在砂石运输行业，传统人工核验方式存在效率低、误差率高、监管盲区多等痛点。随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的AI视觉识别系统正逐步成为行业智能化升级的核心解决方案。

AI视觉识别系统通过部署在装卸点、道路卡口的高清摄像头，实时采集运输车辆的多维度信息。系统采用YOLOv5等先进目标检测算法，可在复杂环境下精准识别车辆轮廓，准确率可达98%以上。针对砂石运输特有的篷布覆盖场景，系统通过红外成像与可见光融合技术，有效穿透篷布完成载货状态检测。

车牌自动识别模块采用CRNN神经网络架构，支持对污损、倾斜车牌的精准识别。系统还能实时分析车辆轴数、轮胎状态等特征，并与预录入的电子运单数据进行智能比对，自动核验"车-货-单"一致性。当发现超载、冒装、车牌不符等异常情况时，系统会立即触发告警并留存证据链。

该技术的落地应用带来显著效益：某建材集团部署后，核验效率提升20倍，人力成本降低60%；交管部门接入系统后，超载违规查处准确率从72%提升至95%。系统生成的数字化台账还可为供应链管理、运费结算等环节提供数据支撑。

未来随着5G+边缘计算技术的普及，AI视觉识别系统将实现更广泛的部署。通过构建"云端-路侧-车载"三级感知网络，最终形成覆盖砂石运输全流程的智能监管体系。行业专家指出，该技术不仅适用于砂石运输，其方法论还可复制到煤炭、渣土等大宗物资运输领域。