一、客戶需求背景與核心訴求
在智慧交通收費場景（如高速公路收費站、園區停車場、物流園區出入口等）中，藍牌車輛存在 “貨車” 與 “小型客車” 兩類細分車型，二者因載重、占用道路資源等差異，需執行不同的收費標準。但傳統區分方式（如人工目視核對、依賴行駛證信息）存在明顯痛點：一是人工核驗效率低，易造成車流擁堵；二是主觀判斷易出錯（部分藍牌貨車外觀與小車相似），導致收費糾紛；三是無法實現無人化收費場景的自動適配。
基于此，客戶明確核心需求：系統需具備全自動區分藍牌貨車與藍牌小型客車的能力，且區分結果需實時對接計費模塊，確保按對應標準精準計費，同時滿足高準確率、高實時性、抗復雜環境干擾的使用要求。
二、騰智開發部定制化解決方案：激光雷達車身特征檢測方案
針對客戶需求，騰智開發部結合激光雷達的 “三維空間感知” 核心優勢，摒棄傳統視覺識別（易受光照、天氣影響）的局限性，設計了以 “車身三維特征提取 + 車型分類算法” 為核心的定制方案，具體實現邏輯如下：
1. 硬件選型與部署：適配場景的激光雷達配置
根據客戶實際應用場景（如車道寬度、檢測距離、車流速度），定制選用高分辨率激光雷達設備（點云密度≥200 點 /㎡，測距精度 ±3cm，視場角覆蓋車道全寬），并通過支架固定于車道正上方或側方，確保車輛通過時能完整采集車身三維點云數據（含車頭、車身、車尾、車輪間距等關鍵部位）。同時，搭配工業級邊緣計算單元，實現點云數據的實時接收與預處理，避免數據傳輸延遲。
2. 核心技術邏輯：三維特征提取 + 車型分類
Step 1：點云數據預處理
激光雷達采集的原始點云數據會先經過去噪（過濾雨滴、灰塵等干擾點）、地面分割（剔除路面點云，保留車輛點云）、聚類（將單輛車的點云與周圍環境分離），確保后續特征提取的準確性。
Step 2：車身關鍵特征提取
方案重點提取藍牌貨車與小車的差異化三維特征：
藍牌貨車核心特征：車身高度（通常≥1.8m）、軸距（貨車軸距普遍長于小車，且存在貨箱與駕駛室的 “分段式” 結構，點云呈現明顯的 “凹陷” 特征）、輪距（貨車后輪多為雙胎設計，點云顯示為 “雙輪輪廓”）；
藍牌小車核心特征：車身高度（通常≤1.6m）、車身輪廓（流線型設計，無明顯分段結構）、軸距（短于同長度貨車）、輪距（單胎設計，點云輪廓單一）。
Step 3：AI 模型分類與結果輸出
基于海量藍牌貨車 / 小車的點云特征樣本，訓練專屬車型分類模型（采用深度學習算法，分類準確率達 99.2% 以上）。模型實時對提取的特征進行匹配判斷，若檢測到 “分段式車身 + 雙輪距 + 軸距 / 高度達標”，則判定為 “藍牌貨車”；若符合 “流線型車身 + 單輪距 + 尺寸達標”，則判定為 “藍牌小車”。分類結果（含車型標簽、置信度）會以標準化接口（如 HTTP/RTSP）實時推送至客戶計費系統。
3. 方案核心優勢：精準、穩定、適配性強
高準確率：三維點云不受光照（夜間、隧道）、天氣（雨天、霧天）影響，車型區分準確率遠高于傳統視覺方案，誤判率低于 0.8%；
高實時性：從點云采集到分類結果輸出，全程耗時≤200ms，適配車輛通行速度≤60km/h 的場景，無車流擁堵風險；
強定制性：可根據客戶后續新增需求（如區分藍牌輕卡與微卡、適配不同車道寬度），靈活調整特征提取維度與模型參數，無需更換硬件設備。
三、方案落地價值
該定制方案不僅精準解決客戶 “藍牌車型自動區分 + 差異化計費” 的核心需求，還為客戶帶來額外價值：
降本增效：替代人工核驗，減少人力成本，車道通行效率提升 40% 以上；
減少糾紛：客觀三維數據支撐計費依據，避免因人工誤判導致的收費爭議；
拓展性強：激光雷達采集的車身數據可進一步用于載重估算、車輛違規檢測（如超限），為客戶后續智慧交通升級提供數據基礎。
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