卡车运载统计关系到露天矿的生产计划进度、作业安排、生产调度效率等、直接影响矿山的经济效益,对矿山生产管理具有重要意义。如何提高卡车运载统计的准确率和效率一直是矿山生产管理中需要解决而没有很好解决的问题,为了能在降低成本的同时提高工作效率,调动生产人员的积极性,有必要对卡车满载程度进行自动检测,优化卡车运载统计管理方法,加快矿山信息化建设进度,实现企业效益最大化。研究的主要内容如下:（1）以露天矿卡车满载程度图像特征提取需要满足的前提条件为导向,从卡车满载程度图像数据集存在的问题入手,提出露天矿卡车满载程度图像预处理方法,包括数据集均衡方法、数据增强方法和图像降采样方法。（2）基于卡车满载程度图像预处理结果,提出露天矿卡车满载程度图像特征提取方法,包括基于LBP和Alex Net的卡车满载程度图像特征提取方法。将卡车满载程度图像的旋转不变一致LBP、二阶LDP特征与RGB像素值特征融合,然后基于Alex Net对融合后特征提取卡车满载程度图像深度特征。（3）基于卡车满载程度图像特征提取结果,提出露天矿卡车满载程度检测方法,构建露天矿卡车满载程度检测模型,对露天矿卡车满载程度检测模型参数进行选择并对卡车满载程度检测模型求解。（4）在露天矿卡车满载程度检测技术研究的基础上,构建基于计算机视觉的卡车满载程度检测系统,完成系统架构、功能模块和部署场景的设计,通过卡车满载程度检测技术及卡车满载程度检测系统在该矿的实施及应用,分析提出的卡车满载程度检测技术及系统的有效性。系统在M露天矿的应用分析结果表明,应用卡车满载程度检测技术及卡车满载程度检测系统可实现对卡车运载统计管理方式的升级,具有一定的应用价值。