本文提出了一种基于改进YOLOv3的算法，能够在复杂字符干扰的场景下快速定位铁路集装箱箱号。该算法采用了EfficientNetv2轻型网络作为主干网络，并通过改进损失函数、利用规整通道剪枝和增加SPPF模块等方式进行优化。实验结果显示，该算法模型大小仅有18.6 MB，定位准确率达到97.4%，相较于原YOLOv3模型在精度上提升了3.1%，同时实现了21.3 ms的定位速度。该算法适用于铁路集装箱箱号的快速智能识别。