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边缘AI加持—车型识别系统

福州威普软件技术有限公司

2025-09-19

导读：车型识别 + 边缘AI识别技术，实现对卡车轮轴个数、轴型和车型的精确智能分析，打造全新的车辆识别能力。

边缘AI加持—车型识别系统

背景

随着大宗货物运输行业的高速发展，矿山、钢厂、港口、物流园区等场景中，地磅称重 已成为车辆进出与货物流转的关键环节。传统地磅系统依赖人工值守，通过 车牌识别 + 称重数据 完成记录与管控，这种方式虽然能满足基础计量需求，但在当前行业环境下，逐渐暴露出以下痛点：

车型确认难：仅依靠重量与车牌，很难精准判断车辆的真实车型和轴数，尤其是在超载治理与运输监管场景中，存在明显不足。
作弊风险高：部分车辆通过 少报轴数、调换车厢、绕秤 等手段规避监管，传统系统难以及时发现。
人工效率低：人工参与车型确认、信息录入，不仅耗时耗力，还容易出现漏判、误判，增加了运营成本。
智能化不足：传统系统侧重“称重量”，而对车辆的结构信息（如轮轴个数、轴型类别）缺乏有效获取手段，难以支撑精细化管理和行业升级。

车型、轴数图例

车型识别的核心作用

在无人值守地磅场景中，传统方式往往只依赖 车牌识别与称重数据，但在实际业务中，这种方式难以精准确认车辆的真实车型和轮轴情况，存在作弊风险与管理盲区。为此，我们引入了 车型识别 + 边缘AI识别 技术，实现对卡车 轮轴个数与轴型 的精确智能分析，打造全新的车辆识别能力：

完整侧面图像采集
在地磅两侧或特定位置部署高清工业相机，实时捕捉车辆经过时的完整侧面图像。相比传统仅抓拍车头车尾的方式，侧面成像能够完整呈现车身、轮胎、轮轴等关键特征，为后续AI识别提供了清晰、可靠的数据基础。
轮轴个数识别
基于深度学习目标检测与图像分割算法，系统能够精准定位每一个车轮，并结合空间位置关系推算出车辆的轴数。识别过程全自动完成，确保不同车型、不同尺寸车辆均可适配，不受人工误差影响。
轮轴类型判断
通过分析轮胎的宽度、间距和安装位置等几何特征，AI模型可智能区分 单胎轴、双胎轴 等不同类型。这不仅提升了车型判定的精度，还为后续的重量分配、道路磨损评估等提供了重要参考数据。
车型智能分析
将 轮轴识别结果 与车辆的 外观尺寸、称重数据 进行多维融合，系统能够自动判断车辆属于 两轴车、三轴车、六轴货车等车型类别。这种多源融合的判定方式，大幅提升了车型识别的准确性和可靠性。
车身尺寸测量
通过 关键点检测与几何推算，实时测量车辆的 长度、高度、轴距、轴间距 等关键尺寸参数。
防作弊与合规校验
通过对比 车牌信息、车辆备案数据 与实际识别出的车型、轴型，系统能够快速发现 换车、少报轴数、超载 等违规行为。例如，车辆冒充轻型车型进入地磅称重，或在过磅过程中存在绕秤、调换车厢的操作，都能被系统及时识别并预警。

典型应用场景

应用场景	智能检测内容	实际效益提升
⛏️ 矿山运输	- 检测车辆轮轴类型与数量 - 识别是否超载 - 车辆经过轨道位置与状态检测	✅ 防止超载，降低设备磨损 ✅ 实现实时监控与预警✅ 全流程数据留痕
🏭 工业厂区	- 识别车辆轮轴及车型 - 驾驶人身份比对 - 限制未授权车辆进入	✅ 降低人工核验压力 ✅ 无人值守管理 ✅ 提升安全性
🚛 物流园	- 检测车辆轮轴状态 - 判断车内人员数量 - 对比装载重量	✅ 防止违规车辆混入 ✅ 确保运输安全 ✅ 自动抓拍存证
🗑️ 垃圾处理站	- 监测称重台车辆轮轴与装载状态 - 检测是否有人干扰称重	✅ 避免“人站称重”作弊✅ 保证称重数据准确 ✅ 提升清运效率
🛤️ 铁路货运	- 轮轴完好性检测 - 识别异常磨损或脱落 - 实时预警危险车辆	✅ 降低运输事故风险 ✅ 提高运维效率 ✅ 保障轨道运输安全

