежать размытия изображения.
• Система освещения. Подсветка необходима для получения качественного изображения при любых условиях. Используются ИК-прожекторы или мощные светодиодные светильники с белым светом. Правильно настроенное освещение предотвращает блики и тени, улучшая качество распознавания. На объектах с искроопасной средой (например, нефтехимия) могут потребоваться взрывозащищенные светильники.
• Датчики. Для автоматизации процесса система должна знать, когда именно снимать кадры. На автодорогах обычно монтируют индукционные петли в покрытие или лазерные датчики, распознающие приближение автомобиля к порталу. На железной дороге применяются датчики колесных пар (рельсовые датчики), фиксирующие прохождение осей вагона. Дополнительные сенсоры могут измерять скорость движения и габариты.
• Вычислительное оборудование. Мощный сервер обрабатывает видеопоток с камер, выполняет алгоритмы распознавания и управляет периферией. В зависимости от архитектуры используется промышленный сервер или системный блок, размещенный в климатическом шкафу рядом с порталами, или сервер размещается центральном серверном узле. Он принимает видео от всех камер, запускает алгоритм распознавания (нейросетевую модель или классический алгоритм), сверяет полученные номера с базами данных и передает информацию дальше.
  
  В состав оборудования также входят блоки ввода-вывода или контроллеры для получения сигналов от датчиков и управления шлагбаумами и светофорами. Для высокой надежности серверное ПО часто работает под Linux или специальных защищенных ОС, обеспечивая работу 24/7.
• Программное обеспечение распознавания. Сердце системы – это алгоритмы компьютерного зрения для распознавания номеров контейнеров и вагонов, обученные распознавать символы на контейнерах и вагонах. Современные решения используют нейросети, способные читать даже сложные случаи: нестандартные шрифты, наклоненные или частично стертые символы.
  
  Программный комплекс обычно включает ядро распознавания и интерфейс оператора для просмотра результатов. Многие российские продукты позволяют вести базу данных событий – каждый считанный номер сохраняется с фото, временем, доп. параметрами. ПО также отвечает за логику реагирования: выдачу оповещений, сравнение номеров с белыми и черными списками, формирование отчетов. Очень важно, чтобы ПО было локализовано и поддерживалось в России.
• Интеграционные модули.
  Чтобы данные о распознанных контейнерах/вагонах приносили пользу, они должны передаваться во внешние системы. Хорошее решение распознавания обязательно имеет интерфейсы интеграции: API, протоколы обмена, базы данных. С их помощью результаты распознавания передаются во внешние БД, системы документооборота, ERP, например 1С:Предприятие.
  
  В портах результаты OCR передаются в TOS (Terminal Operating System) в реальном времени, чтобы контейнер сразу появлялся в системе управления терминалом. Для промпредприятий важна интеграция с АСУТП, весами (привязка веса вагона к номеру) и системами безопасности.
  
  Наш опыт показывает, что интеграция – один из самых сложных этапов внедрения: нужно учесть все протоколы, обеспечить точность данных и отказоустойчивость связи.
• Дополнительное оборудование.
  К периферии относятся шлагбаумы и светофоры, которыми система управляет проездом. Также могут устанавливаться информационные табло для водителей (например, для указания номера ворот въезда после распознавания номера и идентификации). В ряде проектов добавляются IP-видеокамеры для визуального контроля ситуации оператором и фиксации состояния груза.
  
  На ж/д пунктах часто интегрируют системы взвешивания вагонов, чтобы автоматически связывать вес с номером вагона, это типично для промышленных предприятий (например, угольные терминалы, металлургия). Здесь же могут применяться датчики габарита для контроля, что на контейнере нет превышения высоты или сверху не лежит посторонний предмет.
  
  Наконец, не стоит забывать об источниках бесперебойного питания. Надежное электроснабжение всего комплекса, особенно в уличных условиях, критично для непрерывной работы.

Что нового и важного в 2025 году?

• Приказ Минтранса № 21 от 29.01.2025 действует с 01.03.2025 по 01.03.2031. Задает требования к составу и оформление планов обеспечения транспортной безопасности (ТБ) для объектов инфраструктуры всех видов транспорта и судов, что прямо затрагивает требования к видеонаблюдению, досмотру и системам распознавания.
• Приказ Минтранса № 34 от 04.02.2025 утвердил порядок досмотра и наблюдения в целях ТБ - это правовая основа для систем досмотра днища автотранспортных средств, порталов осмотра. 
• Постановление Правительства № 588 от 30.04.2025 вводит особенности защиты объектов транспортной инфраструктуры от актов незаконного вмешательства с применением БПЛА и влияет на требования к периметральной оптике, журналированию событий и взаимодействию с силами и средствами транспортной безопасности.
• Постановлением Правительства РФ от 5 сентября 2025 г. № 1380 утвержден новый порядок федерального госконтроля (Ространснадзор), фокус на проверках выполнения требований ТБ, в т.ч. применяемых средств технической безопасности на объектах. 
• ФЗ "О персональных данных" N 152-ФЗ. Распознавание номеров контейнеров и вагонов не относится к ПДн, но данные из сопутствующих систем еще как относятся, как правило, речь идет о лицах людей, которые попадают на видеозаписи, и регистрационные знаки ТС. Значит, должны соблюдаться принципы и правовые основания обработки, хранения, и т.д. ( Изменения вступающие в силу в 2025).
• ФЗ "О безопасности критической информационной инфраструктуры" N 187-ФЗ. Если объект относится к значимым объектам КИИ, ИТ инфраструктура попадает под требования по защите критической инфраструктуры - модели угроз, мониторинг, реагирование и вот это все. ( Изменения 2025).

Выводы

Проект по внедрению системы распознавания номеров контейнеров – это сложный комплекс инженерных задач, включающий проектирование, подбор и монтаж кучи сложного оборудования, настройку ПО и глубокую интеграцию в бизнес-процессы предприятия. 

Добавление дополнительного функционала такого как - коммерческого осмотр, подсчет количества контейнеров и вагонов, позиционирование, контроль загрузки и возврата, измерение габаритов и досмотр днища, превращает систему распознавания номеров контейнеров и вагонов в полноценную платформу управления потоками и безопасностью. 

Внедрять такую платформу целесообразно «под ключ» силами опытного интегратора, который спроектирует комплекс, подберет российское ПО и совместимое оборудование, а при отсутствии будет использовать проверенные бренды из дружественных юрисдикций, он же выполнит поставку, монтаж, наладку и интеграцию с вашими TOS или ERP. Это снижает риски, ускоряет окупаемость и обеспечивает прогнозируемый результат.

Ошибка на этапе проектирования, поставки некачественного и неподходящего оборудования, некачественный монтаж могут привести к тому, что точность распознавания будет неудовлетворительной. 

Именно поэтому важно доверить такой проект опытному интегратору. Мы в Интемс предлагает полный цикл услуг: от обследования объекта и проектирования системы, до поставки всего необходимого оборудования, пуско-наладки и сервисного обслуживания. Мы осознаем ответственность подобных проектов – ведь от них зависит бесперебойная работа логистики и безопасность на объекте.

Ну, и самое важное — ваше мнение