VECTIQ
← Thị Giác Máy Tính & Camera AI

SmartScale - AI Chống Gian Lận Trạm Cân

Một phiếu cân đứng riêng có thể trông hoàn toàn bình thường: tổng trừ bì, có chữ ký nhân viên cân. Gian lận nằm ở quy luật - một xe có trọng lượng bì nhích dần qua từng tuần, một biển số được cân ở hai trạm cách nhau một tiếng, một nhân viên cân mà ca đêm nào cũng ra phiếu lạ. SmartScale chấm điểm từng phiếu cân khi đóng phiếu dựa trên lịch sử của chính chiếc xe, chính nhân viên cân và chính trạm đó; module edge đặt camera ngay tại bàn cân để đọc biển số, loại xe, số trục và số container đang được phát triển. Mỗi điểm số đi kèm ba lý do chính, cảnh báo được phân theo mức rủi ro, nên người giám sát chỉ phải xem vài phiếu đáng xem thay vì xem tất cả.

Sản Xuất & Kho VậnDoanh NghiệpNông Nghiệp
SmartScale - AI Chống Gian Lận Trạm Cân

Năng lực kỹ thuật

01

Camera AI Tại Bàn Cân (Đang Phát Triển)

Edge node tại trạm đang được thiết kế để đọc biển số và đối chiếu với định dạng biển số Việt Nam, phân loại xe thành sáu nhóm từ xe tải nhẹ đến đầu kéo, đếm số trục từ camera bên hông và đọc số container theo chuẩn ISO 6346. Các model thị giác của nó chưa được huấn luyện.

02

Phát Hiện Phá Camera

Ống kính bị che hoặc xịt sơn thể hiện bằng độ sáng tụt đột ngột; camera bị xoay hướng thể hiện bằng khung hình lệch lớn so với nền đã học. Trường hợp nào cũng phát cảnh báo phá camera trên một kênh riêng.

03

Tín Hiệu Gian Lận Trên Từng Phiếu

Hai mươi đặc trưng cho mỗi phiếu: trọng lượng bì so với các lần bì gần đây của chính biển số đó, khối lượng hàng so với khối lượng khai báo, thời gian cân so với mức thường thấy của trạm cho loại hàng đó, cân ngoài giờ và cuối tuần, số lần xe vào cân trong ngày và trong tuần, và việc cùng biển số vừa được cân ở một trạm khác.

04

Hai Model, Một Điểm Số

Isolation Forest đánh giá phiếu cân như một điểm dữ liệu riêng lẻ; LSTM autoencoder đánh giá nó như bước tiếp theo trong chuỗi phiếu gần đây của chính chiếc xe. Kết hợp có trọng số cho ra điểm rủi ro 0-100, bốn mức rủi ro và hành động khuyến nghị cho từng mức.

05

Có Lý Do, Không Chỉ Là Con Số

Mỗi điểm số liệt kê ba đặc trưng đẩy nó lên cao nhất, kèm giá trị thực tế và khoảng bình thường bên cạnh. Khi model đã huấn luyện, thứ hạng lấy từ SHAP; trước đó, lấy theo mức lệch so với baseline.

06

Cảnh Báo Theo Tầng & Phản Hồi Của Người Duyệt

Rủi ro trung bình chỉ lên dashboard, rủi ro cao gửi thêm qua Zalo OA, rủi ro nghiêm trọng gửi thêm email và SMS. Người duyệt xác nhận cảnh báo và đánh dấu từng cảnh báo là gian lận thật hay báo nhầm; các nhãn đó là thước đo để đánh giá model kế tiếp.

07

Phân Tích Nhân Viên Cân & Trạm

Tỷ lệ bất thường theo từng nhân viên cân trong bảy ngày gần nhất, bản đồ nhiệt cảnh báo theo giờ trong ngày và mức rủi ro, cùng dự báo lưu lượng xe 24 giờ cho từng trạm kèm giờ cao điểm và số nhân viên cân đề xuất cho từng khung ca.

08

Bảo Trì Dự Đoán Cho Bàn Cân

Dữ liệu loadcell - độ trôi điểm không, tuổi hiệu chuẩn, số lần quá tải - được tính xu hướng cho từng loadcell để dự đoán ngày nó trôi ra khỏi dung sai, và cảnh báo từ trước ngày đó. Một bàn cân bị trôi làm thiệt một bên trong mọi giao dịch, dù không ai cố ý.

