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矩陣軟件已經(jīng)做好一切準(zhǔn)備!

在新科技浪潮的曙光中迎接第一輛無(wú)人卡車(chē)進(jìn)入廠區(qū)!

矩陣軟件在業(yè)界創(chuàng)新使用激光雷達(dá)三維點(diǎn)云建模分析技術(shù)及人工智能技術(shù)對(duì)裝車(chē)過(guò)程進(jìn)行控制, 利用自研的AI智能檢測(cè)算法 (Matrix-LoadDetector) 可對(duì)激光雷達(dá)點(diǎn)云動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,根據(jù)數(shù)學(xué)模型實(shí)時(shí)計(jì)算料位高度與車(chē)廂高度的關(guān)系,綜合判斷最佳控制策略,實(shí)現(xiàn)無(wú)人值守高度智能化裝車(chē)??梢罁?jù)企業(yè)現(xiàn)有裝車(chē)系統(tǒng)進(jìn)行快速升級(jí)改造與上線,該系統(tǒng)已有400余條裝車(chē)通道落地應(yīng)用案例。

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1、基于激光雷達(dá)三維點(diǎn)云智能檢測(cè)技術(shù)的汽車(chē)自動(dòng)裝車(chē)


基于激光雷達(dá)三維點(diǎn)云智能檢測(cè)技術(shù)的汽車(chē)自動(dòng)裝車(chē)是在遠(yuǎn)程集中控制裝車(chē)的基礎(chǔ)上,應(yīng)用32線激光雷達(dá)3D建模,應(yīng)用AI技術(shù)分析現(xiàn)場(chǎng)激光雷達(dá)所獲取的動(dòng)態(tài)點(diǎn)云數(shù)據(jù),準(zhǔn)確獲取車(chē)輛狀態(tài)及實(shí)時(shí)裝貨狀態(tài),系統(tǒng)通過(guò)相關(guān)數(shù)據(jù)分析,代替人工實(shí)現(xiàn)裝車(chē)過(guò)程相關(guān)設(shè)備的控制,同時(shí)通過(guò)智能語(yǔ)音、屏幕顯示等方式,自動(dòng)提示司機(jī)下一步動(dòng)作。其核心為自動(dòng)裝車(chē)智能檢測(cè)算法(Matrix-LoadDetector)。


算法對(duì)激光雷達(dá)點(diǎn)云動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,除能實(shí)現(xiàn)車(chē)廂邊緣和料位高度等常規(guī)檢測(cè)外,還可實(shí)現(xiàn)對(duì)溜槽位置、車(chē)廂擋板、落料位置的AI智能檢測(cè),對(duì)現(xiàn)場(chǎng)情況檢測(cè)更加全面,控制更加實(shí)時(shí)、智能。


實(shí)際裝車(chē)控制過(guò)程中主要難點(diǎn)是解決系統(tǒng)能夠自動(dòng)判斷車(chē)輛當(dāng)前位置是否允許下料口打開(kāi)、何時(shí)提醒車(chē)輛前進(jìn)或停止。在實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程裝車(chē)控制、業(yè)務(wù)判斷控制的基礎(chǔ)上,根據(jù)不同的現(xiàn)場(chǎng)情況,需檢測(cè)的車(chē)輛的不同情況(如檢測(cè)車(chē)輛內(nèi)部加強(qiáng)筋、隔板等物件),需在每個(gè)裝車(chē)通道相應(yīng)高度安裝1-2個(gè)不等的激光雷達(dá),激光雷達(dá)信息接入AI智能分析服務(wù)器。


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在裝車(chē)期間,自動(dòng)裝車(chē)智能檢測(cè)算法(Matrix-LoadDetector)算法通過(guò)動(dòng)態(tài)點(diǎn)云采樣、去除離群點(diǎn)、坐標(biāo)變換、掃描線歸集、車(chē)輛靜止/移動(dòng)判斷等步驟,對(duì)車(chē)輛車(chē)體平面、落料區(qū)域、車(chē)前欄板、料位情況、裝載設(shè)備狀態(tài)等進(jìn)行分析,結(jié)合定量倉(cāng)或地磅數(shù)據(jù)綜合判斷設(shè)備下一步動(dòng)作。一旦發(fā)現(xiàn)異常,會(huì)自動(dòng)關(guān)閉下料口,并發(fā)出警示,操作人員可以在上位機(jī)一鍵接管裝料操作。


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2、基于機(jī)器視覺(jué)車(chē)臉特征重識(shí)別技術(shù)的車(chē)輛身份認(rèn)證

