矩陣軟（ruǎn）件在業界創新使（shǐ）用激光雷（léi）達三維點雲建模分析技術及（jí）人工（gōng）智（zhì）能技術對（duì）裝車過程進行控製， 利用 自研的AI智能檢測算法 (Matrix-LoadDetector) 可對激（jī）光雷達（dá）點雲動態數據進行實時分析，根（gēn）據數學模（mó） 型實（shí）時計算料位高度與車（chē）廂高度的關係（xì），綜（zōng）合判（pàn）斷最佳控製策略，實（shí）現無人值守高度智能化（huà）裝車。可依據企業現（xiàn）有（yǒu）裝車係統進行（háng）快速升級改造與上線，該（gāi）係統已（yǐ）有400餘條裝（zhuāng）車通（tōng）道落地應用案（àn）例（lì）。

1、基於（yú）激光雷（léi）達三維點雲智能檢（jiǎn）測技術的汽車自動裝（zhuāng）車

在裝車期間（jiān），自（zì）動裝（zhuāng）車（chē）智能檢測算法（fǎ）(Matrix-LoadDetector)算法通過（guò）動態點（diǎn）雲采樣、去除離群（qún）點、坐標變換、掃（sǎo）描（miáo）線歸集（jí）、車輛靜止/移動判斷等步驟，對車（chē）輛車體平麵、落料區域、車（chē）前欄板（bǎn）、料位情況（kuàng）、裝載設備狀態（tài）等進行分析，結合定量倉（cāng）或地磅數據綜（zōng）合判斷設備下一步動作。一（yī）旦發（fā）現異（yì）常，會自動關閉（bì）下料（liào）口，並（bìng）發出（chū）警示（shì），操作（zuò）人員可以在（zài）上位機一（yī）鍵（jiàn）接（jiē）管裝料（liào）操作。

在廠區（qū）現場發運業務信息化管理日漸成（chéng）熟的（de）當下，自動（dòng）裝車作為發運管理過（guò）程中的重（chóng）要一環需要與其他過程有（yǒu）緊（jǐn）密的信息傳（chuán）遞（dì）溝通（tōng），而車輛唯一（yī）性判斷是獲取該車輛（liàng）預裝產品信（xìn）息、防（fáng）止（zhǐ）車輛裝車作弊及裝車信息反（fǎn）饋的基礎。

目前（qián）的信息技術對貨運（yùn）車輛（liàng）的業務（wù）處（chù）理中，車牌號仍然作為車（chē）輛唯一（yī）身份（fèn）識別的（de）信息（xī）要素（sù）。然而（ér），在水泥，礦區這種生產環境中，水泥粉末，煤塵（chén）等容易對車（chē）輛（liàng）的車牌號造成汙漬，由於車（chē）輛車牌號字（zì）符信息的缺失（shī），傳統的車牌號（hào）識（shí）別係（xì）統（tǒng）就會失效。同時有部分不（bú）法司機會對車牌進行套牌、塗抹等，以逃避廠（chǎng）區對車輛的監控和信息登記業務，傳（chuán）統的（de）車牌號係統（tǒng）即使正確（què）的（de）識（shí）別出（chū）車輛的車牌號信息，也是錯（cuò）誤信息。

基於（yú）以上車輛識別問題，基於車臉識別查找正確車牌號碼的（de）方法，可通（tōng）過深度學習技術，精準的提取出車輛（liàng）的車臉信息和車牌號信息存（cún）儲在（zài）數據（jù）庫中，然後（hòu）在不（bú）同時間差和不同的區域（yù），對每個車（chē）臉提（tí）取的（de）信（xìn）息（xī）後，再從保存的數據庫（kù）中查找是否有相同車臉信息的車輛。如果有車臉信息一（yī）樣的車輛，識（shí）別出該車（chē）輛真實的車牌號信（xìn）息（xī），與數據庫中的（de）車牌（pái）號（hào）信（xìn）息比對是（shì）否一樣，這樣，即使車輛的車牌號（hào）有汙漬，貨車司機在（zài）廠區內發生（shēng）套牌、換牌（pái）等違法行為，都能夠通過這種方式正（zhèng）確（què）判（pàn）斷車（chē）輛真實的車牌號信息。