河道码头智慧综合监管系统，河道码头堆料场无人值守称重管理系统-河南智砂物联

一、河道码头堆料场无人值守称重管理系统

（1）有地磅企业监管

码头堆料砂石厂区地磅周边加装车牌识别摄像机、管理终端、顶部抓拍摄像机等设备，系统自动采集车辆称重数据和车牌信息，称重过程抓拍图片，形成完整的车辆数据链，记录车辆出厂时间、审核车辆是否完成称重，异常预警。

通过车牌识别相机快速准确抓取车牌号码，系统智慧化运算判断出各种模式。

具备自动打印进场单据的功能，系统自动采集地磅称重数据（防作弊篡改数据），自动化上传并保存车辆称皮、称毛数据信息，并结合抓拍相机做好抓拍记录。

为了防止网络中断造成系统无法使用，系统具备断网模式，断网条件下依然可以正常使用，待网络恢复后可自行上传本地数据，自动同步数据。

为了防止司机不完全上磅及称皮不完全空车等作弊行为，通过采用雷达防作弊和车厢顶部抓拍相机等手动监控作弊行为，如果车辆未完全上磅，不允许进行称重操作。

（2）无地磅企业监管

无地磅码头砂石堆料厂区监管，每个砂石厂区出入口位置，加装智慧砂石监管终端、卡口抓拍单元、摄像机等设备，对进出厂拉货车辆自动进行抓拍，保存出厂照片、识别车牌号码、记录出厂时间，匹配拉料厂区、统计车次等信息，形成完整的出厂监管记录和数智链，可配备1N秒车辆出厂视频，方便异常情况进行视频过程还原。并把所有出厂车辆信息传送至大数据中心和监管部门。

系统自动统计，所有数据自动上传至数据服务器，可实时导出、查询相关数据。PC端+手机端APP+微信小程序随时随地掌握厂区实务运营情况，异常报警处理等功能。

为了防止网络中断造成系统无法使用，系统具备断网模式，断网条件下依然可以正常使用，待网络恢复后可自行上传厂区数据，自动同步数据。

 

 

1）自动采集、统计，人为不可干预，数据不可修改。

2）所有数据自动保存并上传，可导出、可查询，方便数据管理。

3）防止作弊，异常预警提醒，避免造成损失。

4）通过手机APP随时可查，实时与汇总。

N）信息化办公，电子数据链，减少人员工作量。

一.1.1.1. 系统基本功能设计

1）支持砂石厂区地磅数据对接与采集、重量接入、上传；

2）支持系统具备断网模式，通网续传功能；

3）支持磅单打印功能，对进出厂车辆打印磅单，包含车辆信息、载重信息等，方便对场内车辆进行约束和装货；

4）支持电子矿票二维码防伪认证等功能；

N）支持车辆物料智能分析结果与销售称重记录关联匹配；

6）支持windows、linux、国产系统各种系统的操作；

7）支持驱动针式打印机或热敏打印进出单据的功能；

8）支持多摄像头画面同时抓拍、多画面合成视频功能；

9）支持实时拉取更新当天销售单信息；

10）支持系统记录并生成每一次皮重过磅记录；

11）支持系统记录并生成每一次毛重过磅记录；

12）支持系统记录并生成每一次销售过磅记录；

13）支持系统根据车牌号识别当前车辆信息，支持进场车辆一览表服务；

14）支持物料类型识别；

1N）支持皮重差异过大，库存预警，异常预警；

16）支持客户服务端管理；

17、支持N个厂区数据采集系统部署与软件功能调试。

一.1.1.2. 码头堆料砂石厂地磅称重系统智能分析

地磅智慧综合管理模块，能够准确、及时同步仪表重量数据，并转换成更容易为人识别的“吨”重量单位，结合称皮和称毛流程，自动计算净重。地磅数据不可修改，数据不稳定不允许操作，防止作弊现象发生，过磅过程动态数据分析。地磅仪表采用定制抗干扰、防屏蔽的数据通信线，防止数据出现异常波动，影响***终数据的准确性。

结合厂区实际业务场景，系统提供智能分析与防作弊管理，以下是智能分析应用技术全部介绍，具体根据厂区实际情况应用，非全部应用部署，企业可根据自身需求购买相应服务即可。