在廠區(qū)現(xiàn)場(chǎng)發(fā)運(yùn)業(yè)務(wù)信息化管理日漸成熟的當(dāng)下,自動(dòng)裝車(chē)作為發(fā)運(yùn)管理過(guò)程中的重要一環(huán)需要與其他過(guò)程有緊密的信息傳遞溝通,而車(chē)輛唯一性判斷是獲取該車(chē)輛預(yù)裝產(chǎn)品信息、防止車(chē)輛裝車(chē)作弊及裝車(chē)信息反饋的基礎(chǔ)。

目前的信息技術(shù)對(duì)貨運(yùn)車(chē)輛的業(yè)務(wù)處理中,車(chē)牌號(hào)仍然作為車(chē)輛唯一身份識(shí)別的信息要素。然而,在水泥,礦區(qū)這種生產(chǎn)環(huán)境中,水泥粉末,煤塵等容易對(duì)車(chē)輛的車(chē)牌號(hào)造成污漬,由于車(chē)輛車(chē)牌號(hào)字符信息的缺失,傳統(tǒng)的車(chē)牌號(hào)識(shí)別系統(tǒng)就會(huì)失效。同時(shí)有部分不法司機(jī)會(huì)對(duì)車(chē)牌進(jìn)行套牌、涂抹等,以逃避廠區(qū)對(duì)車(chē)輛的監(jiān)控和信息登記業(yè)務(wù),傳統(tǒng)的車(chē)牌號(hào)系統(tǒng)即使正確的識(shí)別出車(chē)輛的車(chē)牌號(hào)信息,也是錯(cuò)誤信息。

基于以上車(chē)輛識(shí)別問(wèn)題,基于車(chē)臉識(shí)別查找正確車(chē)牌號(hào)碼的方法,可通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù),精準(zhǔn)的提取出車(chē)輛的車(chē)臉信息和車(chē)牌號(hào)信息存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中,然后在不同時(shí)間差和不同的區(qū)域,對(duì)每個(gè)車(chē)臉提取的信息后,再?gòu)谋4娴臄?shù)據(jù)庫(kù)中查找是否有相同車(chē)臉信息的車(chē)輛。如果有車(chē)臉信息一樣的車(chē)輛,識(shí)別出該車(chē)輛真實(shí)的車(chē)牌號(hào)信息,與數(shù)據(jù)庫(kù)中的車(chē)牌號(hào)信息比對(duì)是否一樣,這樣,即使車(chē)輛的車(chē)牌號(hào)有污漬,貨車(chē)司機(jī)在廠區(qū)內(nèi)發(fā)生套牌、換牌等違法行為,都能夠通過(guò)這種方式正確判斷車(chē)輛真實(shí)的車(chē)牌號(hào)信息。

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系統(tǒng)配置高清攝像機(jī),安裝在廠區(qū)內(nèi),通過(guò)錄制過(guò)往車(chē)輛的視頻信息,然后視頻解析節(jié)點(diǎn)高速完成視頻幀解析,交由總控節(jié)點(diǎn)統(tǒng)一任務(wù)調(diào)度:首先完成幀快速過(guò)濾,過(guò)濾掉無(wú)車(chē)輛的信息幀,將目標(biāo)幀轉(zhuǎn)發(fā)至信息區(qū)域提取節(jié)點(diǎn),完成車(chē)輛車(chē)臉信息的識(shí)別提取和車(chē)牌號(hào)的提取并保存數(shù)據(jù)庫(kù)中。對(duì)每次提取車(chē)輛的車(chē)臉信息與數(shù)據(jù)庫(kù)中已經(jīng)保存車(chē)輛的車(chē)臉信息做比較,如果車(chē)臉信息一樣,然后識(shí)別出該車(chē)輛的車(chē)牌號(hào)信息,通過(guò)比較車(chē)牌號(hào)信息是否一樣,判斷是否存在套牌行為。如果車(chē)牌號(hào)有污漬而不完整,就可以利用車(chē)輛的車(chē)臉信息,從數(shù)據(jù)庫(kù)中正確的查找出該車(chē)輛完整的車(chē)牌號(hào)信息。

車(chē)臉識(shí)別節(jié)點(diǎn)先進(jìn)行車(chē)臉的識(shí)別,識(shí)別結(jié)果反饋給總控制點(diǎn),由總控制點(diǎn)完成含車(chē)臉中含有車(chē)牌號(hào)的提取,保存數(shù)據(jù)庫(kù)中,然后在不同的時(shí)間差內(nèi),識(shí)別出同一個(gè)車(chē)臉信息,通過(guò)比對(duì)兩次提取的車(chē)牌號(hào)信息和車(chē)臉信息是否一樣,得出最終的識(shí)別結(jié)果。最后由應(yīng)用系統(tǒng)接口模塊將識(shí)別結(jié)果提供給業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)。

