矩陣軟（ruǎn）件在（zài）業界創新使用激光雷（léi）達三維點（diǎn）雲建模分析技術及人工智（zhì）能技術對裝車過程進行控製， 利用自研（yán）的AI智能檢測算法（fǎ） (Matrix-LoadDetector) 可對激光雷達點雲（yún）動（dòng）態數據（jù）進行實時分析，根（gēn）據數學（xué）模（mó）型實時計算料位高（gāo）度與車廂高度的關係，綜合判斷最佳控製策略，實現無（wú）人值守高（gāo）度智能化（huà）裝車。可（kě）依據（jù）企業（yè）現有裝車係（xì）統進行快速（sù）升級（jí）改造與上線，該係統已（yǐ）有（yǒu）400餘條裝車通道落地（dì）應用案例。

1、基（jī）於激光雷達（dá）三維點雲智能檢測技（jì）術的汽車自動裝車

在裝車期間，自動（dòng）裝車智能檢測算法（fǎ）(Matrix-LoadDetector)算法通過動態點雲采（cǎi）樣、去除離群點、坐（zuò）標變換、掃描線歸集、車輛靜（jìng）止/移（yí）動判（pàn）斷等步驟，對車輛車體平麵、落（luò）料區域、車前欄板、料位情況、裝載設備狀（zhuàng）態等（děng）進行分析，結（jié）合定量倉或地磅數據（jù）綜合（hé）判斷設備（bèi）下一步動作。一旦發現異常，會自動關閉下料口，並（bìng）發出警示，操作人員可以在上位機一鍵（jiàn）接管裝料操作。

在廠（chǎng）區現場發運業務信息（xī）化管理日（rì）漸成（chéng）熟的當下，自動裝車作為發運管理過程中的重要一環（huán）需要（yào）與（yǔ）其他過程有緊密的信息傳遞溝通（tōng），而車輛唯（wéi）一性判斷（duàn）是獲取該車輛預裝產品信息、防（fáng）止車（chē）輛裝車（chē）作（zuò）弊及裝車信（xìn）息反饋的基礎。

目前的信息技術（shù）對貨運車輛的業務處理中（zhōng），車牌號（hào）仍然作為車輛唯（wéi）一身份識別（bié）的信息（xī）要素。然（rán）而（ér），在水泥，礦區這種生（shēng）產環境中，水泥粉末，煤塵等容易（yì）對車輛的車牌號造成汙漬，由於車輛車牌號字符信息（xī）的缺失，傳（chuán）統的車牌號（hào）識別係統就會失效。同時有部分不法（fǎ）司機會對車牌進（jìn）行套（tào）牌、塗抹（mò）等，以逃避廠區對車輛的監控（kòng）和信息登記（jì）業務，傳統的（de）車牌號（hào）係（xì）統即使正確的識別出車輛的車牌（pái）號信息，也是錯誤信息。

基於以上車輛識（shí）別問題，基（jī）於車（chē）臉識別查找正確車牌號碼的方法（fǎ），可通（tōng）過深（shēn）度學習技術，精（jīng）準的（de）提取出車輛的車臉（liǎn）信息（xī）和車牌號信息存（cún）儲在數（shù）據庫中（zhōng），然後在不同時間差和不同的區域，對每（měi）個（gè）車臉提取的信息後（hòu），再（zài）從保存的數據庫中查找是否有相同車臉信息（xī）的（de）車輛。如果有車（chē）臉信息（xī）一樣的（de）車輛（liàng），識別出該車輛真實的（de）車牌號信息，與數據庫中的車牌號信（xìn）息比（bǐ）對是否一（yī）樣，這樣，即（jí）使車輛的（de）車牌（pái）號有汙漬（zì），貨車司機在廠區內發生套牌、換牌（pái）等違法行（háng）為，都（dōu）能夠（gòu）通過這種方式正確判斷車輛真實的車牌號信（xìn）息（xī）。

