厂区内部道路的交通场景具有特殊性 —— 叉车作为场内作业车辆，体型小、速度慢，常规行驶速度不超过 15km/h；货车作为货物运输车辆，体型大、速度快，行驶速度通常在 20-30km/h，两类车辆混行频繁。若采用统一限速标准，要么导致叉车 “未超速却被误判”，要么导致货车 “超速却未管控”，管控效果大打折扣。深圳市思创斯克电子有限公司研发的厂区测速系统，通过 “AI 车型识别 + 平台分类管控” 的技术路径，实现了叉车与货车的精准区分与差异化测速，解决了厂区混行道路的管控难题。

AI 车型识别功能的实现，依赖于测速专用抓拍机的硬件配置与算法优化。抓拍机内置高性能 AI 处理器，具备强大的图像运算能力，能实时对拍摄的车辆图像进行特征提取与分析。针对叉车与货车的外形差异，算法团队提炼出两类车辆的核心特征：货车的特征为 “车身长度≥6 米、轮距≥2.5 米、无升降叉结构”；叉车的特征为 “车身长度≤3 米、轮距≤1.5 米、有明显升降叉结构”，通过这些特征的组合判断，实现对两类车辆的初步分类。

为提升识别准确率，算法还引入了多帧图像对比技术。当车辆进入抓拍区域时，抓拍机会连续拍摄 3-5 帧图像，通过对比多帧图像中车辆的轮廓、结构变化，进一步确认车辆类型 —— 例如叉车的升降叉在行驶过程中可能轻微晃动，多帧图像中会呈现细微位置变化，而货车无此特征，通过这一差异可进一步区分两类车辆。同时，算法还具备自学习能力，可通过导入厂区内实际的叉车、货车图像样本，不断优化识别模型，让识别准确率逐步提升。实际应用数据显示，经过样本训练后，系统对叉车与货车的识别准确率可达 95% 以上，基本避免因车型误判导致的管控失误。

针对厂区内可能出现的特殊车型，如带侧移叉的叉车、小型皮卡货车，系统还支持定制化识别。客户只需提供特殊车型的外观照片、尺寸参数，算法团队即可在 1-2 周内完成识别模型的优化，确保特殊车型也能被精准分类。在某机械厂区的应用中，系统成功识别出带侧移叉的特种叉车，识别准确率达 94%，满足厂区的管控需求。

超速管理平台的分类管控功能，是实现差异化测速的核心。平台支持按车辆类型设置独立的限速标准，管理员可在后台为叉车设置 15km/h 的限速值，为货车设置 30km/h 的限速值，系统会根据 AI 识别的车型，自动调用对应的限速标准判断是否超速 —— 当识别为叉车时，若车速超过 15km/h 则判定为超速；当识别为货车时，若车速超过 30km/h 则判定为超速，避免 “一刀切” 的管控弊端。

平台还支持两类车辆的分开管理与数据统计。在 “车辆管理” 模块中，管理员可分别查看叉车与货车的超速记录，每条记录包含车牌、车速、超速时间、超速地点、抓拍图片等信息，便于追溯违规行为；在 “数据统计” 模块中，平台可自动生成 “货车月度超速报表” 与 “叉车月度超速报表”，统计两类车辆的超速次数、超速率、高频超速路段等数据，为厂区安全管理提供数据支撑。例如某电子厂区通过报表发现，货车在仓库到车间的路段超速率较高，随即加强了该路段的交通管控，1 个月后超速率下降了 40%。

黑白名单功能的分类设置，进一步提升了管控的灵活性。管理员可将厂区内部的叉车录入白名单，设置 “仅提醒不处罚”，当叉车轻微超速时，系统仅在后台记录并弹窗提醒管理员，不触发声光报警，避免影响厂区正常作业；对于外来货车或违规次数较多的内部货车，可录入普通名单或黑名单，普通名单货车超速时触发声光报警，黑名单货车超速时，系统可联动厂区出入口闸机，禁止车辆驶出，直至管理员处理完毕。

设备安装与调试的针对性优化，确保系统在厂区场景中稳定运行。技术团队在安装前会上门勘测厂区道路布局，根据叉车与货车的常见通行路线、转弯半径，确定抓拍机的安装位置与角度 —— 例如在叉车频繁作业的车间门口，会将抓拍机安装高度降低至 2 米，提升对小型叉车的识别效果；在货车通行的主干道，会将安装高度提升至 3 米，扩大抓拍范围。调试环节，技术团队会通过管理平台导入厂区内叉车与货车的样本图像，对 AI 识别模型进行现场训练，确保识别准确率满足厂区需求；同时，会模拟两类车辆的通行场景，测试限速标准的调用、报警功能的触发是否正常，确保系统正式运行前无功能漏洞。

售后支持的持续性，为厂区测速提供长期保障。系统交付后，思创斯克会提供 1-2 次免费的操作培训，指导厂区管理员使用 AI 识别功能、设置分类限速、查看统计报表；若厂区新增车型，可免费升级 AI 识别模型；设备出现故障时，技术团队承诺 2 小时内响应，通过远程诊断或上门服务快速解决。在某食品厂区的应用中，系统已稳定运行 2 年，期间新增了 3 台新型叉车，技术团队通过远程升级模型，确保了新叉车的精准识别，未出现任何管控失误。

对于厂区而言，这样的测速系统不仅解决了 “混行道路管控难” 的问题，更通过精准的车型识别与差异化管理，让车速管控更科学、更高效，为厂区安全生产提供了有力的交通保障。