vehicle-loading-rate-detector

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description	从图片中识别车辆装载率（货车、集装箱）并计算装载百分比。使用当需要分析车辆装载情况、监控运输效率、或进行物流管理时，节约成本，防止空载导致的大量浪费。特殊规则：①车厢关门时装载率为 0% 并红字警告违规操作；②宽度和高度都在 95%±3% 误差范围内时判定为 100% 满载（需提醒深度可能未填充）。

车辆装载率检测器

Overview

本技能通过图像识别技术分析车辆图片，自动计算装载率百分比，支持货车和集装箱的装载情况检测。采用三维空间分析法，综合考虑长、宽、高三个维度的空间利用率。

核心功能

• 图像识别: 分析车辆图片中的装载情况
• 装载率计算: 自动计算装载百分比（误差控制在 ±5% 以内）
• 三维空间分析: 分别计算长度、宽度、高度方向的利用率
• 多车型支持: 支持货车和集装箱
• 状态判断: 提供装载状态评估（空载/较空/适中/较满/满载）
• 非货物区域排除: 识别并排除传送带（即使在车厢内部）、通道、工作人员、设备等非货物区域。特别注意: 车厢内部的传送带系统必须完全排除在装载率计算之外,否则会导致显著误差（可能高达15-20%）

工作流程

1. 图片预处理

• 图像格式转换和标准化
• 车辆/集装箱区域检测和裁剪
• 光照和对比度优化
• 透视校正（针对倾斜角度拍摄）

2. 区域分割

• 货物区域识别: 识别纸箱、包裹、袋装货物等
• 非货物区域排除: 识别并排除传送带（即使在车厢内部）、通道、工作人员、设备等非货物区域。特别注意: 车厢内部的传送带系统必须完全排除在装载率计算之外,否则会导致显著误差（可能高达15-20%）
• 空闲空间检测: 识别未利用的空间区域

3. 三维空间分析

• 长度方向: 计算货物占用车厢长度的比例
• 宽度方向: 计算货物占用车厢宽度的比例（排除通道）
• 高度方向: 计算货物堆叠高度占车厢高度的比例
• 综合装载率: 三维利用率的加权平均

4. 装载率计算

• 采用体积法：装载率 = (货物实际占用体积 / 车厢总容积) × 100%
• 考虑货物堆叠密度和空隙率
• 应用校正系数（针对不规则货物）

5. 结果输出

• 装载率数值（百分比）
• 填充程度描述
• 各维度空间利用率详情
• 装载状态评估
• 优化建议
• 安全风险评估

装载率计算标准

特殊规则（优先级最高）

规则 1：关门检测

• 检测条件: 图片显示车厢门关闭
• 处理方式:
  • 装载率强制判定为 0%
  • 红字警告: ⚠️ 图片违规，请勿关门拍照，此为空载 0% 的情况
  • 原因：无法通过关闭的车门判断内部装载情况，视为无效检测

规则 2：满载判定

• 检测条件: 宽度利用率 ≥92% 且 高度利用率 ≥92%（即 95%±3% 误差范围）
• 处理方式:
  • 装载率判定为 100% 满载
  • 提醒: ⚠️ 深度方向（长度）可能存在未填充满的情况，建议检查车厢内部
  • 原因：宽度和高度已接近极限，但深度方向可能仍有空隙

三维空间加权计算

装载率 = (长度利用率 × 0.4 + 宽度利用率 × 0.35 + 高度利用率 × 0.25) × 密度系数

密度系数参考

货物类型	密度系数
纸箱包装（规整）	0.85-0.95
纸箱包装（散乱）	0.70-0.85
软包装/袋装	0.60-0.75
混合货物	0.75-0.85

填充程度判断标准

装载率	填充程度	颜色标识	说明
0% (关门)	无效检测	🔴 红色	车厢关门，无法检测，视为违规
0-20%	空载	🔴 红色	几乎无货物
20-40%	较空	🟠 橙色	装载空间利用率低
40-60%	适中	🟡 黄色	装载空间利用率中等
60-80%	较满	蓝色	装载空间利用率较高
80-100%	满载	🟢 浅绿色	装载空间利用率高
100% (宽高≥92%)	满载*	🟢 浅绿色	宽高已满，深度待确认
>100%	超载	🟢 深绿色	超出标准装载量

误差控制

目标精度

• 标准场景：误差 ±3%
• 复杂场景：误差 ±5%
• 极端场景（严重遮挡/光线不足）：误差 ±8%

误差来源及校正

1. 透视畸变: 应用透视校正算法
2. 光线影响: 多阈值分割 + 自适应对比度
3. 货物识别: 多特征融合检测
4. 空隙估算: 基于边缘密度的空隙率计算

使用场景

• 物流管理: 监控车辆装载效率
• 运输安全: 防止超载运输
• 成本控制: 优化装载空间利用
• 合规检查: 确保符合装载标准
• 作业指导: 提供装载优化建议

资源

scripts/

图像处理和装载率计算的 Python 脚本。

references/

图像识别方法、装载率计算标准、不同车型规格参考。

assets/

示例图片、模板和可视化资源。