在物流运输行业中，车辆称重是货物交接和费用结算的关键环节。然而传统人工监管模式下，车辆不完全上磅（如车轮未完全停放在地磅区域）的情况频发，导致称重数据失真，每年给企业带来巨额经济损失。

针对这一行业痛点，基于深度学习的AI图像识别技术提供了创新解决方案。该系统通过部署在称重区域的高清工业摄像头，实时采集车辆停放状态的视频流数据。采用YOLOv5目标检测算法，可精准识别车辆轮胎与地磅边缘的相对位置，当检测到轮胎压线或未完全覆盖称重区域时，系统会自动触发声光报警并阻止称重流程。

技术实现上主要包含三大核心模块：

1. 多角度视觉采集：采用广角+长焦镜头组合，确保不同车型的全方位覆盖

2. 动态基准线校准：通过激光测距仪实时修正地磅边缘坐标，适应各种安装环境

3. 异常行为分析：结合历史数据建立车辆停放特征库，识别故意违规行为

实际应用数据显示，某大型物流园区部署该系统后，称重数据异常率从原来的12.3%降至0.8%，每年减少经济损失超200万元。系统识别准确率达到99.2%，单次检测耗时仅需0.3秒，完全满足物流高峰期的作业需求。

未来随着5G技术的普及，该方案还可升级为云端协同模式，实现跨区域称重数据的统一管理和分析，为智慧物流建设提供更强大的技术支撑。企业通过引入此类智能化改造，不仅能提升运营效率，更能构建透明化、标准化的物流管理体系。