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控的要求日益提升。其中，车辆违停问题成为影响作业流畅性与安全管理的关键痛点。叉车、货车、配送车等在非指定区域随意停放，不仅占用关键通道、阻碍设备运行，还可能引发安全事故。尤其在白天光照充足、场景复杂的环境下，传统人工巡检方式效率低、响应滞后，难以实现全天候、精细化管理。随着视觉AI技术的普及，基于无人机的智能巡检系统逐渐成为行业关注焦点——其灵活部署、广域覆盖、高空视角等优势，为动态监控大范围厂区提供了全新路径。而如何让无人机“看得懂”画面，精准识别车辆是否违停，则成为落地应用的核心挑战。
针对这一需求，基于视觉AI的“无人机车辆违停白天识别算法”应运而生。该方案通过在无人机端部署轻量化目标检测模型，结合地理围栏与停车区域语义理解，实现对车辆位置、姿态与行为的实时分析。系统首先利用YOLO系列或EfficientDet等主流目标检测架构识别画面中的车辆目标，随后通过空间坐标映射技术，将图像像素坐标转换为实际场地坐标，并与预设的合法停车区进行比对。若车辆出现在禁停区或长时间停留于非规划区域，系统即触发告警并记录事件时间、位置与图像证据。整个流程无需新增固定摄像头，依托无人机自主飞行路线即可完成周期性巡查，特别适用于大型制造基地、露天堆场、港口码头等难以全面布线的传统监控盲区。同时，算法支持多车种分类（如牵引车、厢式货车、工程车），提升识别结果的业务可用性。
然而，将视觉AI算法稳定应用于无人机平台并非易事，尤其在白天复杂光照条件下，面临多重技术难点。首先是环境干扰因素多：强光反射、阴影遮挡、地面反光（如雨后湿滑路面）容易导致车辆轮廓模糊或误检；其次是目标尺度变化剧烈——无人机在不同高度飞行时，同一车辆在画面中的尺寸差异可达数倍，要求模型具备强鲁棒性的多尺度检测能力；再次是实时性约束严格，受限于无人机边缘计算设备的算力（如Jetson系列模组），模型必须在保持高精度的同时控制参数量与推理延迟。此外，不同厂区的地面标线、停车标识、建筑布局差异显著，通用模型往往难以直接适配，需进行场景化调优。这些挑战共同指向一个核心问题：如何快速构建一个既精准又轻量、既能应对光照变化又能适应多样化工厂环境的定制化视觉AI模型。
在此背景下，AutoML（自动机器学习）技术展现出独特价值，成为解决上述难题的有效路径。通过自动化完成数据标注建议、网络结构搜索（NAS）、超参优化与模型压缩，AutoML大幅降低算法研发门槛，使企业无需组建庞大AI团队也能高效迭代视觉模型。以共达地平台为例，其AutoML引擎支持从原始视频中自动抽帧、标注违停车辆样本，并基于特定硬件目标（如无人机搭载的边缘芯片）反向优化模型结构，在保证mAP（平均精度）的同时压缩模型至百KB级，满足低功耗实时推理需求。更重要的是，面对不同客户的厂区环境差异，平台可通过少量新增样本实现快速迁移学习，缩短训练周期至数小时内，真正实现“一厂一策”的敏捷部署。这种以数据驱动、自动化为核心的开发范式，正在重塑工业视觉AI的落地逻辑——从依赖专家经验的手工作坊模式，转向标准化、可复制的技术流水线。
当前，视觉AI正从“能看”迈向“会思考”，而无人机作为移动视觉节点，正在拓展AI在制造与物流场景的感知边界。车辆违停识别只是起点，背后所积累的动态目标分析、空间语义理解与边缘智能部署能力，将持续赋能更多高价值应用：如装卸作业合规监测、人员安全动线预警、户外资产盘点等。当AutoML让算法生产变得更高效、更普惠，视觉AI才能真正走出实验室，深入产线与场站，成为支撑智能运营的底层基础设施。