应用场景

智能检测内容

实际效益提升

⛏️ 矿山运输

- 检测车辆轮轴类型与数量

- 识别是否超载

- 车辆经过轨道位置与状态检测

✅ 防止超载，降低设备磨损

✅ 实现实时监控与预警✅ 全流程数据留痕

🏭 工业厂区

- 识别车辆轮轴及车型

- 驾驶人身份比对

- 限制未授权车辆进入

✅ 降低人工核验压力

✅ 无人值守管理

✅ 提升安全性

🚛 物流园

- 检测车辆轮轴状态

- 判断车内人员数量

- 对比装载重量

✅ 防止违规车辆混入

✅ 确保运输安全

✅ 自动抓拍存证

🗑️ 垃圾处理站

- 监测称重台车辆轮轴与装载状态

- 检测是否有人干扰称重

✅ 避免“人站称重”作弊✅ 保证称重数据准确

✅ 提升清运效率

🛤️ 铁路货运

- 轮轴完好性检测

- 识别异常磨损或脱落

- 实时预警危险车辆

✅ 降低运输事故风险

✅ 提高运维效率

✅ 保障轨道运输安全

图一

图二

边缘AI为何更适合称重现场？

对比维度	云端部署（传统方案）	边缘AI部署（推荐方案）	边缘部署优势
⏱️ 实时响应	依赖网络上传，延迟高，易受波动影响	本地处理，毫秒级响应，支持即时联动	快速识别，实时控制
🌐 网络依赖	必须联网，断网即不可用	独立运行，断网也能正常工作	稳定可靠
🔐 数据安全	数据需上传至云端，存在泄漏风险	数据全程本地处理，符合合规要求	安全合规
🌦️ 现场适应	弱网、强光、雨雾等环境影响大	可定制模型，适应复杂现场	强鲁棒性
🔄 系统集成	需统一云平台，改造成本高	可直接嵌入现有系统	易部署，灵活接入
⚙️ 扩展能力	升级依赖云平台，周期长	模块化设计，快速迭代	灵活扩展
💰 成本控制	云服务费用高，长期成本不可控	一次部署，长期低成本	降本增效

车型识别—边缘AI原理解析

维度	内容说明
技术原理	利用边缘AI视觉，通过高速相机采集车辆侧面/底部图像，结合深度学习模型（CNN/YOLO）识别轮轴数量、间距和轮径，从而判断车型及载重状态。
数据输入	侧面或底部高速相机图像/视频，可选激光测距或压力传感器辅助。
关键算法	- 轮轴检测：识别轮轴位置和数量 - 特征提取：轮径、轮距、轮轴间距 - 车型判断：基于轮轴组合特征分类车型 - 车身尺寸判断：车身长度和高度 - 状态分析：判断超载或轮轴异常

维度

内容说明

技术原理

利用边缘AI视觉，通过高速相机采集车辆侧面/底部图像，结合深度学习模型（CNN/YOLO）识别轮轴数量、间距和轮径，从而判断车型及载重状态。

数据输入

侧面或底部高速相机图像/视频，可选激光测距或压力传感器辅助。

关键算法

- 轮轴检测：识别轮轴位置和数量
- 特征提取：轮径、轮距、轮轴间距
- 车型判断：基于轮轴组合特征分类车型

- 车身尺寸判断：车身长度和高度

- 状态分析：判断超载或轮轴异常