（一）地板称重数据分析防作弊系统

（1）系统架构与数据采集

本系统采用分布式数据采集架构，通过采集高精度传感器地磅仪表输出的实时重量数据。数据采集频率可达毫秒级，确保每一个重量变化都被精确记录。所有原始数据通过加密传输协议实时同步至本地服务器集群，采用双冗余存储机制保证数据安全可靠。

（2）实时数据处理与可视化

系统内置高性能数据处理引擎，对采集到的重量数据进行实时处理：

1、采用滑动窗口算法，以秒为时间窗口，分析动态重量曲线图；

2、支持多维度数据分析，包括时间序列曲线、频谱分析图、时频分析图等；

3、提供实时监控界面与过磅抓拍，操作人员可随时查看当前称重状态和历史趋势。

（3）智能分析引擎

系统集成先进的机器学习算法，构建多层次的作弊行为检测模型：

遥控重量数据作弊检测

1、特征提取：重量突变检测、频率特征分析、信号模式识别；

2、检测方法：采用深度神经网络和支持向量机结合的分类模型；

3、准确率：经过10万+样本训练，检测准确率可达99%。

（4）上磅后不登记作弊检测

1、特征提取：车辆停留时间分析、重量变化模式、操作时序一致性；

2、检测方法：基于时间序列分析的异常检测算法；

3、响应时间：可在3秒内完成检测并发出预警。

（N）跳磅作弊检测

1、特征提取：重量波动幅度、频率特征、车辆动态特征；

2、检测方法：采用卷积神经网络(CNN)进行模式识别；

3、误报率：通过多特征融合技术，将误报率控制在0.N%以下。

（6）快速通过不停留作弊检测

1、特征提取：车辆通过速度、重量变化速率、时间间隔特征；

2、检测方法：基于规则引擎和机器学习结合的混合模型；

3、检测效率：可在车辆通过后3秒内完成检测。

（7）实时预警与决策支持

1、系统具备预警机制；

2、系统自动对历史数据对比分析；

3、支持多维度数据统计分析。

（二）车辆大数据模型AI分析防作弊系统

（1）系统架构与数据采集

本系统构建了完整的大数据采集与分析架构，通过多源数据融合实现全方位车辆监控：

1、数据源层：集成地磅称重数据、车辆识别系统（车牌识别、车型识别）、视频监控系统、定位系统等多源数据；

2、数据采集层：采用分布式数据采集框架，支持每秒处理多条数据，确保实时性；

3、数据分析层：部署机器学习平台，支持多种AI算法并行运行。

（2）大数据预处理与特征工程

系统对原始数据进行深度清洗和特征提取：

1、数据清洗：去除异常值、填补缺失值、处理重复数据；

2、特征提取：

车辆静态特征：轴数、轴距、轮胎数、车型分类；

车辆动态特征：称重时间、重量变化趋势、通过速度；

历史行为特征：历史称重记录、路线规律、时间模式。

3、特征标准化：采用Z-score标准化方法，确保不同量纲特征可比。

（3）AI模型构建与训练

系统构建了多层次的AI分析模型：

1、车辆特征识别模型

1）车型识别：采用深度学习算法，通过车辆图片识别车型；

2）轴数识别：结合图像识别和称重数据，通过轴重分布分析实现精准识别；

3）皮重波动分析：建立皮重波动模型，对相同型号车辆皮重进行动态监测。

2、异常检测模型

1）基于统计的异常检测：检测重量、皮重等指标的异常波动；

2）基于机器学习的异常检测：训练孤立森林和One-Class SVM模型，检测复杂异常模式；

3）基于深度学习的异常检测：采用LSTM网络，分析时间序列数据的异常模式。

3、车辆行为分析模型

1）车辆轨迹分析：结合GPS数据，分析车辆行驶路线和时间模式；

2）称重行为分析：建立车辆称重行为模型，检测异常称重模式；

3、关联分析：采用Apriori算法，挖掘车辆行为之间的关联规则。

（4）异常车辆筛选与告警处理

系统实现了多层次的异常检测与告警机制：

1、异常车辆筛选

1）单次称重异常检测：对单次称重数据进行实时分析，检测重量、皮重等指标的异常；

2）历史行为异常检测：结合车辆历史称重记录，检测长期行为模式的异常；

