矩陣（zhèn）軟件在業界創（chuàng）新使用激光雷達三維點（diǎn）雲建模分析技術（shù）及人工智能技術對裝車（chē）過程進行控製（zhì）， 利（lì）用（yòng） 自研的AI智能檢測算法 (Matrix-LoadDetector) 可對激光雷達點雲動態數據進行實時分（fèn）析，根據數學模 型實時計算（suàn）料位高度與車廂高度的（de）關係，綜合判斷最（zuì）佳控製策略，實現無人（rén）值守高度智能化裝車。可依據企業現有裝車係統進行（háng）快速升級改造與上線，該係統已有400餘條裝車通道落地應用案（àn）例。

1、基於激光雷達三維點雲智能檢（jiǎn）測技術的汽車自動裝車

在裝車期間，自動裝車智能檢測算法(Matrix-LoadDetector)算法通過動（dòng）態點（diǎn）雲（yún）采樣（yàng）、去除離群點、坐標變換、掃描線歸集、車輛靜止/移動判斷等步驟，對車輛車體平麵、落料區域、車（chē）前欄板、料位情況、裝載設備狀態等進行分析，結合定量倉或地（dì）磅數據綜合判斷設備下一步動作（zuò）。一（yī）旦發現異常（cháng），會（huì）自動關閉下料口，並發出（chū）警示，操作人員可以在上位機一鍵接管裝料操作。

在廠區現（xiàn）場發運業務信息化管理日漸成熟的當下（xià），自動裝車作為發運管理過程中的重要一環（huán）需要與其他過程有緊密（mì）的（de）信息傳遞溝通，而車輛唯一性判斷是（shì）獲取該車輛預裝產品信息、防止車輛裝車作弊及裝（zhuāng）車信息反饋的基礎。

目前的信息技術對貨運車輛的業（yè）務處理中，車牌號仍然（rán）作為車輛唯一身份（fèn）識別的信息要素（sù）。然而，在（zài）水泥，礦區這種（zhǒng）生產環境中，水泥（ní）粉末，煤塵等容易（yì）對車輛的車牌號（hào）造成汙漬，由於（yú）車輛車牌號字（zì）符信息的缺失，傳（chuán）統的車牌（pái）號（hào）識別係統就會失效。同時有部分不法司機（jī）會對車牌進行套牌、塗抹等，以（yǐ）逃避廠區對車輛的監（jiān）控和信息登記業務，傳統的車牌號係統即使正確的識別出車輛的車牌號信息，也是錯誤信息。

基於以上車輛識別問題（tí），基於車臉識別查找正確車牌號碼的（de）方法，可通過深度學習技術，精準的提取出車（chē）輛的車臉信息和車牌號信（xìn）息存儲在數據庫中，然後在不同時間差和不同的區域（yù），對（duì）每個車（chē）臉提取的信（xìn）息後，再從（cóng）保存的數據庫中查找是否有相同車（chē）臉信息的車輛（liàng）。如果有車臉信息一樣的車輛，識別出該車輛真實的車牌號信息，與數（shù）據庫中的車（chē）牌號信（xìn）息比對是否一樣，這樣，即（jí）使車輛的車牌號有汙漬，貨車司（sī）機在廠區內發生套牌、換牌等違（wéi）法行為，都能夠通過這種方式正確判斷車輛真實的車牌號信息。