1. 全自動計(jì)數(shù)：通過部署在出庫通道的攝像頭，利用AI算法自動識別并統(tǒng)計(jì)每趟出庫的帶托盤叉車，實(shí)現(xiàn)無人干預(yù)的精準(zhǔn)計(jì)數(shù)。

2. 數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)化：計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳至看板和管理后臺，隨時(shí)可查看當(dāng)日、當(dāng)班、實(shí)時(shí)出庫托盤量。

3. 無流程干擾：不改變叉車司機(jī)現(xiàn)有操作習(xí)慣，不增加任何額外動作，保障出庫效率。

4. 豐富管理數(shù)據(jù)：除計(jì)數(shù)外，可擴(kuò)展分析出庫高峰期、通道效率、司機(jī)行為規(guī)范等。

采用“視頻流+AI算法模型+業(yè)務(wù)邏輯規(guī)則”的模式：

1. 視頻采集：在關(guān)鍵點(diǎn)位安裝高清網(wǎng)絡(luò)攝像頭，實(shí)時(shí)監(jiān)控出庫通道。

2. AI識別：邊緣計(jì)算設(shè)備或云端服務(wù)器運(yùn)行專用AI模型，實(shí)時(shí)分析視頻流，識別特定目標(biāo)（如叉車、托盤、人）及狀態(tài)（叉車是否載貨）。

3. 計(jì)數(shù)觸發(fā)：設(shè)定虛擬計(jì)數(shù)線（ROI區(qū)域）?和計(jì)數(shù)邏輯。當(dāng)識別到“載有托盤的叉車”完整穿過該區(qū)域并滿足方向性（只出庫）時(shí)，系統(tǒng)自動計(jì)為“1”。

4. 數(shù)據(jù)上傳：計(jì)數(shù)事件（含時(shí)間戳、抓拍圖片/短視頻）通過網(wǎng)絡(luò)上傳至數(shù)據(jù)平臺，進(jìn)行聚合、存儲和展示。

1. 硬件部署

• 高清攝像頭：

  • 類型：推薦使用200萬像素以上的槍型或半球型網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)，具備寬動態(tài)、低照度功能，適應(yīng)倉庫光線變化。

  • 安裝點(diǎn)位：

    • 主計(jì)數(shù)點(diǎn)：安裝在出庫大門/通道的內(nèi)側(cè)上方，垂直向下或斜向俯拍整個(gè)通道斷面。這是最核心的計(jì)數(shù)點(diǎn)位。

    • 輔助驗(yàn)證點(diǎn)（可選，用于復(fù)雜場景）：在通道側(cè)面安裝，輔助判斷托盤是否在叉車上。

  • 數(shù)量：通常每個(gè)單向出庫通道部署1-2個(gè)即可。

• 邊緣計(jì)算設(shè)備：

  • 設(shè)備：AI智能分析攝像機(jī)（內(nèi)嵌算法）或部署在附近的邊緣計(jì)算盒子（AI Box）。

  • 作用：負(fù)責(zé)運(yùn)行AI算法，進(jìn)行實(shí)時(shí)視頻分析、觸發(fā)計(jì)數(shù)，并將結(jié)果上傳。此方案可大幅減少對中心服務(wù)器的壓力，保證響應(yīng)速度。

• 網(wǎng)絡(luò)與供電：

  • 確保攝像頭和邊緣設(shè)備具備穩(wěn)定的有線網(wǎng)絡(luò)（PoE供電最佳）和電源。

2. 軟件與算法

• 核心AI算法模型：

  • 目標(biāo)檢測模型：能夠同時(shí)高精度識別“叉車”（包括不同車型）、“標(biāo)準(zhǔn)托盤”、“貨物”。

  • 狀態(tài)判斷模型：能判斷叉車與托盤的位置關(guān)系（即叉車是否“叉取”了托盤）。這是避免空車誤計(jì)數(shù)的關(guān)鍵。

• 業(yè)務(wù)邏輯配置平臺：

  • 繪制ROI（關(guān)注區(qū)域）：管理員可在視頻畫面上繪制一個(gè)虛擬的“計(jì)數(shù)線”或“計(jì)數(shù)區(qū)域”。

  • 設(shè)置計(jì)數(shù)規(guī)則：

    • 方向過濾：只統(tǒng)計(jì)從倉庫內(nèi)駛向倉庫外的方向。

    • 目標(biāo)過濾：僅當(dāng)“叉車”與“托盤”在視覺上呈現(xiàn)載貨關(guān)聯(lián)狀態(tài)，且同時(shí)通過ROI時(shí)才計(jì)數(shù)。