3)关联规则异常检测：通过关联规则挖掘，发现车辆之间的异常关联行为。

2、告警处理机制

1）告警生成：自动生成告警报告，包括异常类型、异常程度、可能原因等信息；

2）告警推送：通过短信、邮件、系统消息等多种方式，将告警信息推送给相关人员；

3）告警处理：系统支持告警确认、处理、关闭等全流程管理。

（N）皮重波动范围分析与异常判定

系统建立了完善的皮重波动分析与异常判定机制：

1、皮重波动范围模型

1）基础模型：基于历史数据，建立相同型号车辆皮重的统计分布模型；

2）动态调整：根据不同环境因素，动态调整皮重波动范围；

3）个性化模型：针对特定车辆，建立个性化皮重波动模型。

2、异常判定机制

1）静态判定：当单次称重皮重超过合理范围时，立即判定为异常；

2）动态判定：结合历史称重记录，分析皮重变化趋势，判定是否存在异常；

3）综合判定：综合重量、皮重、车型、轴数等多维度信息，进行综合判定。

一.1.1.3. 砂石物料类型自动识别系统设计

（1）系统概述

物料AI智能识别系统是基于深度学习技术的智能识别解决方案，通过海量样本训练构建高精度识别模型，能够对车厢内各类货物进行快速、准确的识别分类。系统采用先进的计算机视觉算法，结合多模态数据融合技术，实现复杂场景下的物料精准识别。

（2）核心技术与算法

1、深度学习模型架构

系统采用改进的区域卷积神经网络架构，结合ResNet骨干网络和FPN特征金字塔结构，构建多尺度特征提取框架。具体技术特点包括：

1）采用Mask R-CNN模型进行实例分割，实现物料边界精确识别；

2）引入注意力机制，增强对关键特征的关注度；

3）使用多任务学习框架，同时完成分类、定位和分割任务。

2、模型训练与优化

1）数据增强：采用随机旋转、缩放、裁剪、颜色变换等增强方法，提升模型泛化能力；

2）迁移学习：基于ImageNet预训练模型进行微调，加快收敛速度；

3）对抗训练：引入对抗样本训练，提高模型鲁棒性；

（3）系统工作流程

1、数据采集与预处理

1）采用高分辨率工业相机（支持4K/60fps）进行图像采集；

2）图像预处理包括：去噪、色彩校正、透视变换、直方图均衡化；

3）支持多角度、多光照条件下的图像采集。

2、 特征提取与识别

1）通过RoI Pooling层提取感兴趣区域特征；

2）采用全连接网络进行分类和回归预测；

3）输出结果包括：物料类别、置信度分数、边界框坐标。

3、 结果反馈与展示

1）实时显示识别结果，包括物料名称、识别概率、位置信息；

2）支持多目标同时识别，单张图像处理时间<100ms；

3）提供可视化界面，可查看识别过程关键帧。

（4）性能指标

1、 识别精度

1）在标准测试集上，Top-1准确率超过9N%；

2）对于小目标（<图像面积N%），识别准确率仍超过9N%；

3）对相似物料（如不同型号的砂石）的区分准确率>92%。

2、 处理速度

1）单张图像处理时间：<80ms（使用NVIDIA T4 GPU）；

2）支持并发处理：同时处理8路视频流；

3）端到端延迟：<1N0ms（从采集到显示结果）。

3、 鲁棒性

1）在复杂光照条件下（逆光、低光）仍保持>90%的识别率；

2）对部分遮挡（遮挡面积<30%）的物料识别准确率>8N%；

3）支持多种角度（倾斜角度<30°）的识别。

（N）持续学习与优化

1、 在线学习机制

1）支持增量学习，不断吸收新样本优化模型；

2）自动检测模型性能下降，触发重新训练；

3）提供模型版本管理，支持快速回滚。

2、 数据闭环

1）建立标注-训练-验证-部署的完整数据闭环；

2）自动收集误识别样本，优化模型；

3）支持人工标注界面，提升标注效率。

本系统结合人工智能学习技术，通过对货车所装物料进行自动分析，系统可以自动判断出车厢是否覆盖、物料类型，并给与每种判断的百分比，默认机器选择为正确选项。

识别结果以弹框形式展示，并辅以抓拍图片，方便进行对比验证。

 

