在現代化物流體系中，集裝箱箱號識別是貨物追蹤與管理的核心環節。然而，傳統的人工巡檢或固定攝像頭識別方式存在效率低、覆蓋范圍有限、易受環境干擾等問題，難以滿足日益增長的物流需求。基于無人機與AI技術的集裝箱箱號識別系統，通過非接觸、高效率、全天候的作業模式，為行業提供了全新的智能化解決方案。
技術架構：高效協同的智能識別系統
該系統采用“硬件+算法+應用”三層架構，實現從數據采集到業務落地的全流程自動化：
1. 硬件層：無人機搭載高分辨率光學變焦攝像頭、紅外傳感器及RTK定位模塊，確保在復雜環境下穩定作業；機載邊緣計算設備（如NVIDIA Jetson）支持實時圖像處理，減少數據傳輸延遲。
2. 算法層：
?- 目標檢測：基于YOLOv8模型快速定位集裝箱及箱號區域；
?- 字符識別：結合U-Net分割與PaddleOCR模型，對污損、傾斜或低光照條件下的編號實現高精度識別；
?- 數據增強：通過模擬雨霧、強光等極端場景訓練模型，顯著提升環境適應性。
3. 應用層：識別結果實時同步至可視化平臺，并與物流管理系統（TMS）無縫對接，支持自動告警與數據分析。

關鍵技術：動態場景下的精準識別
針對無人機高空拍攝的挑戰，系統通過以下技術優化確保識別準確率：
- 智能巡航：基于GIS地圖與視覺SLAM技術規劃最優航線，適應不同堆場布局；
- 圖像優化：采用DeBlurGAN-v2消除運動模糊，CLAHE算法增強低對比度圖像，提升字符可讀性；
- 多角度校驗：對同一目標多角度拍攝并融合結果，結合ISO 6346校驗碼規則，糾錯率超過99%。
應用價值：效率與成本的雙重突破
該系統已在港口、鐵路貨場等場景中成功應用，展現出顯著優勢：
- 高效作業：單次飛行可完成數萬平方米堆場掃描，識別速度較人工提升20倍以上；
- 降本增效：減少80%以上人工巡檢需求，錯誤率降至0.1%以內；
- 靈活擴展：技術框架可適配船舶、倉儲貨架等多種場景，未來可通過集成RFID進一步擴展功能。
無人機與AI的結合，為集裝箱管理帶來了革命性改變。這一方案不僅解決了傳統識別方式的痛點，更為智慧物流的落地提供了可靠的技術路徑。隨著算法的持續優化與硬件性能的提升，智能化識別將成為物流行業的新標準。