係統配置高清攝像（xiàng）機（jī），安裝在廠（chǎng）區內，通過錄製過往車輛的視頻信息，然（rán）後視頻解析節（jiē）點高速完成視（shì）頻幀解析，交由總控節點統一任（rèn）務調度：首先完成幀（zhēn）快速過濾，過濾（lǜ）掉無車輛（liàng）的信息幀，將目標（biāo）幀轉發至信息區域（yù）提取節點，完（wán）成車輛車臉信息的識（shí）別提取和（hé）車牌號的提取並保存數（shù）據庫中（zhōng）。對（duì）每次提取（qǔ）車輛的車（chē）臉信息與（yǔ）數據庫中已經保存車輛（liàng）的（de）車臉信（xìn）息做比較，如（rú）果車臉信息一樣，然後識別出（chū）該車輛（liàng）的車牌號信息，通過（guò）比較車牌號信（xìn）息是否一（yī）樣，判斷是（shì）否存在套（tào）牌行為。如果（guǒ）車（chē）牌號有（yǒu）汙漬（zì）而不完（wán）整，就可以利用車輛的車臉信息，從數據庫中正（zhèng）確的（de）查找出該車（chē）輛完整的（de）車牌號信息。

車臉（liǎn）識別節點先進行車臉的識（shí）別（bié），識別結（jié）果反饋給總控製點，由（yóu）總控（kòng）製點完成含車臉中含有車牌號的提取，保存數據庫中，然（rán）後在（zài）不同的時間差內，識別（bié）出同（tóng）一個車臉信息（xī），通過比對兩次（cì）提取的（de）車（chē）牌號（hào）信息和車臉信息是否（fǒu）一（yī）樣，得出最終（zhōng）的識別結果。最後由應用係（xì）統接口模塊將識（shí）別（bié）結果提供（gòng）給業（yè）務（wù）應用係統。

1、多AI算法融合

AI車偏動態檢測算法（fǎ）：車輛進倉後位置是（shì）否偏斜動態檢測（cè）。車輛駛入裝車倉（cāng）時係統（tǒng）實時檢測其入倉是否（fǒu）偏（piān）斜，若車輛偏（piān）斜可通（tōng）過（guò）語音自動指揮司機調車；

AI車廂位置動態（tài）檢測算法：下料口與車前欄板位置動態（tài）檢測。係統實時檢測下料口與車前欄板位置關係，準確提示司機停車（chē）到位，並判斷停（tíng）車狀態（tài），若（ruò）停車位置不合適，自動提（tí）示司機調車（chē），直至位置合適；

AI車廂車（chē）型動態檢測算法：車型動（dòng）態檢測。係統在整個裝車過程中實時檢測（cè）車廂高度（dù）與（yǔ）長度（dù），自動識（shí）別不同車型（xíng）；

AI裝車設（shè）備位置動（dòng）態（tài）檢測算法：溜槽、散裝機等裝車設備位置（zhì）動態檢測。係統（tǒng）在整個裝車過程（chéng）中實時檢測（cè）裝車設（shè）備位置狀態，準確控製設備升降到位，保證（zhèng）設備控製的安（ān）全；

AI裝（zhuāng）車料位（wèi）動態檢測算法：裝車料位動態檢測（cè）。係（xì）統（tǒng）在整（zhěng）個裝車過程中實時（shí）檢測（cè）車廂料位變化，語（yǔ）音智能提示司機前進、停車、倒車等，實現裝車車輛適時準（zhǔn）確指揮；

AI移動距離動態檢測（cè）算法：車輛（liàng）移動位置（zhì）動態檢測。係統在整個裝車過程（chéng）中實時檢測車輛移動位置（zhì），並進（jìn）行移動距離與裝車噸數核算，可保證裝車精度（dù）控製在300KG以（yǐ）內，保證裝車均勻，料堆之間偏差可（kě）控。

2、高適應性

支持有霧環境自動（dòng）裝車；支持有塵環境自動裝車（chē）；支持（chí）單（dān）通道單（dān）、多料口自（zì）動裝（zhuāng）車；支持單（dān）通道雙料口自動選擇切換；支持多類計量設備自動（dòng）裝車；支（zhī）持（chí）倒車入（rù）庫反向自動裝車；支持倒（dǎo）車入庫正向（xiàng）自動裝車；

支持 4 軸高欄（lán）車、改裝車（chē）；支持（chí） 6 軸（zhóu）高（gāo）欄車、低欄車、雙（shuāng）節掛（guà）車、改裝車（chē）；支持 2，3，5 軸特殊車（chē）型識（shí）別；（需強化（huà）訓練）