具备以下功能：

1、AI人工智能学习技术，系统进行自动分析，自动判断车厢物料类型，判断百分比，识别准确率>9N.N%；

2、支持定制化物料识别；

3、支持识别车辆篷布是否覆盖；

4、支持物料定制化名称与识别；

N、支持垂类识别服务；

6、支持分厂区域共享服务；

7、支持物料识别自动填充服务；

8、支持农用车及特定车型；

9、支持与砂石销售系统关联；

10、支持与客户订单物料自动判别技术；

11、支持物料类型不符预警提醒；

12、支持空车、重车、篷布、物料类型等多种综合识别；

一.1.1.4. 电子矿票二维码防伪认证

通过增加二维码防伪功能，扫码后可查看当前票据的详细信息，包含称皮时间、皮重、工作人员、称皮图片抓拍、称毛时间、毛重、工作人员、称毛图片抓拍、净重、单价、金额、车辆等信息。

系统生成票据据二维码、一单一码、票据打印防伪二维码，支持交警自助扫码查询运输订单。

 

票据二维码扫描展示

 

一.1.1. 码头堆料场卡口防逃逸管理系统

一.1.1.1. 系统概述

码头砂石堆料砂石厂区出入口道路设置对所有车辆抓拍审核，系统自动分析车辆类型，智能屏蔽社会车辆和正规运输，关联到厂区记录，对于异常车辆集中统计，运输过程录取短视频。

对所有重点道路区域进车车辆抓拍，抓拍数据进行实时上传并自动关联到砂石厂区出厂记录，如果车辆有砂石厂区称重管理记录则系统审核为正常，如果没有称重管理记录则进行异常预警，由人工二次审核判定。

一.1.1.2. 系统功能设计

1）支持高清抓拍与厂区名称关联功能；

2）支持结果上传至后台中心，智能分析预警结果审核功能，并判断是否逃逸车辆；

3）支持异常车辆集中统计功能；

4）支持出厂车辆自动审核，匹配关联出厂信息。

N）支持逃逸日志记录查询、违规车辆溯源追踪。

6）支持人工审核及处理建档的功能；

7）支持车厢内部垂直类识别与结果分析功能；

8）支持车辆物料抓拍与篷布上传的功能；

9）支持出厂视频录取1N-20秒视频功能，并与防逃逸记录管理的功能；

10）支持对车辆行进方向检测、车牌颜色、车辆类型进行检测和分析；

11）支持多车道同时分析，防止车辆反向逃逸；

12）支持断网续传功能，断网时图片数据存储于本地，网络恢复自动上传；

13）支持多位置转移复用功能；

14）支持时间精确化抓拍和录像，防止因为网络传输延时导致抓拍和录像不匹配；

1N）支持特殊情况人工手动抓拍功能，便于取证；

16）支持重点道路卡口高清抓拍功能，智能分析；

17）支持7个厂区的12个进出口系统部署与软件对接、调试；

一.1.2. 道闸车辆扫码管理管理系统

通过订单管理系统、出料系统和道闸智能管理进行综合联动管理，可以控制道闸开启规则，等车辆扫二维码后自动抬起，车辆经过后自动落下，防止跟车。采用快速道闸，并有防砸保护装置，防止刮坏闸杆或者误伤人。

 

 

一.1.3. 车辆内部倒运管理系统

一.1.3.1. 系统概述

对于成品料转运采用闭环式监管，加工厂区主门口安装企业端智慧监管终端，卡口抓拍单元，高清摄像机等设备，对于出厂的转运车辆进行自动统计，统计车辆出厂时间和过程，形成完整的数据出厂数据，在成品料堆料场附近安装同样采集装备，设备自动分析与预警，判断车辆是否到成品料堆料场卸料，若车辆只有出厂转运记录，没有堆料场卸料记录，系统自动预警，由人工二次审核是否为逃逸现象，同样也对原料堆料场到加工厂

一.1.3.2. 系统功能设计

1）原料倒料车辆信息采集、车牌、时间等信息自动采集与匹配；

2）成品料倒料车辆出厂识别与出厂统计；

3）倒料车辆数据闭环管理；

4）倒料卡口抓拍与审核功能；

N）倒料车辆节点抓拍图片与短视频关联功能；

6）倒料车辆时间关联与限制设置；

7）倒料车辆数据链对比；

8）倒料车辆放逃逸管理；

9）具备倒料车辆管理功能；

一.1.4. 虚拟库存及加工厂二级账号管理

一、加工厂二级账号管理

加工厂公司二级账号管理，此功能包含二级账号后台管理、车辆管理、销售公司客户管理等功能，以销定产，数据共享。

二、生产定制开发部分

1、开采区到加工厂区转运