在智能制造与智慧物流快速发展的背景下，厂区、园区、仓储中心等场景对运营效率与安全管理的要求日益提升。其中，车辆违停问题成为影响物流动线畅通、生产节奏稳定的重要隐患。叉车随意停放阻碍通道、货车超时占道装卸、员工私家车占用应急车道等现象屡见不鲜，不仅降低了作业效率，还可能引发安全事故。传统依赖人工巡检或固定摄像头监控的方式，存在人力成本高、响应滞后、覆盖盲区多等问题。随着视觉AI技术的成熟，基于无人机的智能巡检方案正逐步成为工业场景中的新选择——通过空中视角实现大范围、高频次、灵活机动的巡查，结合AI算法自动识别异常停车行为，为制造与物流企业构建更高效、更智能的现场管理闭环。
无人机搭载视觉AI系统进行车辆违停检测，本质上是将计算机视觉能力从固定点位延伸至三维空间，形成动态感知网络。该解决方案通常由三部分构成：一是具备RTK定位与稳定图传能力的工业级无人机平台，确保在复杂厂区内精准飞行并实时回传高清视频流；二是部署于边缘计算设备或云端的AI推理引擎，运行训练成熟的车辆检测与行为分析模型；三是与企业现有管理系统（如WMS、MES或安防平台）对接的告警与处置模块。关键技术流程包括：首先利用目标检测算法（如YOLO系列、EfficientDet）识别画面中的车辆目标，继而结合地理围栏信息与时间维度判断其是否处于禁停区域或超时停留，最终生成结构化事件记录并推送预警。该模式不仅适用于大型物流园区的露天停车场监管，也可用于工厂内部狭窄通道、装卸月台、充电区域等重点区域的精细化管控，显著提升违规行为的发现率与处理时效。
然而，将视觉AI模型落地于无人机巡检场景，面临诸多算法层面的挑战。首先是图像质量波动大：无人机飞行过程中受光照变化、抖动、高度变化及天气影响，采集的图像常出现模糊、倾斜、遮挡等问题，对模型鲁棒性提出更高要求。其次，工业场景中车辆类型多样（如AGV、重卡、电动三轮车等），尺寸比例差异显著，且常处于非标准姿态（侧方、斜角、遮挡），需模型具备强泛化能力。此外，由于无人机视角具有俯视特性，传统地面监控模型直接迁移效果不佳，必须重新设计适合航拍图像的数据标注规范与训练策略。更进一步，实际部署还需兼顾模型轻量化与实时性——在有限算力的机载边缘设备上实现低延迟推理，往往需要在精度与速度之间做出平衡。这些因素共同决定了，通用型AI模型难以直接适用，必须针对具体业务场景进行定制化开发与持续迭代优化。
在此背景下，AutoML（自动机器学习）技术的价值愈发凸显，尤其在降低AI落地门槛、加速模型迭代周期方面展现出独特优势。通过自动化完成数据预处理、特征工程、网络结构搜索（NAS）、超参数调优等繁琐环节，AutoML能够帮助非算法背景的工业用户快速生成适配特定场景的高精度模型。以共达地AutoML平台为例，其支持基于少量标注样本自动构建专用违停检测模型，并针对无人机图像特点优化骨干网络与检测头结构，在保证准确率的同时压缩模型体积，满足边缘部署需求。更重要的是，该平台可实现“数据-训练-部署-反馈”闭环，当现场出现新型车辆或新增禁停区域时，只需补充新数据即可触发自动再训练，模型更新周期从数周缩短至数小时。这种敏捷性对于制造与物流企业应对动态变化的运营环境至关重要。结合视觉AI、无人机巡检与AutoML自动化建模，正在重塑工业现场的智能管理范式——不再依赖“堆人”或“堆硬件”，而是以数据驱动、算法赋能的方式，实现真正可持续的降本增效。