    • 去重機(jī)制：設(shè)置最小時(shí)間間隔（如10秒），防止同一叉車在ROI附近徘徊導(dǎo)致重復(fù)計(jì)數(shù)。

• 數(shù)據(jù)后臺與展示：

  • 數(shù)據(jù)庫：存儲每一次計(jì)數(shù)事件。

  • 管理后臺：WEB界面，用于設(shè)備管理、規(guī)則配置、數(shù)據(jù)查詢。

  • 數(shù)據(jù)看板：展示關(guān)鍵指標(biāo)：

    • 今日累計(jì)出庫托盤數(shù)（核心指標(biāo)）

    • 實(shí)時(shí)出庫動態(tài)（滾動顯示）

    • 分時(shí)統(tǒng)計(jì)圖（展示每小時(shí)/每班次出庫量，找出高峰）

    • 數(shù)據(jù)導(dǎo)出：支持按日、周、月導(dǎo)出Excel報(bào)表。

1. 現(xiàn)場勘查與方案設(shè)計(jì)：

   • 確定出庫通道數(shù)量、位置、光線條件、叉車類型。

   • 設(shè)計(jì)攝像頭安裝的最佳點(diǎn)位、角度和高度，確保視野覆蓋整個(gè)通道并能清晰捕捉叉車與托盤。

2. 硬件安裝與調(diào)試：

   • 安裝攝像頭、布線、部署邊緣計(jì)算設(shè)備。

   • 完成網(wǎng)絡(luò)聯(lián)通和基礎(chǔ)視頻調(diào)試。

3. 算法部署與規(guī)則配置：

   • 在邊緣設(shè)備上部署或激活專用的“叉車托盤計(jì)數(shù)”AI算法。

   • 在管理后臺登錄，在實(shí)時(shí)視頻畫面中繪制ROI區(qū)域，并設(shè)置方向、去重等計(jì)數(shù)規(guī)則。

4. 模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)（若需要）：

   • 初始通用模型可能對特殊叉車或托盤識別不準(zhǔn)。需采集現(xiàn)場視頻片段，對模型進(jìn)行少量增量訓(xùn)練，以提升在特定場景下的識別準(zhǔn)確率（通常由供應(yīng)商完成）。

5. 系統(tǒng)試運(yùn)行與校準(zhǔn)：

   • 運(yùn)行1-3天，將系統(tǒng)計(jì)數(shù)結(jié)果與人工記錄（如交接單）進(jìn)行比對，校準(zhǔn)規(guī)則，直至準(zhǔn)確率穩(wěn)定在98%以上。

6. 正式上線與培訓(xùn)：

   • 系統(tǒng)投入正式使用。

   • 對管理員進(jìn)行后臺操作培訓(xùn)。

• 非侵入式部署：無需改造叉車、托盤和現(xiàn)有流程，實(shí)施快速，維護(hù)簡單。

• 計(jì)數(shù)精準(zhǔn)：通過AI狀態(tài)判斷，能有效區(qū)分空車與載貨車，計(jì)數(shù)準(zhǔn)確率高。

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

• 數(shù)據(jù)價(jià)值多維：不僅能計(jì)數(shù)，還能分析作業(yè)效率、通道利用率，為流程優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持。

• 復(fù)雜環(huán)境干擾：

  • 挑戰(zhàn)：光線劇烈變化、多人車混行、貨物遮擋托盤。

  • 應(yīng)對：選用高性能寬動態(tài)攝像頭；通過雙視角（頂視+側(cè)視）輔助判斷；在算法中增加抗遮擋邏輯。

• 識別準(zhǔn)確率：

  • 挑戰(zhàn)：新型號叉車、非標(biāo)托盤可能導(dǎo)致漏識別。

  • 應(yīng)對：選擇支持持續(xù)學(xué)習(xí)的AI平臺，通過補(bǔ)充樣本數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化模型。

• 初始投資：

  • 挑戰(zhàn)：相比簡易方案，一次性硬件和軟件投入較高。

  • 應(yīng)對：可從最繁忙的單一通道試點(diǎn)，驗(yàn)證效果后再推廣，降低風(fēng)險(xiǎn)。

結(jié)論：
基于視覺計(jì)數(shù)的方案是邁向倉庫智能化管理的先進(jìn)選擇。它用“眼睛”代替了人工和掃描槍，在不干擾作業(yè)的前提下，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的自動、實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)采集，是解決“叉車托盤出庫自動計(jì)數(shù)”問題的優(yōu)雅且高效的現(xiàn)代化方案。建議在新建倉庫或進(jìn)行數(shù)字化升級的倉庫中優(yōu)先考慮。