在制造与物流行业，厂区及仓储区域的高效运转高度依赖于有序的交通管理。随着园区规模扩大、车辆进出频次激增，违规停车现象日益突出——货车占道装卸、叉车临时停靠阻碍通道、外部配送车辆长时间滞留等问题，不仅影响作业效率，更可能引发安全隐患。传统依赖人工巡检或固定摄像头监控的方式，存在响应滞后、覆盖盲区多、人力成本高等痛点。尤其在大型露天堆场、分拣中心出入口等复杂场景下，仅靠人眼判别难以实现全天候、精细化监管。近年来，随着视觉AI技术的成熟，“智能视频分析”“行为识别算法”“边缘计算视觉方案”等关键词频繁出现在工业智能化升级的讨论中，企业迫切需要一种能够自动识别车辆违停行为、实时告警并支持数据追溯的技术路径，以提升园区治理的自动化与精准化水平。
针对这一需求，无人机搭载视觉AI模型进行空中巡检，正成为解决车辆违停检测的新范式。通过预设航线或按需调度，无人机可灵活覆盖地面监控难以触及的区域，结合高分辨率摄像头与轻量化目标检测算法，实现对车辆位置、姿态及停留时长的动态感知。系统通过分析连续帧中的车辆运动轨迹，判断其是否处于非指定区域或超时停放，并结合地理围栏（Geo-fencing）技术进行空间约束判定。该方案的核心在于构建一个面向工业场景优化的“违停车辆识别模型”，其输入为无人机拍摄的可见光视频流，输出为带有时间戳与空间坐标的违停事件记录，支持与MES、WMS等管理系统对接，形成“发现-告警-处理-反馈”的闭环流程。此类基于“计算机视觉+无人机平台”的融合应用，已在部分智慧园区试点中展现出优于传统方式的覆盖率与准确率。
然而，将视觉AI模型落地于无人机端侧并非易事，面临多重算法挑战。首先是场景复杂性：光照变化（如阴影遮挡、逆光）、天气干扰（雨雾扬尘）、车辆遮挡（密集停放）等因素显著影响图像质量；其次，无人机飞行过程中的抖动、俯仰角变化导致目标形变严重，常规静态图像训练的模型泛化能力不足；再者，模型需在有限算力的机载设备上实现实时推理，对参数量、延迟和功耗有严苛要求，难以直接迁移通用目标检测框架（如YOLO系列）。此外，不同厂区的停车区域布局差异大，需模型具备强适应性，而标注数据获取成本高，小样本下的模型收敛难度加大。这些因素共同构成“真实工业视觉AI落地”的典型瓶颈——即如何在低资源条件下，训练出鲁棒性强、泛化性好且部署高效的定制化模型。
在此背景下，AutoML（自动机器学习）技术为破解上述难题提供了新思路。通过自动化完成数据增强策略搜索、神经网络架构设计、超参数调优等关键环节，AutoML能够在较少人工干预的前提下，生成针对特定场景优化的轻量化模型。以共达地平台实践为例，其AutoML引擎可根据客户提供的少量违停样本图像，自动探索最优的数据增广组合（如模拟航拍视角畸变、动态模糊），并搜索适合边缘设备部署的小模型结构，在保证mAP（平均精度）的同时将推理速度提升40%以上。更重要的是，该流程支持持续迭代：每当新增现场数据回传，系统可自动触发模型再训练与版本更新，实现“越用越准”。这种“低代码+高自动化”的开发模式，大幅降低了制造业客户应用视觉AI的技术门槛，使其无需组建专业算法团队，也能快速获得定制化的“车辆行为分析能力”。当前，围绕“工业视觉自动化”“无人值守巡检”“AI模型自进化”等方向的技术探索，正推动智能制造向更深层次的自主决策演进——而AutoML，正是连接通用AI能力与碎片化工业场景的关键桥梁。