系統(tǒng)優(yōu)勢(shì)

1、多AI算法融合

AI車(chē)偏動(dòng)態(tài)檢測(cè)算法:車(chē)輛進(jìn)倉(cāng)后位置是否偏斜動(dòng)態(tài)檢測(cè)。車(chē)輛駛?cè)胙b車(chē)倉(cāng)時(shí)系統(tǒng)實(shí)時(shí)檢測(cè)其入倉(cāng)是否偏斜,若車(chē)輛偏斜可通過(guò)語(yǔ)音自動(dòng)指揮司機(jī)調(diào)車(chē);



AI車(chē)廂位置動(dòng)態(tài)檢測(cè)算法:下料口與車(chē)前欄板位置動(dòng)態(tài)檢測(cè)。系統(tǒng)實(shí)時(shí)檢測(cè)下料口與車(chē)前欄板位置關(guān)系,準(zhǔn)確提示司機(jī)停車(chē)到位,并判斷停車(chē)狀態(tài),若停車(chē)位置不合適,自動(dòng)提示司機(jī)調(diào)車(chē),直至位置合適;

AI車(chē)廂車(chē)型動(dòng)態(tài)檢測(cè)算法:車(chē)型動(dòng)態(tài)檢測(cè)。系統(tǒng)在整個(gè)裝車(chē)過(guò)程中實(shí)時(shí)檢測(cè)車(chē)廂高度與長(zhǎng)度,自動(dòng)識(shí)別不同車(chē)型;

AI裝車(chē)設(shè)備位置動(dòng)態(tài)檢測(cè)算法:溜槽、散裝機(jī)等裝車(chē)設(shè)備位置動(dòng)態(tài)檢測(cè)。系統(tǒng)在整個(gè)裝車(chē)過(guò)程中實(shí)時(shí)檢測(cè)裝車(chē)設(shè)備位置狀態(tài),準(zhǔn)確控制設(shè)備升降到位,保證設(shè)備控制的安全;

AI裝車(chē)料位動(dòng)態(tài)檢測(cè)算法:裝車(chē)料位動(dòng)態(tài)檢測(cè)。系統(tǒng)在整個(gè)裝車(chē)過(guò)程中實(shí)時(shí)檢測(cè)車(chē)廂料位變化,語(yǔ)音智能提示司機(jī)前進(jìn)、停車(chē)、倒車(chē)等,實(shí)現(xiàn)裝車(chē)車(chē)輛適時(shí)準(zhǔn)確指揮;

AI移動(dòng)距離動(dòng)態(tài)檢測(cè)算法:車(chē)輛移動(dòng)位置動(dòng)態(tài)檢測(cè)。系統(tǒng)在整個(gè)裝車(chē)過(guò)程中實(shí)時(shí)檢測(cè)車(chē)輛移動(dòng)位置,并進(jìn)行移動(dòng)距離與裝車(chē)噸數(shù)核算,可保證裝車(chē)精度控制在300KG以?xún)?nèi),保證裝車(chē)均勻,料堆之間偏差可控。

2、高適應(yīng)性




復(fù)雜裝車(chē)環(huán)境與條件的適應(yīng)性


支持有霧環(huán)境自動(dòng)裝車(chē);支持有塵環(huán)境自動(dòng)裝車(chē);支持單通道單、多料口自動(dòng)裝車(chē);支持單通道雙料口自動(dòng)選擇切換;支持多類(lèi)計(jì)量設(shè)備自動(dòng)裝車(chē);支持倒車(chē)入庫(kù)反向自動(dòng)裝車(chē);支持倒車(chē)入庫(kù)正向自動(dòng)裝車(chē);




多車(chē)型的適應(yīng)性


支持 4 軸高欄車(chē)、改裝車(chē);支持 6 軸高欄車(chē)、低欄車(chē)、雙節(jié)掛車(chē)、改裝車(chē);支持 2,3,5 軸特殊車(chē)型識(shí)別;(需強(qiáng)化訓(xùn)練)




多物料種類(lèi)的適應(yīng)性
支持煤炭類(lèi):精煤、原煤、洗矸石、焦煤、塊煤等;支持建材類(lèi):骨料、熟料、機(jī)制砂、礦渣、矸石等;支持糧食類(lèi):散裝玉米、大豆、小麥等;





多放料設(shè)備的適應(yīng)性
支持顎閥、弧形閥;支持液壓平板閥;支持散裝機(jī)、氣動(dòng)閥;支持定量倉(cāng)、平板閥;支持定量給煤機(jī);支持皮帶、皮帶秤方式;支持?jǐn)[動(dòng)溜槽控制;


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