在煤炭物流运输的关键环节中，集运站作为中转枢纽，每日需处理大量车辆进出信息。传统人工核验方式存在效率低、错误率高、数据孤岛等问题。随着AI视觉识别技术的成熟，基于深度学习的智能核验系统正逐步成为行业新标准。

核心技术架构包含三大模块：

1. 高精度图像采集系统

采用工业级红外摄像头与补光设备，确保在煤尘、雨雪等复杂环境下仍能获取清晰图像。通过多角度布设摄像头阵列，可同步捕捉车牌、车轴数、车厢状态等关键信息，识别精度达99.7%。

2. 动态特征识别算法

基于YOLOv5改进的专用模型，可实时分析车辆特征：

- 车牌识别：支持全国各省市车牌格式，自动校正倾斜角度

- 载重预判：通过车厢轮廓与轮胎形变分析预估载货量

- 违规检测：智能识别未苫盖、超高等不合规运输行为

3. 数据融合处理平台

将视觉数据与地磅系统、运单系统联动，实现"一车一档"全流程追溯。当系统检测到车牌与运单不符、载重超标等情况时，自动触发告警并拦截车辆，平均处理耗时仅2.3秒。

实际应用案例显示，某年吞吐量2000万吨的集运站部署该系统后：

- 车辆通行效率提升40%

- 人工核验成本降低65%

- 数据准确率从82%跃升至99.5%

未来随着5G+边缘计算的应用，系统将实现更复杂的多车并行识别与预测性维护功能。该技术不仅适用于煤炭行业，也可扩展至矿石、粮食等大宗物资运输场景，为智慧物流建设提供关键技术支撑。