1. 全自動計數：通過部署在出庫通道的攝像頭，利用AI算法自動識別并統計每趟出庫的帶托盤叉車，實現無人干預的精準計數。

2. 數據實時化：計數數據實時上傳至看板和管理后臺，隨時可查看當日、當班、實時出庫托盤量。

3. 無流程干擾：不改變叉車司機現有操作習慣，不增加任何額外動作，保障出庫效率。

4. 豐富管理數據：除計數外，可擴展分析出庫高峰期、通道效率、司機行為規范等。

采用“視頻流+AI算法模型+業務邏輯規則”的模式：

1. 視頻采集：在關鍵點位安裝高清網絡攝像頭，實時監控出庫通道。

2. AI識別：邊緣計算設備或云端服務器運行專用AI模型，實時分析視頻流，識別特定目標（如叉車、托盤、人）及狀態（叉車是否載貨）。

3. 計數觸發：設定虛擬計數線（ROI區域）?和計數邏輯。當識別到“載有托盤的叉車”完整穿過該區域并滿足方向性（只出庫）時，系統自動計為“1”。

4. 數據上傳：計數事件（含時間戳、抓拍圖片/短視頻）通過網絡上傳至數據平臺，進行聚合、存儲和展示。

1. 硬件部署

• 高清攝像頭：

  • 類型：推薦使用200萬像素以上的槍型或半球型網絡攝像機，具備寬動態、低照度功能，適應倉庫光線變化。

  • 安裝點位：

    • 主計數點：安裝在出庫大門/通道的內側上方，垂直向下或斜向俯拍整個通道斷面。這是最核心的計數點位。

    • 輔助驗證點（可選，用于復雜場景）：在通道側面安裝，輔助判斷托盤是否在叉車上。

  • 數量：通常每個單向出庫通道部署1-2個即可。

• 邊緣計算設備：

  • 設備：AI智能分析攝像機（內嵌算法）或部署在附近的邊緣計算盒子（AI Box）。

  • 作用：負責運行AI算法，進行實時視頻分析、觸發計數，并將結果上傳。此方案可大幅減少對中心服務器的壓力，保證響應速度。

• 網絡與供電：

  • 確保攝像頭和邊緣設備具備穩定的有線網絡（PoE供電最佳）和電源。

2. 軟件與算法

• 核心AI算法模型：

  • 目標檢測模型：能夠同時高精度識別“叉車”（包括不同車型）、“標準托盤”、“貨物”。

  • 狀態判斷模型：能判斷叉車與托盤的位置關系（即叉車是否“叉取”了托盤）。這是避免空車誤計數的關鍵。

• 業務邏輯配置平臺：

  • 繪制ROI（關注區域）：管理員可在視頻畫面上繪制一個虛擬的“計數線”或“計數區域”。

  • 設置計數規則：

    • 方向過濾：只統計從倉庫內駛向倉庫外的方向。

    • 目標過濾：僅當“叉車”與“托盤”在視覺上呈現載貨關聯狀態，且同時通過ROI時才計數。

    • 去重機制：設置最小時間間隔（如10秒），防止同一叉車在ROI附近徘徊導致重復計數。

• 數據后臺與展示：

  • 數據庫：存儲每一次計數事件。

  • 管理后臺：WEB界面，用于設備管理、規則配置、數據查詢。

  • 數據看板：展示關鍵指標：

    • 今日累計出庫托盤數（核心指標）

    • 實時出庫動態（滾動顯示）

    • 分時統計圖（展示每小時/每班次出庫量，找出高峰）

    • 數據導出：支持按日、周、月導出Excel報表。

1. 現場勘查與方案設計：

   • 確定出庫通道數量、位置、光線條件、叉車類型。

   • 設計攝像頭安裝的最佳點位、角度和高度，確保視野覆蓋整個通道并能清晰捕捉叉車與托盤。

2. 硬件安裝與調試：

   • 安裝攝像頭、布線、部署邊緣計算設備。

   • 完成網絡聯通和基礎視頻調試。

3. 算法部署與規則配置：

   • 在邊緣設備上部署或激活專用的“叉車托盤計數”AI算法。

   • 在管理后臺登錄，在實時視頻畫面中繪制ROI區域，并設置方向、去重等計數規則。

4. 模型訓練與調優（若需要）：

   • 初始通用模型可能對特殊叉車或托盤識別不準。需采集現場視頻片段，對模型進行少量增量訓練，以提升在特定場景下的識別準確率（通常由供應商完成）。

5. 系統試運行與校準：

   • 運行1-3天，將系統計數結果與人工記錄（如交接單）進行比對，校準規則，直至準確率穩定在98%以上。

6. 正式上線與培訓：

   • 系統投入正式使用。

   • 對管理員進行后臺操作培訓。

• 非侵入式部署：無需改造叉車、托盤和現有流程，實施快速，維護簡單。

• 計數精準：通過AI狀態判斷，能有效區分空車與載貨車，計數準確率高。

• 功能可擴展：同一硬件平臺可擴展其他安防或管理功能，如人員闖入檢測、安全帽佩戴識別、消防通道占用等。

• 數據價值多維：不僅能計數，還能分析作業效率、通道利用率，為流程優化提供數據支持。

• 復雜環境干擾：

  • 挑戰：光線劇烈變化、多人車混行、貨物遮擋托盤。

  • 應對：選用高性能寬動態攝像頭；通過雙視角（頂視+側視）輔助判斷；在算法中增加抗遮擋邏輯。

• 識別準確率：

  • 挑戰：新型號叉車、非標托盤可能導致漏識別。

  • 應對：選擇支持持續學習的AI平臺，通過補充樣本數據不斷優化模型。

• 初始投資：

  • 挑戰：相比簡易方案，一次性硬件和軟件投入較高。

  • 應對：可從最繁忙的單一通道試點，驗證效果后再推廣，降低風險。

結論：
基于視覺計數的方案是邁向倉庫智能化管理的先進選擇。它用“眼睛”代替了人工和掃描槍，在不干擾作業的前提下，實現了數據的自動、實時、精準采集，是解決“叉車托盤出庫自動計數”問題的優雅且高效的現代化方案。建議在新建倉庫或進行數字化升級的倉庫中優先考慮。