Luồng xử lý

01

Camera & Bàn Cân

RTSP / Loadcell

02

Edge Node

YOLOv8 / PaddleOCR

03

Thu Nhận

MQTT / RabbitMQ

04

Đặc Trưng & Chấm Điểm

Redis / IF + LSTM

05

Lưu Trữ & Giải Thích

ClickHouse / SHAP

06

Cảnh Báo & Dashboard

Zalo / SSE / React

Tình huống triển khai

Mỏ, Bãi Cát Đá & Vật Liệu Xây Dựng

Cát, Đá, Than Bán Theo Tấn

Khi hàng bán theo cân, mỗi ký nằm ở phía bì đều là tiền. SmartScale so mỗi lần cân bì với các lần cân bì trước của chính chiếc xe đó, so khối lượng hàng với khối lượng khai báo, và tính thêm rủi ro cho những loại hàng dễ bị gian lận hơn.

  • Trọng lượng bì so với các lần bì gần đây của chính biển số
  • Khối lượng hàng so với khối lượng khai báo
  • Loại hàng rủi ro cao (cát, đá, than, phế liệu) được tính vào điểm số
  • Đánh dấu phiếu cân ngoài giờ và cuối tuần
  • Đọc biển số bằng camera tại bàn cân, đang phát triển
Tare CheckIsolation ForestANPRBulk Materials
Nhà Máy & Thu Mua Phế Liệu

Khi Vấn Đề Nằm Ở Bàn Cân

Có những kiểu gian lận cần sự tiếp tay của nhân viên cân: một xe cân hai lần, một phiếu đóng nhanh đến mức vô lý, một ca đêm cứ ra phiếu lạ. SmartScale theo dõi tỷ lệ bất thường của từng nhân viên cân và đề nghị tạm giữ phiếu đáng ngờ để duyệt trước khi chuyển sang thanh toán.

  • Tỷ lệ bất thường của từng nhân viên cân trong bảy ngày gần nhất
  • Thời gian cân được chấm theo mức thường thấy của trạm cho từng loại hàng
  • Phát hiện cùng một xe cân lặp lại trong ngày hoặc trong tuần
  • Hành động khuyến nghị theo mức rủi ro, tới mức tạm giữ phiếu
  • Nhãn gian lận thật / báo nhầm từ người duyệt
Operator AnalyticsHuman-in-the-loopExplainabilityZalo OA
Chuỗi Trạm Cân & Logistics Container

Một Biển Số, Hai Trạm, Một Giờ

Khi nhiều trạm cùng báo về một hệ thống, một biển số xuất hiện ở hai trạm trong vòng hai giờ hoặc là biển số giả, hoặc là một phiếu cân không nên tồn tại. Người giám sát xem toàn bộ các trạm trên một dashboard; việc đọc số container ngay tại bàn cân thuộc module edge đang phát triển.

  • Đối chiếu cùng biển số giữa các trạm
  • Đọc số container theo chuẩn ISO 6346 tại bàn cân, đang phát triển
  • Bản đồ nhiệt cảnh báo theo giờ và mức rủi ro
  • Luồng cảnh báo trực tiếp theo trạm qua server-sent events
  • Kết nối edge lên cloud qua MQTT với chứng chỉ TLS phía client, đang phát triển
Multi-stationContainer OCRMQTTHeatmap
Điểm Thu Mua Nông Sản

Bàn Cân Công Bằng Giữa Mùa Thu Hoạch

Ở điểm thu mua, mùa thu hoạch là lúc xe xếp hàng dài và bàn cân chạy không nghỉ. SmartScale dự báo lưu lượng theo giờ để bố trí nhân viên cân, cảnh báo trước khi loadcell trôi ra khỏi dung sai, và vẫn chấm điểm từng phiếu khi không ai còn thời gian kiểm tra bằng tay.

  • Dự báo lưu lượng 24 giờ kèm giờ cao điểm cho từng trạm
  • Số nhân viên cân đề xuất cho từng khung ca
  • Xu hướng trôi loadcell và cảnh báo hiệu chuẩn
  • Chấm điểm mọi phiếu, không chỉ lấy mẫu ngẫu nhiên
ForecastingPredictive MaintenanceLoadcellProphet

Công nghệ

FastAPIscikit-learnPyTorchONNX RuntimeYOLOv8PaddleOCRNVIDIA JetsonMQTTRabbitMQRedisClickHouseReact

Dự án liên quan