智能无人装车遥遥领先！来看看市占率第一的装车系统是怎么样的？|上磅|无人装车|汽车|装车系统|雷达

矩阵软件在业界创新使用激光雷达三维点云建模分析技术及人工智能技术对装车过程进行控制，利用自研的AI智能检测算法 (Matrix-LoadDetector) 可对激光雷达点云动态数据进行实时分析，根据数学模型实时计算料位高度与车厢高度的关系，综合判断最佳控制策略，实现无人值守高度智能化装车。可依据企业现有装车系统进行快速升级改造与上线，该系统已有400余条装车通道落地应用案例。

1、基于激光雷达三维点云智能检测技术的汽车自动装车

基于激光雷达三维点云智能检测技术的汽车自动装车是在远程集中控制装车的基础上，应用32线激光雷达3D建模，应用AI技术分析现场激光雷达所获取的动态点云数据，准确获取车辆状态及实时装货状态，系统通过相关数据分析，代替人工实现装车过程相关设备的控制，同时通过智能语音、屏幕显示等方式，自动提示司机下一步动作。其核心为自动装车智能检测算法(Matrix-LoadDetector)。

算法对激光雷达点云动态数据进行分析，除能实现车厢边缘和料位高度等常规检测外，还可实现对溜槽位置、车厢挡板、落料位置的AI智能检测，对现场情况检测更加全面，控制更加实时、智能。

实际装车控制过程中主要难点是解决系统能够自动判断车辆当前位置是否允许下料口打开、何时提醒车辆前进或停止。在实现远程装车控制、业务判断控制的基础上，根据不同的现场情况，需检测的车辆的不同情况（如检测车辆内部加强筋、隔板等物件），需在每个装车通道相应高度安装1-2个不等的激光雷达，激光雷达信息接入AI智能分析服务器。

以实现煤炭定量仓可伸缩料槽自动装车为例：

在装车期间，自动装车智能检测算法(Matrix-LoadDetector)算法通过动态点云采样、去除离群点、坐标变换、扫描线归集、车辆静止/移动判断等步骤，对车辆车体平面、落料区域、车前栏板、料位情况、装载设备状态等进行分析，结合定量仓或地磅数据综合判断设备下一步动作。一旦发现异常，会自动关闭下料口，并发出警示，操作人员可以在上位机一键接管装料操作。

激光雷达点云检测图

2、基于机器视觉车脸特征重识别技术的车辆身份认证

在厂区现场发运业务信息化管理日渐成熟的当下，自动装车作为发运管理过程中的重要一环需要与其他过程有紧密的信息传递沟通，而车辆唯一性判断是获取该车辆预装产品信息、防止车辆装车作弊及装车信息反馈的基础。

目前的信息技术对货运车辆的业务处理中，车牌号仍然作为车辆唯一身份识别的信息要素。然而，在水泥，矿区这种生产环境中，水泥粉末，煤尘等容易对车辆的车牌号造成污渍，由于车辆车牌号字符信息的缺失，传统的车牌号识别系统就会失效。同时有部分不法司机会对车牌进行套牌、涂抹等，以逃避厂区对车辆的监控和信息登记业务，传统的车牌号系统即使正确的识别出车辆的车牌号信息，也是错误信息。

基于以上车辆识别问题，基于车脸识别查找正确车牌号码的方法，可通过深度学习技术，精准的提取出车辆的车脸信息和车牌号信息存储在数据库中，然后在不同时间差和不同的区域，对每个车脸提取的信息后，再从保存的数据库中查找是否有相同车脸信息的车辆。如果有车脸信息一样的车辆，识别出该车辆真实的车牌号信息，与数据库中的车牌号信息比对是否一样，这样，即使车辆的车牌号有污渍，货车司机在厂区内发生套牌、换牌等违法行为，都能够通过这种方式正确判断车辆真实的车牌号信息。

3、基于机器视觉目标检测技术的车辆完全上磅检测

自动装车过程中，针对有仓下磅对车辆进行实时称重的场景，系统可通过基于机器视觉目标检测技术实现车辆上磅位置的智能检测。

货运汽车装车完成，开始重车检斤时，系统通过摄像头抓拍汽车上磅状态即时画面，并交由检测引擎进行基于机器视觉的目标检测，分别从图像中检测出汽车车头、车尾、各轮轴和磅秤边缘的目标位置，系统根据上述目标位置信息，综合判断出当前汽车是否是完全上磅状态；如果是非完全上磅状态，则不允许进行重车检斤，并提示司机调车至完全上磅，以确保检斤数据的正确性。

对于根据环保要求，需要车厢加盖篷布的场景，系统在汽车完全上磅状态检测的同时，也可以同步完成对篷布覆盖区域的识别，对未按要求加盖篷布的情况给出要求提示。通过将AI技术应用在激光雷达建模分析、车辆特征识别、车辆上磅位置识别等关键业务环节，汽车装车过程中可对车辆实时位置、车辆准确特征、实时装载状态等应用传统技术难以有效识别的信息进行实时、准确识别，从而实现整个装载过程相关控制逻辑的智能分析，达到可靠、自动装车的目的。