一、客户需求背景与核心诉求
在智慧交通收费场景（如高速公路收费站、园区停车场、物流园区出入口等）中，蓝牌车辆存在 “货车” 与 “小型客车” 两类细分车型，二者因载重、占用道路资源等差异，需执行不同的收费标准。但传统区分方式（如人工目视核对、依赖行驶证信息）存在明显痛点：一是人工核验效率低，易造成车流拥堵；二是主观判断易出错（部分蓝牌货车外观与小车相似），导致收费纠纷；三是无法实现无人化收费场景的自动适配。
基于此，客户明确核心需求：系统需具备全自动区分蓝牌货车与蓝牌小型客车的能力，且区分结果需实时对接计费模块，确保按对应标准精准计费，同时满足高准确率、高实时性、抗复杂环境干扰的使用要求。
二、腾智开发部定制化解决方案：激光雷达车身特征检测方案
针对客户需求，腾智开发部结合激光雷达的 “三维空间感知” 核心优势，摒弃传统视觉识别（易受光照、天气影响）的局限性，设计了以 “车身三维特征提取 + 车型分类算法” 为核心的定制方案，具体实现逻辑如下：
1. 硬件选型与部署：适配场景的激光雷达配置
根据客户实际应用场景（如车道宽度、检测距离、车流速度），定制选用高分辨率激光雷达设备（点云密度≥200 点 /㎡，测距精度 ±3cm，视场角覆盖车道全宽），并通过支架固定于车道正上方或侧方，确保车辆通过时能完整采集车身三维点云数据（含车头、车身、车尾、车轮间距等关键部位）。同时，搭配工业级边缘计算单元，实现点云数据的实时接收与预处理，避免数据传输延迟。
2. 核心技术逻辑：三维特征提取 + 车型分类
Step 1：点云数据预处理
激光雷达采集的原始点云数据会先经过去噪（过滤雨滴、灰尘等干扰点）、地面分割（剔除路面点云，保留车辆点云）、聚类（将单辆车的点云与周围环境分离），确保后续特征提取的准确性。
Step 2：车身关键特征提取
方案重点提取蓝牌货车与小车的差异化三维特征：
蓝牌货车核心特征：车身高度（通常≥1.8m）、轴距（货车轴距普遍长于小车，且存在货箱与驾驶室的 “分段式” 结构，点云呈现明显的 “凹陷” 特征）、轮距（货车后轮多为双胎设计，点云显示为 “双轮轮廓”）；
蓝牌小车核心特征：车身高度（通常≤1.6m）、车身轮廓（流线型设计，无明显分段结构）、轴距（短于同长度货车）、轮距（单胎设计，点云轮廓单一）。
Step 3：AI 模型分类与结果输出
基于海量蓝牌货车 / 小车的点云特征样本，训练专属车型分类模型（采用深度学习算法，分类准确率达 99.2% 以上）。模型实时对提取的特征进行匹配判断，若检测到 “分段式车身 + 双轮距 + 轴距 / 高度达标”，则判定为 “蓝牌货车”；若符合 “流线型车身 + 单轮距 + 尺寸达标”，则判定为 “蓝牌小车”。分类结果（含车型标签、置信度）会以标准化接口（如 HTTP/RTSP）实时推送至客户计费系统。
3. 方案核心优势：精准、稳定、适配性强
高准确率：三维点云不受光照（夜间、隧道）、天气（雨天、雾天）影响，车型区分准确率远高于传统视觉方案，误判率低于 0.8%；
高实时性：从点云采集到分类结果输出，全程耗时≤200ms，适配车辆通行速度≤60km/h 的场景，无车流拥堵风险；
强定制性：可根据客户后续新增需求（如区分蓝牌轻卡与微卡、适配不同车道宽度），灵活调整特征提取维度与模型参数，无需更换硬件设备。
三、方案落地价值
该定制方案不仅精准解决客户 “蓝牌车型自动区分 + 差异化计费” 的核心需求，还为客户带来额外价值：
降本增效：替代人工核验，减少人力成本，车道通行效率提升 40% 以上；
减少纠纷：客观三维数据支撑计费依据，避免因人工误判导致的收费争议；
拓展性强：激光雷达采集的车身数据可进一步用于载重估算、车辆违规检测（如超限），为客户后续智慧交通升级提供数据基础。
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