在智能制造与智慧物流快速发展的背景下，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。夜间作为生产调度与货物转运的关键时段，车辆违规停放问题频发——如叉车停放在消防通道、货车占压装卸区或未按规定区域停泊等行为，不仅影响作业流程，更可能引发安全隐患。传统依赖人工巡检的管理模式存在响应滞后、覆盖盲区多、人力成本高等痛点，尤其在低照度环境下，人眼识别能力大幅下降，管理难度进一步加剧。随着视觉AI技术的成熟，基于深度学习的智能视频分析逐渐成为工业场景中不可或缺的技术支撑。通过部署具备夜视能力的监控系统结合AI算法，实现对车辆位置、状态的全天候自动识别，已成为制造与物流企业推进数字化转型的重要方向。
针对夜间复杂环境下的车辆违停检测需求，一套高效的视觉AI解决方案需兼顾精准性与鲁棒性。该方案通常依托于高清红外或热成像摄像头采集夜间视频流，结合目标检测与空间定位算法，实时判断车辆是否处于禁停区域或偏离规定路径。其核心在于构建一个能够适应低光照、逆光、雨雾干扰等典型工业夜景条件的AI模型。通过语义分割识别地面标线与功能区划，配合目标检测定位车辆轮廓，并引入空间几何分析判断其与禁停区域的相对位置关系，最终输出结构化告警信息。此类系统可无缝接入现有安防平台，支持联动声光警示、调度通知或MES系统触发工单，形成“感知—分析—响应”的闭环管理。在实际应用中，该类算法已广泛用于AGV动线监控、危化品区域管控、夜间装卸区秩序维护等细分场景，成为提升厂区智能化管理水平的关键组件。
然而，将视觉AI落地于真实工业夜景环境面临多重技术挑战。首先，夜间图像普遍存在信噪比低、细节模糊、色彩失真等问题，传统基于RGB特征的检测模型性能显著下降。其次，不同厂区照明条件差异大——有的依赖补光灯，有的采用无光热成像，导致数据分布高度离散，模型泛化能力受限。此外，车辆类型多样（如厢式货车、叉车、牵引车）且姿态多变，叠加阴影遮挡、积水反光等干扰因素，易引发误检或漏检。更为关键的是，工业客户往往缺乏高质量标注数据，而手动标注夜间违停车辆耗时耗力，难以满足模型迭代需求。这些现实瓶颈使得通用型AI模型难以直接适用，亟需一种能够快速适配特定场景、高效利用有限数据的定制化建模路径。这也正是AutoML（自动化机器学习）技术在工业视觉领域展现价值的核心切入点。
在此背景下，AutoML为解决上述难题提供了系统性方法论。通过自动化完成数据增强、网络结构搜索、超参数调优与模型压缩等环节，AutoML能够在少量标注样本基础上，快速生成高精度、轻量化的专用检测模型。例如，在处理低照度图像时，系统可自动优选适合灰度或红外输入的骨干网络，并融合注意力机制强化关键特征提取；面对多变的厂区布局，平台支持地理围栏配置与ROI动态定义，实现灵活的空间判断逻辑。更重要的是，AutoML框架具备持续学习能力，可通过增量训练不断吸收新出现的车辆形态与光照模式，保持模型长期有效性。对于制造与物流客户而言，这意味着无需组建专业AI团队，即可基于自有视频数据完成算法迭代，大幅降低技术门槛与部署周期。当前，结合AutoML的视觉AI方案已在多个工业园区落地，支撑起包括人员行为分析、设备状态监测、安全着装识别在内的多类应用场景，逐步构建起面向工业现场的“边缘智能”基础设施。
