在现代制造与物流园区的日常运营中，车辆管理是保障生产效率与安全的关键环节。随着园区规模扩大、进出车辆频繁，货车、叉车、员工私家车等违规停放现象日益突出——占用消防通道、堵塞装卸货区域、影响物流动线等问题频发，不仅降低作业效率，更埋下安全隐患。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、覆盖盲区多等局限。尤其在白天强光、阴影交错、复杂背景干扰的户外环境下，普通视觉系统难以实现稳定识别。因此，行业亟需一种高效、精准、全天候运行的自动化识别手段，对违停车辆进行实时检测与预警。基于视觉AI的智能识别技术，正成为解决这一痛点的核心路径，尤其在“无人机+边缘计算”结合的场景中展现出独特优势。
针对上述需求，一种基于无人机巡航的车辆违停白天识别模型应运而生。该方案利用搭载高清摄像头的工业级无人机，在预设航线上定时或按需巡航，采集园区全景图像，并通过轻量化视觉AI模型实时分析画面中的车辆位置与状态。模型核心任务是识别车辆是否处于禁停区域或偏离规定车位，结合地理围栏技术实现空间判断。区别于静态监控，无人机具备动态视角与灵活部署能力，可覆盖大型厂区、露天堆场、多层立体仓库等复杂地形，有效弥补固定摄像头的视野盲区。系统识别结果可通过边缘设备本地处理，仅上传告警信息至管理平台，兼顾响应速度与带宽效率。整个流程形成“采集—识别—告警—处置”的闭环，为园区管理者提供可视化、数据化的车辆监管工具，推动物流调度与安全管理向智能化升级。
然而，构建一套高鲁棒性的白天违停识别模型面临多重算法挑战。首先，光照变化显著——正午强光下的反光、树影遮挡造成的局部暗区、不同材质车身的高光反射，均会影响特征提取的稳定性。其次，车辆姿态多样，包括侧方停车、斜向占道、部分遮挡等情况，要求模型具备强泛化能力。再者，背景复杂度高，如地面标线模糊、临时堆放物干扰、相似形状物体（如集装箱、设备）易引发误检。此外，无人机拍摄存在俯角大、分辨率随高度衰减、轻微抖动等问题，进一步增加检测难度。为此，模型需在目标检测框架（如YOLO系列、EfficientDet）基础上，引入光照归一化、上下文感知模块与多尺度特征融合机制，并通过大规模真实场景数据训练，提升在复杂工况下的准确率与召回率。同时，模型还需兼顾推理速度与功耗，以适配无人机端侧有限的计算资源。
在此背景下，AutoML（自动机器学习）技术为快速构建高性能视觉AI模型提供了关键支撑。面对制造业客户多样化、碎片化的场景需求，传统人工调参方式周期长、成本高，难以敏捷响应。而基于AutoML的开发范式，能够自动化完成模型结构搜索、超参数优化、数据增强策略选择等关键步骤，在保证精度的同时大幅提升研发效率。以共达地平台为例，其AutoML引擎支持针对特定场景（如白天违停识别）进行定制化模型生成，通过少量标注样本即可快速迭代出轻量、高精度的专用模型，并自动压缩以适配边缘部署。这一能力尤其适用于制造与物流客户频繁变化的作业环境——无论是新扩建厂区、临时调整停车位，还是季节性光照条件变化，均可通过数据更新驱动模型持续进化。AutoML不仅降低了视觉AI落地的技术门槛，更让企业得以将精力聚焦于业务逻辑与运营管理本身，真正实现“AI即服务”在工业现场的价值兑现。
当前，视觉AI正从“看得见”迈向“看得懂”，而无人机作为移动视觉节点，正在重构智能制造与智慧物流的感知边界。车辆违停识别只是起点，未来结合行为分析、异常事件预测等高级能力，视觉系统将成为园区自主运行的“神经末梢”。在这一进程中，算法的实用性、部署的灵活性与迭代的可持续性，决定了技术能否真正扎根产线。而以AutoML为代表的技术演进，正在让视觉AI变得更聪明、更轻便、更贴近真实工业需求。