在粮库的收粮与卖粮环节，车辆过磅是核心流程，其数据准确性直接关系到粮食交易的公平与粮库的经济利益。每辆车需经过首磅（毛重）和次磅（皮重）两次过磅，两次磅差即为粮食净重。然而，在此过程中，不标准的过磅照片可能影响信息核对，同牌不同车、同车不同牌等作弊行为更会造成严重损失。智能监控分析系统的应用，为解决这些问题提供了高效方案。​

自动识别过程：全流程智能把控，精准识别无疏漏​

步骤一：过磅照片实时采集与传输​

• 画面描述：粮库过磅处，车辆正驶上磅秤，车牌识别摄像头对准车头车牌，车辆前方和后方高处的摄像头分别对准车头和车尾，三个摄像头同时工作，屏幕上实时显示拍摄的照片并传输至后台系统。​

• 当车辆进行首磅和次磅时，三个摄像头按设定同步启动，将拍摄的车号照片、车头照片、车尾照片实时传输至智能监控分析系统的后台数据库，为后续识别分析提供原始素材。

  

步骤二：不标准过磅照片智能筛查​

• 画面描述：后台系统界面上，左侧显示刚传输进来的 6 张过磅照片，右侧是筛查结果，其中不符合标准的照片被标红并标注原因，如 “车头照片未拍全”“车牌照片模糊” 等。​

• 系统依据预设的详细标准（如照片需清晰显示车牌、车头车尾完整无遮挡、拍摄角度符合规范等），对 6 张过磅照片进行逐一分析。通过图像清晰度检测、画面完整性识别等技术，自动筛查出不标准的照片，并及时发出提醒，便于工作人员重新采集或核实。​

  

步骤三：车辆与车牌关联比对​

• 画面描述：系统界面中，上方是首磅时的车辆信息（车号、车头车尾照片），下方是次磅时的车辆信息，中间有比对结果，若存在同牌不同车或同车不同牌情况，会用醒目的颜色和文字标识。​

• 系统提取首磅和次磅时的车牌信息及车辆特征（如车型、车身颜色、车头车尾细节等），建立车辆与车牌的关联档案。通过深度学习训练的车辆识别模型，对两次过磅的车辆特征进行精准比对，同时核对车牌信息。​

  

步骤四：异常情况识别与预警​

• 画面描述：系统弹出预警窗口，显示 “同牌不同车” 异常，窗口内展示首磅时大卡车的照片和次磅时小三轮车的照片，以及对应的车牌信息，同时提示工作人员进行处理。​

• 当检测到 “同一个车，不同牌子”（同车不同牌）或 “同一个牌子，不同的车”（同牌不同车）等异常情况时，系统立即触发预警机制。通过声音提示、屏幕弹窗等方式通知相关工作人员，并自动关联对应的过磅照片和数据，方便工作人员快速核实处理。​

应用意义：保障交易公平，提升管理效率​

智能监控分析系统在粮库过磅场景的应用，具有多方面重要意义。

其一，有效遏制作弊行为，通过精准识别同牌不同车、同车不同牌等情况，避免虚假过磅造成的经济损失，保障粮食交易的公平公正。

其二，提高过磅准确性，自动筛查不标准照片，减少因照片问题导致的信息核对错误，确保过磅数据的可靠性。

其三，提升管理效率，替代人工逐一核对照片和车辆信息的繁琐工作，节省大量人力和时间成本，让工作人员能将更多精力投入到其他关键环节。

其四，规范过磅流程，系统的标准化识别和预警机制，促使过磅环节更加规范有序，为粮库的现代化管理提供有力支撑。​

通过智能监控分析系统的赋能，粮库过磅环节实现了从人工监管到智能识别的升级，为粮食交易筑牢了安全防线，推动粮库管理迈向更高效、更精准、更可靠的新阶段。​