在智能制造与智慧物流的快速发展背景下，工厂园区、仓储中心及物流枢纽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作业流程顺畅的关键痛点——货车、叉车或员工车辆随意停放，不仅占用关键通道、阻碍物料运输，还可能引发安全事故。尤其在白天高光照条件下，车辆密集移动、阴影交错、视角多变等因素进一步加剧了人工监管的难度。传统依赖人力巡检或普通监控录像回溯的方式，响应滞后、成本高昂且难以实现全天候覆盖。因此，基于视觉AI的自动化检测手段逐渐成为行业刚需。通过部署具备实时识别能力的“无人机车辆违停白天检测模型”，企业可在复杂工业场景中实现对违规停车行为的智能发现与即时预警，为精益管理提供数据支撑。
该解决方案依托无人机搭载高清摄像头，在预设航线上进行空中巡航，结合边缘计算设备运行轻量化视觉AI模型，实现对地面车辆状态的动态感知。模型核心任务是精准识别车辆是否处于“违停”状态——即在非指定区域长时间静止。系统首先通过目标检测技术定位画面中的所有车辆，再结合时空上下文分析其停留时长与位置信息，最终判断是否存在违规行为。为适配白天多变环境，模型需具备强鲁棒性：应对强烈日照下的反光、地面阴影干扰、车辆遮挡以及不同车型（如集装箱卡车、小型配送车）的尺度差异。输出结果可对接厂区管理系统，触发告警通知或生成统计报表，助力管理者优化停车资源配置。此类基于无人机+AI视觉的技术路径，正逐步成为智慧园区“空中巡检”的标准配置，广泛应用于制造业出货区、物流分拣中心、港口堆场等场景。
然而，构建稳定可靠的白天违停检测模型面临多重算法挑战。首先是环境干扰的多样性：正午强光导致车身高光区域丢失纹理特征，地面沥青或金属反光面易被误判为物体；树木、建筑投射的阴影可能遮盖部分车辆轮廓，造成漏检。其次，无人机飞行高度与角度变化带来目标尺度波动，远距离小目标检测难度显著上升。此外，模型需区分“临时停靠”与“长期违停”，这对时序行为理解提出更高要求，需融合多帧信息进行轨迹追踪与驻留时间估算。传统CV算法依赖手工特征设计，泛化能力有限，而通用深度学习模型又难以兼顾精度与推理速度，尤其在嵌入式无人机端侧部署时受限于算力与功耗。因此，如何在复杂光照、动态背景和资源约束下，实现高准确率、低延迟的违停识别，成为视觉AI落地工业场景的核心技术门槛。
这一背景下，AutoML（自动机器学习）技术展现出独特价值。通过自动化完成数据标注优化、网络结构搜索、超参数调优与模型压缩等环节，AutoML能够高效生成适配特定场景的定制化视觉模型。以共达地平台实践为例，其AutoML系统可基于客户提供的白天航拍样本，自动增强光照变异、模拟阴影遮挡、合成多角度小目标，从而提升模型在真实环境中的泛化能力。更重要的是，系统能根据部署终端（如无人机机载模块）的算力限制，自动剪枝、量化模型，在保持95%以上检测精度的同时，将推理延迟控制在百毫秒级。这种“数据-算法-硬件”协同优化的能力，使得原本需要数月研发周期的AI模型开发，缩短至数天内完成迭代。对于制造与物流企业而言，这意味着更低的试错成本与更快的场景落地速度。如今，越来越多的视觉AI应用，如人员安全着装识别、货物堆放合规检测、设备异常状态监控，也开始采用类似自动化范式，推动工业智能化从“项目制”向“产品化”演进。