在智慧港口和現代物流高速發展的今天,集裝箱的高效精準識別成為提升作業效率的關鍵。孚為智能憑借OCR+AI深度學習技術,打造了業界領/X的正面吊車載箱號識別系統,以99%以上的識別率、20毫秒的超低延時,重新定義了集裝箱自動化管理的技術標準。
深度學習驅動的精準識別
傳統OCR技術受限于光線、污損或箱體圖案干擾,而孚為的解決方案通過多層級卷積神經網絡(CNN)和注意力機制,實現了復雜場景下的動態識別:
- 抗干擾能力:系統可自適應處理油漆剝落、反光、陰影等復雜箱體表面,結合語義分割技術精準定位箱號區域;
- 多格式兼容:支持橫排、豎排、多行箱號(如ISO代碼、檢驗碼)的實時解析,并自動校驗合規性;
- 多箱型判別:通過目標檢測模型(YOLO架構衍生算法)快速區分20尺、40尺等不同尺寸集裝箱,同步輸出箱型代碼。
邊緣計算與高速響應
為滿足正面吊作業的實時性需求,系統采用嵌入式邊緣計算一體機設計:
- 20ms極速識別:前端攝像機觸發后,視頻流經輕量化模型本地處理,避免云端傳輸延遲;
- 雙觸發容錯機制:結合視頻分析+物理信號觸發,有效過濾卡車拖頭等誤觸,確保抓拍準確率;
- 4G/5G多模傳輸:識別結果即時回傳至港口TOS系統,助力堆場調度、閘口放行等業務無縫協同。
全場景賦能智慧物流
孚為的技術不僅xian于單點識別,更構建了“采集-校驗-管理"閉環:
- 語音播報與可視化:實時反饋箱號、破損狀態及堆放區域,輔助司機高效操作;
- 多系統集成:可擴展集成驗損系統、火車車號識別等功能,為港口自動化提供一站式解決方案。
持續進化,服務為先
孚為智能承諾“1年免費維保+終身技術支持",通過算法迭代和硬件升級,持續提升系統適應性,助力quan球港口客戶邁向數智化未來。
從精準識別到邊緣計算,孚為以深度學習為核心,推動集裝箱管理從“人工錄入"到“AI全自動"的跨越。這項技術不僅是效率的提升,更是智慧港口新基建的重要基石。