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作业安全的重要环节。随着园区规模扩大、进出车辆日益频繁，违规停车问题逐渐凸显——货车在装卸区长时间占道、叉车在非指定区域随意停放、夜间运输车辆无序停靠等现象屡见不鲜，不仅影响交通流线，还可能引发安全隐患甚至生产中断。尤其在夜间，由于照明条件差、人力巡检频次低，违停行为更难被及时发现和处理。传统依赖人工巡查或固定摄像头监控的方式，存在响应滞后、覆盖盲区多、误报率高等痛点。因此，利用视觉AI技术实现全天候、自动化、高精度的“无人机车辆违停检测”，特别是针对夜间场景的识别能力，成为制造与物流行业智能化升级中的迫切需求。
为应对上述挑战，基于无人机平台搭载可见光与红外双模相机，结合边缘计算设备与视觉AI模型，构建一套“夜间车辆违停智能检测系统”正逐步成为现实方案。该系统通过无人机定时巡航或按需调度，在夜间对园区重点区域进行空中拍摄，利用AI算法自动分析图像中的车辆位置、姿态与停留时长，判断是否存在违规停放行为。关键技术路径包括：首先，通过多光谱图像融合技术提升夜间成像质量，增强在低照度、逆光、阴影等复杂环境下的目标可辨识度；其次，采用目标检测（Object Detection）与实例分割（Instance Segmentation）模型定位车辆，并结合地理围栏（Geofencing）技术判断其是否处于禁停区域；最后，引入时序分析模块，通过连续帧比对判断车辆停留是否超时，从而实现从“静态识别”到“动态判违”的闭环。整个流程无需人工实时介入，检测结果可直接推送至园区管理系统，触发告警或调度指令，大幅提升管理效率与响应速度。
然而，将视觉AI应用于夜间无人机巡检场景，面临多重算法层面的技术难点。首先是数据稀缺性问题：夜间车辆违停样本本身较少，且不同园区的建筑布局、灯光环境、车型种类差异大，导致通用模型难以直接迁移。其次是复杂光照干扰——路灯反光、车灯眩光、阴影遮挡等因素容易造成目标漏检或误检，对模型的鲁棒性提出极高要求。此外，无人机在飞行过程中存在视角变化大、图像抖动、尺度不一等问题，进一步增加了检测难度。为解决这些问题，需在训练阶段引入大量合成数据（Synthetic Data）与数据增强（Data Augmentation）策略，模拟各种夜间工况；同时采用多尺度特征融合网络（如FPN、PANet）提升小目标检测能力，并结合注意力机制强化关键区域的感知。更重要的是，模型必须在保证高精度的同时兼顾推理速度，以适配无人机端侧有限的算力资源，这对模型轻量化设计提出了严苛挑战。
在此背景下，AutoML（自动机器学习）技术的价值愈发凸显。面对高度碎片化、场景定制化的工业视觉需求，传统人工调参、手动架构搜索的方式效率低下、周期漫长，难以快速响应客户实际部署需求。而基于AutoML的视觉AI开发平台，能够通过神经网络架构搜索（NAS）、超参数优化（HPO）与自动化数据预处理，实现从数据输入到模型输出的端到端高效建模。尤其在“夜间车辆违停检测”这类小样本、多变体任务中，AutoML可自动探索最适合当前数据分布的模型结构，在精度与速度之间找到最优平衡点，显著缩短算法迭代周期。例如，系统可自动识别出在低光环境下表现更优的骨干网络（如EfficientNet-Lite或MobileNetV3），并针对性优化后处理阈值与NMS参数，提升实际场景中的召回率与准确率。更重要的是，AutoML支持持续学习与增量训练，使得模型能随新数据不断进化，适应季节变化、新增车型或布局调整等动态因素，真正实现“一次部署，持续优化”。这种敏捷、自适应的开发范式，正是推动视觉AI在制造与物流领域落地的关键驱动力。
