热电厂存煤量的实时检测是数字化生产的重要环节，检测得到的大量统计数据为煤量供耗科学管理提供数据支撑。提出一种图像和激光相结合的低成本运煤车厢物料监测和非接触式体积测量方法。首先，基于神经网络的目标检测方法和K-Means聚类算法，实现对进出煤场车厢类型和标号的自动识别；其次，利用光流法获取车厢运动速度信息，采用二维激光和图像测速相结合的方式生成车辆的三维点云模型；最后，利用区域生长方法，得到特定区域内的有效激光点云数据，并利用多重积分和三维重构技术，得到不同车厢的装煤量体积数据。现场试验结果表明，该方法可以对不同运煤火车车厢装煤量进行实时测量，测量精度达到92%以上。