矩陣軟件散堆類貨物超偏載AI識別系統(tǒng)應用激光雷達三維掃描成像技術，生成高密度點云，以矩陣軟件自主研發(fā)的智能檢測算法（Matrix-LoadDetector）為核心，對車輛位置、車廂內(nèi)料位狀態(tài)等關鍵信息進行三維建模分析，動態(tài)測定所經(jīng)過車廂內(nèi)物料的高度、寬度、前后重量、左右重量、總重量及重心偏移量，判別列車是否存在超高超限、超載以及裝載不均衡現(xiàn)象。系統(tǒng)可以方便、準確、有效、及時地檢測列車的超偏載問題，對散堆類貨物鐵路運輸具有重要意義，有效保障了鐵路貨運安全。

l  核心功能

系統(tǒng)使用雙雷達點云處理算法以及人工智能深度學習模型技術，實時切分車廂，根據(jù)點云數(shù)據(jù)計算提取空、重車三維模型，根據(jù)煤種密度、留底煤量、預測模型數(shù)據(jù)等，實現(xiàn)裝車偏載識別、超載識別與超高識別等分析判斷。

?  密度核算

密度獲取與實時核算。物料密度可根據(jù)物料種類提前錄入，同時系統(tǒng)可與裝車系統(tǒng)對接獲取當前車廂實時裝載重量，根據(jù)空重車廂建模數(shù)據(jù)比對，獲取當前裝運體積.與重量進行比對核算，換算出最新最精確煤種密度值，配合體積數(shù)據(jù)進行各類檢測項的分析輔助判斷。

?  超偏載識別判斷

自動分析識別車廂超載、前后偏載、超高超限狀態(tài)。系統(tǒng)通過車廂體積計算并結合煤種密度計算該節(jié)車廂裝載重量，與車廂標重進行比較，進行超載判斷；根據(jù)預測三維模型與重車三維模型兩者車廂前半部分、后半部分體積比較，結合裝車重量與密度進行計算，進行前后偏載判斷（前后偏載測量精度滿足≤3.0噸）；根據(jù)物料高度、寬度與結合車型判定是否超高超限。

?  車廂切割實時建模

車廂智能切割、空重車實時建模。系統(tǒng)可根據(jù)點云分析數(shù)據(jù)智能識別車廂間隔，實時切分車廂，從中選出最優(yōu)位置單節(jié)車廂用于三維展示，同時得到單節(jié)車廂長、寬、深信息，生成空車三維模型（針對煤炭裝車，可提前輸入煤種密度，根據(jù)測得的車廂留底煤體積估算留底煤量）；可結合空車模型及標準車廂信息生成預測三維模型；裝車后可生成重車三維模型。同時系統(tǒng)不斷建立標準化儲備模型，用以提高相同車型建模效率，應用華為Al智能小站及CANN3.0計算架構能夠高效實時完成現(xiàn)場車廂的建模工作，數(shù)據(jù)展示頁面的數(shù)據(jù)響應時間小于3s。