在现代制造业与物流园区的日常运营中，车辆调度频繁、进出密集，厂区道路资源日益紧张。叉车、货车、配送车等作业车辆若随意停放，不仅占用关键通道，影响物料流转效率，更可能引发安全隐患，如阻碍消防通道、遮挡监控视野或导致人车混行事故。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、人力成本高、覆盖范围有限等问题。随着视觉AI技术在工业场景中的深入应用，越来越多企业开始寻求通过智能化手段实现对车辆违停行为的自动识别与预警。基于深度学习的目标检测与行为分析模型，正成为提升厂区交通管理效率的重要工具，尤其在“无人化”“少人化”趋势下，无人机搭载视觉AI进行动态巡检，为复杂环境下的违停识别提供了更具灵活性与扩展性的解决方案。
针对上述痛点，一种基于无人机平台的车辆违停智能化识别系统应运而生。该方案通过在工业无人机上集成轻量化视觉AI模型，结合高空俯视视角优势，实现对厂区全域道路、装卸区、停车区域的周期性或按需巡航监测。系统首先利用目标检测算法（如YOLO系列）实时识别画面中的车辆位置，并通过语义分割技术提取地面标线、停车位边界等静态地理信息。随后，结合空间几何校准与坐标映射，判断车辆是否超出划定停车区域或侵占主干道。对于临时停靠与长期违停的区分，则引入时间维度分析，通过连续帧比对与停留时长统计，触发分级告警机制。最终，识别结果可同步至厂区智慧管理平台，联动门禁、广播或通知相关责任人处理，形成“发现—告警—处置”的闭环流程。这一融合了无人机机动性与视觉AI感知能力的方案，已在多个大型物流枢纽和制造基地试点部署，显著提升了违规行为的发现率与处置效率。
然而，将视觉AI模型成功落地于无人机违停识别场景，仍面临多重技术挑战。首先是复杂环境下的模型鲁棒性问题：厂区光照变化剧烈（如阴影、反光）、天气干扰（雨雾、扬尘）以及多类车辆混杂（货车、电动车、工程车），要求模型具备强泛化能力。其次，无人机飞行姿态不稳定导致图像畸变、尺度变化大，增加了目标定位难度，需在算法层面引入自适应归一化与动态ROI（感兴趣区域）裁剪策略。此外，边缘计算资源受限是另一关键瓶颈——无人机载荷有限，无法搭载高性能GPU，因此模型必须在精度与推理速度之间取得平衡，通常需压缩至数MB级别并支持INT8量化，在200ms内完成单帧推理。更进一步，不同厂区的停车规则各异（如允许临时停靠时长、禁停区域定义），模型需具备快速迁移与定制能力，避免重复标注与训练成本。这些因素共同决定了传统手工调参的AI开发模式难以满足实际部署需求。
在此背景下，AutoML（自动机器学习）技术展现出显著优势，成为加速视觉AI模型迭代与落地的核心驱动力。通过自动化完成数据增强策略搜索、网络结构设计（NAS）、超参数优化与模型剪枝，AutoML可在无需深度算法专家介入的前提下，高效生成适配特定场景的轻量化违停识别模型。以共达地AutoML平台为例，其针对工业视觉任务优化的Pipeline，支持从原始视频标注数据导入，到自动训练、评估、部署的一站式流程。平台内置多种适用于小样本、多变环境的预训练 backbone，并结合强化学习策略动态调整训练路径，在保证mAP（平均精度）的同时最大化推理效率。更重要的是，当客户更换厂区或调整违停判定规则时，系统可通过少量新增样本进行增量学习与模型微调，大幅缩短二次开发周期。这种“数据驱动+自动化优化”的范式，不仅降低了视觉AI在制造与物流场景中的应用门槛，也使得无人机违停识别模型能够持续进化，真正实现从“可用”到“好用”的跨越。
