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矩陣軟件人工智能產品介紹


更新時間:2019-04-24

  產品一 貨運列車標記信息智能識別系統

  矩陣軟件貨運列車標記信息智能識別系統,該產品需求來自于大宗物資貨運列車車運客戶的實際業務需要。對于應用貨運列車進行貨物發運的企業,貨運列車車廂信息的識別,特別是行進中列車的識別既非常重要也十分困難,如果信息識別不準確,就可能出現錯裝貨物等各種問題,造成較大損失。現有的處理方式,一般是通過讀取貨運列車車廂底下的RFID信息,再安排工人手工抄錄車號并進行校對,該過程比較繁瑣且容易出現錯誤。

  矩陣軟件通過深度學習,針對性建立和訓練AI模型,完成算法優化和固化,形成產品系統,實現了高效靈敏的多目標動態監測技術,可以對行進中的貨運列車進行車頭出現、車廂間隔和標記信息區域的實時甄別,并進而完成多尺寸多目標信息的動態監測和識別。系統運行邏輯流程如下圖所示:

  

  系統配置高速攝像機,安裝在進站口附近,可以響應50公里每小時的貨運列車車廂運行速度,視頻解析節點高速完成視頻幀解析,交由總控節點統一任務調度:首先完成幀快速過濾,過濾掉空軌幀和無信息幀,將目標幀轉發至信息區域提取節點,完成車廂類型編號信息區域和車廂屬性信息區域的大尺寸目標識別提取,并根據對車廂間隔的識別,完成對車廂的切分;標記信息識別節點進一步完成詳細標記信息(車廂類型、編號、載重、自重、容積、換長等)的小尺寸目標識別,識別結果反饋給總控節點,由總控節點完成各車廂標記信息的綜合,得出最終識別結果,最后由應用系統接口模塊將識別結果提供給業務應用系統。

  系統的高效運行,由矩陣軟件自主訓練的AI模型(Matrix-RetinaNet)計算引擎提供支撐,該模型以殘差網絡(ResNet)和特征金字塔網絡(FPN)為骨干網絡,根據大目標和小目標識別的顯著特點,選取特定目標特征層,分別對目標類別和目標位置進行全卷積網絡(Class FCN / Box FCN)計算,得出最終識別結果。

  

  Matrix-RetinaNet模型對于貨運列車車廂信息識別具有95%以上的識別率,而且通過自迭代學習,其識別率可以快速增長到98%;在運行效率上,系統采用智能芯片+定制板卡的模式固化模型算法,從而使整車識別時間小于兩分鐘。

  產品二 汽車智能裝運系統

  無人值守自動裝車一直是一個難點。因為從貨車進入貨倉通道,到完成裝料,這期間是一個比較復雜的過程,必須要控制裝料的量,同時還要避免料的灑落,還要準確控制補倉。

  矩陣軟件通過研發汽車智能裝運系統,使用激光雷達對裝車過程形成點云數據,并應用AI技術進行實時建模,可以精準判斷車輛的位置和裝料的狀態,實現無人值守自動提示司機對車輛進行配合操作,快速完成裝車過程,并且避免物料的灑落。

  

  矩陣軟件汽車智能裝運系統工作場景如上圖示意,通常在貨倉通道前端安裝電子發聲器,適時語音提示貨車司機配合操作;系統通過PLC控制總線采集定量倉中料位傳感器數據,并可通過控制器開關下料口;一般在貨倉通道的后上方安裝激光雷達,實時采集并形成裝車全過程點云數據;現場配置的AI智能小站中運行矩陣軟件自動裝車智能檢測算法(Matrix-LoadDetector),它依據雷達點云數據,并結合定量倉料位數據,實時計算車廂邊緣位置和物料裝載狀態,預判出下一步貨車司機應采取的操作,并通過電子發聲器提示出來。系統可以通過接口向業務應用系統交換裝車數據;并配有遠程控制終端,操作人員可以實時監控裝車過程,并可在必要時介入控制裝車過程。

  貨車進場停車后,系統會實時判斷停車是否到位,是否存在較大的左偏、右偏或太靠前、太靠后,如果存在會自動提示司機調車,直至調整到位,這為快速裝料和避免物料灑落打下了基礎;在裝料的過程中,系統持續監控,檢測本段落料是否將裝滿車廂,并適時提示司機提車,進行下段落料;一般,2~3次提車后完成裝車;整個裝車過程,無需人員值守,系統會實時監控各環節運行狀態,一旦發現異常,會自動關閉下料口,并發出警示,操作人員可以在遠程控制終端一鍵接管裝料操作。

  系統的有效運行,主要由矩陣軟件自主訓練的自動裝車智能檢測算法(Matrix-LoadDetector)提供支撐,該算法從雷達點云數據中智能識別車廂邊緣、動態監測裝載狀態,并實時檢測物料散落的發生,結合定量倉料位數據,系統可以實現對貨車司機的準確適時的操作提示,快速完成整個裝車過程。


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