基於AI視覺的叉車托盤出庫自動計數（shù）係統方（fāng）案（àn）

1. 全（quán）自動計數：通過部（bù）署（shǔ）在出庫通道的攝像頭，利用AI算法自動（dòng）識別並統計每趟（tàng）出庫的帶托盤叉車，實現無人幹預的精準計數。

2. 數據實時化：計數數據實（shí）時上傳至看板和管理後台，隨（suí）時可查看當日、當班、實時出庫托盤（pán）量。

3. 無流程幹擾（rǎo）：不改變叉車司機現有操作習慣，不增加任何額外動作，保障出（chū）庫效率（lǜ）。

4. 豐富管理數據：除計數外，可擴展分析出庫高峰期、通道效率、司機（jī）行為規範等。

采用“視頻（pín）流（liú）+AI算法模型+業務邏輯規則”的模式：

1. 視頻采集：在關鍵點位安裝高清網絡攝（shè）像頭，實（shí）時監控出庫通道（dào）。

2. AI識別：邊緣計算設備或雲端服務器運行專用AI模型，實時分析視頻流（liú），識別特定目標（biāo）（如叉車、托（tuō）盤、人）及狀態（叉車（chē）是否載貨）。

3. 計數觸發：設定虛擬（nǐ）計數線（xiàn）（ROI區（qū）域） 和計數邏輯。當識別到“載有托（tuō）盤的叉車”完（wán）整穿過該區域並滿足方向性（隻出庫）時，係統自動計為“1”。

4. 數據上（shàng）傳：計數事件（含時間戳（chuō）、抓（zhuā）拍圖片/短視頻）通過網絡（luò）上傳至數據平台，進行聚合、存儲和展（zhǎn）示。

1. 硬件部署

• 高清攝像頭：

  • 類型：推薦使用200萬像素（sù）以上的槍型或（huò）半（bàn）球型網絡攝像機（jī），具備寬動態、低照度功能，適應倉庫光線變化。

  • 安（ān）裝（zhuāng）點位：

    • 主計數點：安裝在出庫大門/通道的內側上方，垂直向下或斜向俯拍整個通道斷麵（miàn）。這是最核心的計數點位。

    • 輔助驗證點（可選，用於複雜場景）：在通道側麵安（ān）裝，輔助判斷托盤（pán）是否在叉車（chē）上。

  • 數量：通常每個單向出庫通（tōng）道部署1-2個即可。

• 邊緣計算設備：

  • 設備：AI智能分析攝像機（內嵌算法（fǎ））或部署在附近（jìn）的邊緣計算盒子（AI Box）。

  • 作用：負責運行AI算法，進行實時視頻分析、觸發計數，並將（jiāng）結果上傳。此方案可大幅減（jiǎn）少對中心服務（wù）器的壓（yā）力，保證響應速（sù）度。

