百貨山積，帆桅如林。在港口碼頭，無(wú)數(shù)的機(jī)器在有條不紊的工作作，進(jìn)出港區(qū)的閘口已經(jīng)無(wú)人值守，所有過(guò)閘車(chē)輛信息都將自動(dòng)識(shí)別……一個(gè)以AI賦能的現(xiàn)代化港口向我們走來(lái)。

大華股份助力深圳媽灣碼頭構(gòu)建智慧港口，基于人工智能、機(jī)器視覺(jué)、智能分析等先進(jìn)技術(shù)，自動(dòng)識(shí)別過(guò)閘車(chē)輛集裝箱號(hào)、箱型、最大載重、表面殘缺情況等關(guān)鍵信息，依托管理平臺(tái)真正做到多通道遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)管與無(wú)人值守，車(chē)輛通閘時(shí)間降低至10秒，大大提高了閘口的通行效率，助力港口高效運(yùn)營(yíng)管理。

AI賦能 遠(yuǎn)程監(jiān)管更高效

作為進(jìn)出港區(qū)的必經(jīng)通道，閘口的通行效率決定了港區(qū)的運(yùn)營(yíng)效率。傳統(tǒng)閘口依靠人工進(jìn)行集裝箱箱號(hào)和車(chē)牌號(hào)等數(shù)據(jù)錄入、箱體完整性檢測(cè)、空箱檢查等工作，普遍存在作業(yè)效率低、車(chē)輛排隊(duì)時(shí)間長(zhǎng)、數(shù)據(jù)易出錯(cuò)、事后問(wèn)題追溯難等難題。

大華基于在機(jī)器視覺(jué)、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)領(lǐng)域的深厚積累和耕耘，結(jié)合對(duì)港口業(yè)務(wù)場(chǎng)景的深刻理解，打造大華集裝箱方案，以高行頻大分辨率線(xiàn)陣工業(yè)相機(jī)為核心，快速獲取集裝箱箱體側(cè)面或頂面圖像信息，同時(shí)采用高清智能卡口相機(jī)抓拍集裝箱前后兩面圖像和車(chē)牌信息，通過(guò)智能匹配算法模型快速實(shí)現(xiàn)集裝箱箱號(hào)自動(dòng)識(shí)別、箱體表面驗(yàn)殘和鉛封有無(wú)判斷等。

系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)閘口集裝箱關(guān)鍵數(shù)據(jù)的全自動(dòng)采集，顯著提升了通閘效率，同時(shí)確保了后期數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和回溯，對(duì)港口行業(yè)的可視化、自動(dòng)化、智慧化發(fā)展具有重要意義。

算法升級(jí) 構(gòu)建智能化應(yīng)用

大華結(jié)合港口用戶(hù)多元化需求，創(chuàng)新五面箱號(hào)識(shí)別算法，精準(zhǔn)采集集裝箱五面完整圖片，為大數(shù)據(jù)應(yīng)用提供支撐；集裝箱表面驗(yàn)殘無(wú)畸變拍照技術(shù)，快速查看箱體表面狀況，為港區(qū)視域下的集裝箱遠(yuǎn)程驗(yàn)殘?zhí)峁┝藨?yīng)用基礎(chǔ)；大華不斷加速港口場(chǎng)景的算法拓展和升級(jí)迭代，助力用戶(hù)構(gòu)建智能業(yè)務(wù)應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型。

多維度算法識(shí)別 構(gòu)建智能業(yè)務(wù)應(yīng)用

大華集裝箱解決方案，繼續(xù)聚焦視頻AI、多維感知等技術(shù)領(lǐng)域，結(jié)合模塊化、套件化的業(yè)務(wù)邏輯為用戶(hù)提供統(tǒng)一的、高集成的平臺(tái)級(jí)應(yīng)用，幫助港口打造無(wú)人化、自動(dòng)化、智慧化的運(yùn)營(yíng)管理，助力港口實(shí)現(xiàn)數(shù)字化和智能化升級(jí)。

港口暢通，美美與共，大華股份堅(jiān)持以AI賦能百行百業(yè)，為智能化所需的算法、算力提供支撐，推動(dòng)AI與各行業(yè)領(lǐng)域場(chǎng)景的深度融合，賦能百行百業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型升級(jí)。