运煤车识别

运煤车识别算法是基于计算机视觉的目标检测技术，核心是从图像 / 视频中精准定位运煤车并完成分类，适配道路监控、矿区管理等场景。

核心技术逻辑

1. 数据采集与标注：收集不同环境（白天 / 夜间、晴天 / 雨天）、不同角度的运煤车图像 / 视频，标注车辆轮廓、车牌等关键信息，构建专属数据集。

2. 核心模型选型：主流采用轻量化目标检测模型，比如 YOLO 系列（YOLOv5/YOLOv8）、Faster R-CNN，平衡识别速度与精度。

3. 算法优化策略：针对运煤车易沾附煤炭、车身颜色单一的特点，优化特征提取模块，增强对污渍、遮挡场景的适配性。

算法咨询申请试用

应用场景

矿区出入口管理：统计运煤车进出数量，联动称重系统完成计量。

环保合规监测：识别运煤车是否覆盖篷布，排查扬尘污染风险。

交通流量统计：在煤炭运输专线，精准统计运煤车通行密度。

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