• 網絡與供電：

  • 確保攝像頭和邊緣設備具備穩定的有線網絡（PoE供電最佳）和電源。

2. 軟件與算（suàn）法

• 核心（xīn）AI算法模型：

  • 目標檢測（cè）模型（xíng）：能夠同時高精度識別“叉（chā）車”（包括（kuò）不同車型）、“標準托盤”、“貨（huò）物”。

  • 狀態（tài）判斷模型：能判斷叉車與托盤的位置關係（即叉車是否“叉取”了托盤）。這是避免空（kōng）車誤（wù）計數的關鍵。

• 業務邏輯配（pèi）置平台：

  • 繪製ROI（關注（zhù）區域）：管（guǎn）理員可在視頻畫麵（miàn）上繪製一個虛擬的“計（jì）數線”或“計數區域（yù）”。

  • 設置計數規則（zé）：

    • 方向過濾：隻（zhī）統計從倉庫內駛向（xiàng）倉庫外（wài）的方向。

    • 目標過濾：僅當“叉車”與（yǔ）“托盤”在視覺上（shàng）呈現載（zǎi）貨關聯狀態，且同時通過ROI時才計數（shù）。

    • 去（qù）重機製：設置最小時（shí）間間（jiān）隔（如10秒），防止（zhǐ）同（tóng）一叉車在ROI附近徘徊導致重複計數。

• 數據後台與展示：

  • 數據庫：存儲每一次計數事件。

  • 管理後台（tái）：WEB界麵，用於設備管理、規則（zé）配置、數據查詢。

  • 數據看板：展示關鍵指標：

    • 今日累計出庫托盤數（核心指標）

    • 實時出庫動態（滾（gǔn）動顯示）

    • 分時統計圖（展示每小時/每班次出庫量，找出高峰）

    • 數據導出：支持按日、周、月導出Excel報表。

1. 現場勘查與方案設計：

   • 確定（dìng）出庫通道（dào）數量、位置、光線條件、叉車類型。

   • 設計攝像頭安裝的最佳點位、角度和高（gāo）度，確保視野覆蓋整（zhěng）個通道並能清晰捕捉（zhuō）叉車與托盤。

2. 硬件安裝與調試：

   • 安裝攝（shè）像頭、布線、部署邊（biān）緣計算設備（bèi）。

   • 完（wán）成網（wǎng）絡聯通和（hé）基礎視（shì）頻調試。

3. 算法部署與規則配置：

   • 在邊緣設備上部署（shǔ）或激活專用的“叉車托盤計數”AI算法。

   • 在管理後台登錄，在實時視頻畫麵中繪製ROI區（qū）域，並設置（zhì）方向、去重等計（jì）數規則。

4. 模型（xíng）訓練與調優（若需要）：

   • 初始通用模型（xíng）可能（néng）對（duì）特殊叉車或托盤識別不準。需（xū）采集現場視頻片段，對（duì）模（mó）型進行少量增量（liàng）訓練，以提升在特定場景下的識別準確（què）率（lǜ）（通常由供應商完成）。

5. 係統試運行與校準：

   • 運行1-3天，將係統計數結果（guǒ）與人工記錄（如交接單）進行（háng）比對，校（xiào）準規則，直至準確率穩定在98%以上。

6. 正式上線與培訓：

   • 係統投入正式使（shǐ）用。

   • 對管理員進行後台操作培訓。

• 非（fēi）侵入式部署：無需改造叉車、托盤和現有流程，實施快速，維護簡單。

• 計數精準：通（tōng）過（guò）AI狀態判斷，能有效區分空車與載貨車（chē），計數準確率高。

• 功能可擴展：同一硬件平台（tái）可擴展其他安防或管理功能（néng），如人員闖入檢測（cè）、安全帽佩戴識別、消防通道占用等。

• 數據（jù）價值多（duō）維：不僅能（néng）計（jì）數，還能分析作業效率、通道利用率，為流程優化提供數據支持。

• 複雜環境幹擾：

  • 挑戰：光線（xiàn）劇烈變（biàn）化、多人車（chē）混行、貨物遮擋托盤。

  • 應對：選用高性能寬（kuān）動（dòng）態攝像頭；通過雙視角（頂視+側視）輔助判（pàn）斷；在算法中增加抗遮擋邏輯。

• 識別準確率：

  • 挑戰：新型號叉車、非標托盤可（kě）能導致漏識別。

  • 應對：選擇支持持（chí）續學習的AI平台，通過補充樣本數據不斷優化模型。

• 初始投資：

  • 挑戰：相比簡易方案，一次性硬件和軟件投（tóu）入較高。

  • 應對：可從最繁忙的單一通道試（shì）點，驗證效果後再推廣，降低（dī）風險。

結論：
基於視覺計數的方案是邁向倉庫智能化管理的先進選擇。它用“眼睛”代替了人工和掃描槍，在不（bú）幹擾作業的前提下，實現了數據的自動、實時、精準采集，是（shì）解決“叉車托盤（pán）出庫自動（dòng）計數”問題的優雅且高效的現代化（huà）方案。建議在新建倉庫或進行數字化升級的倉庫中（zhōng）優先考慮。