在煤炭运输产业链中，集运站作为关键枢纽，其装载环节的规范性直接影响交易公平性与运输效率。传统人工监管模式存在盲区，而智能防作弊系统的应用正逐步解决这一痛点。

该系统通过多维度技术融合实现异常行为识别。首先，高精度动态汽车衡与三维激光扫描仪组成核心传感网络，实时采集车辆皮重、毛重及货物体积数据。当系统检测到"重量-体积比"偏离标准值10%以上时，自动触发一级预警。例如某车辆申报载重35吨，但扫描显示车厢填充率不足60%，系统立即标记为"疑似空厢配重"作弊行为。

其次，AI视频分析模块对装载过程进行全流程追踪。通过深度学习训练的算法可识别20余种异常动作，包括：

1. 车厢夹层暗格（识别准确率达92%）

2. 液压顶升伪造载重（压力传感器同步验证）

3. 非正常卸载行为（与电子铅封系统联动报警）

大数据平台则建立运输企业信用档案，对历史违规率超15%的企业自动提升监控等级。系统每30分钟生成装载行为热力图，直观显示异常高发区域。2023年某大型集运站应用后，作弊行为检出率提升300%，平均过站时间缩短25%。

值得注意的是，系统采用"双盲校验"机制：前端设备数据与北斗定位轨迹必须时空匹配，防止远程篡改。当发现异常时，系统不会立即拦截车辆，而是启动"证据链固化"程序，自动保存视频、称重日志等12类电子证据，确保证据链完整可用。

未来随着5G+边缘计算技术的普及，系统响应延迟将压缩至200毫秒内。部分试点项目已开始测试区块链存证功能，进一步强化防篡改能力。这种智能防作弊体系不仅规范了市场秩序，更为煤炭行业数字化转型提供了关键技术支撑。