物流革命：计算机视觉在供应链管理中的力量

引言：AI驱动物流的黎明

在不断发展的物流世界中，保持领先地位对成功至关重要。随着行业继续拥抱数字化转型，一项技术因其革新供应链管理的潜力而脱颖而出：计算机视觉。在FreightAmigo，我们一直热衷于探索能够为客户和合作伙伴带来利益的前沿创新。今天，我们将深入探讨计算机视觉的迷人世界及其在物流中的应用，借鉴行业专家的见解。

计算机视觉是人工智能的一个分支，使机器能够解释和理解视觉信息，正在迅速改变物流运营的各个方面。从仓库管理到运输优化，这项技术正在成为提高整个供应链效率、准确性和可视性的游戏规则改变者。

为了更深入地了解计算机视觉如何重塑物流格局，我们将探讨DB SCHENKER的数据科学家Oliver Bredtmann分享的见解，他一直处于开发和实施AI驱动的计算机视觉解决方案的前沿。

计算机视觉专家在物流中的角色

像Oliver Bredtmann这样的计算机视觉专家在bridging前沿AI技术与物流实际应用之间的差距方面发挥着关键作用。他们的专长涉及开发能够分析和解释图像或视频中视觉数据的AI算法，创造解决供应链管理中实际挑战的解决方案。

在DB SCHENKER，Oliver和他的团队专注于广泛的计算机视觉应用，包括：

• 物体检测和分割
• 文本识别
• 标记识别
• 从2D图像预测3D结构

这些应用为简化物流运营各个方面的创新解决方案奠定了基础，从仓库管理到运输优化。

训练神经网络：计算机视觉的基石

计算机视觉技术的核心在于训练神经网络的过程。这个复杂而又引人入胜的过程涉及将大量标记的图像数据集输入神经网络模型。正如Oliver解释的：

"在训练过程中，图像通过模型，模型调整其参数（权重）以最小化其预测与实际标签之间的误差。随着时间的推移，模型学会识别新的、未见过的图像中的模式和特征，提高其准确性。"

这种迭代学习过程使计算机视觉系统能够以非凡的准确性识别和解释视觉信息。例如，在开发PalletVision这样的解决方案时，DB SCHENKER的团队使用了数千张人工标注员已手动识别和标记托盘的图像。通过将这些标记的图像输入模型，它学会了识别新的、未见过的图像中的托盘。

作为数字平台，FreightAmigo认识到这些先进技术在提高供应链效率方面的重要性。虽然我们自己不开发这些AI模型，但我们密切关注这些创新，以确保我们的客户能够从物流技术的最新进展中受益。

PalletVision：AI驱动的仓库管理

计算机视觉在物流中最令人印象深刻的应用之一是PalletVision，这是由DB SCHENKER开发的AI驱动的仓储系统。这一创新解决方案展示了计算机视觉如何显著增强仓库运营和库存管理。

PalletVision如何工作

PalletVision利用安装在仓库天花板上的摄像头来检测和跟踪托盘。系统的AI算法经过训练，可以识别图像中的托盘并随时间跟踪其移动。Oliver解释了这个过程：

"由于视频是一系列图像，跟踪算法确定在一帧中检测到的托盘对应于下一帧中检测到的哪个托盘。这种检测和跟踪解决方案允许计数托盘并测量托盘在仓库某个区域停留的时间。"

PalletVision的优势

实施PalletVision为仓库运营带来了几个显著的优势：

• 实时库存跟踪：系统提供准确的、最新的托盘位置和移动信息。
• 优化入库流程：在入库区域的专用屏幕为叉车司机提供清晰的入库优先级，提高效率并减少错误。
• 增强管理者的可视性：全面的Power BI仪表板让仓库管理人员了解关键的入库KPI。
• 降低合同违约风险：通过改善可视性和简化工作流程，PalletVision帮助仓库更一致地满足从码头到库存的周期时间要求。

在FreightAmigo，我们对这种AI驱动解决方案转变仓库管理的潜力感到兴奋。虽然我们不特别提供PalletVision，但我们的数字平台旨在与各种前沿技术集成，使我们的客户能够从仓库管理系统的进步中受益。

Truck Utilization：优化运输效率

DB SCHENKER开发的Truck Utilization系统是计算机视觉在物流中的另一个令人印象深刻的应用。这一创新解决方案展示了如何使用AI来优化装载过程并提高整体运输效率。

Truck Utilization如何工作

Truck Utilization系统采用AI算法分析已装载卡车或交换车厢的图像。Oliver描述了这个过程：

"在装载卡车或交换车厢后，码头工人拍摄照片，这些照片作为我们在卡车利用率项目中开发的AI算法的输入。AI可以创建交换车厢的完整3D表示，我们用它来测量其在3D点云中的自由体积和地板空间。"

Truck Utilization的优势

实施这个AI驱动的系统为运输运营带来了几个显著的优势：

• 改善空间利用：通过准确测量自由体积和地板空间，系统有助于最大化可用货物空间的使用。
• 增强可视性：该解决方案提供每条线路或客户利用率的详细洞察，而不干扰装载过程。
• 数据驱动决策：收集的信息可用于优化装载策略并提高整体运输效率。
• 成本降低：通过最大化卡车利用率，公司可能减少所需的行程数量，从而节省成本并减少环境影响。

在FreightAmigo，我们认识到这种AI驱动解决方案在优化运输效率方面的巨大价值。虽然我们不特别提供Truck Utilization系统，但我们的数字平台旨在与各种创新技术集成，使我们的客户能够从运输优化的进步中受益。

Gate Vision：增强码头运营

Gate Vision是计算机视觉在物流中的另一个创新应用，专门设计用于改善码头运营。这个AI驱动的系统展示了计算机视觉如何增强安全性、简化流程并改善物流码头的整体可视性。

Gate Vision如何工作

Gate Vision系统使用AI算法检测和识别通过码头闸口的卡车。Oliver解释道：

"我们在卡车通过码头闸口时检测它们。AI经过训练，可以识别图像中的文本，如车牌号和集装箱ID。一旦我们将这些数据完全集成到我们的运输管理系统中，我们将对我们设备的位置有详细的可视性。"

Gate Vision的优势

实施Gate Vision为码头运营带来了几个显著的优势：

• 自动车辆识别：系统可以自动识别进入或离开码头的卡车，减少人工检查和潜在的人为错误。
• 增强安全性：通过准确记录车辆详情，Gate Vision有助于提高码头安全性并降低未授权访问的风险。
• 改善设备跟踪：系统提供码头内卡车和集装箱位置的实时可视性。
• 简化运营：通过自动化闸口检入过程，Gate Vision可以显著减少等待时间并提高整体码头效率。
• 数据集成：当完全与运输管理系统集成时，Gate Vision收集的数据可以为运营规划和优化提供有价值的见解。

在FreightAmigo，我们对这种AI驱动解决方案转变码头运营的潜力感到兴奋。虽然我们不特别提供Gate Vision，但我们的数字平台旨在与各种前沿技术集成，使我们的客户能够从码头管理系统的进步中受益。

开发计算机视觉系统的协作过程

开发有效的物流应用计算机视觉系统需要结合人类专业知识和AI能力的协作努力。Oliver Bredtmann阐明了这个复杂的过程：

1. 定义目标和需求

过程始于开发人员和业务专家之间的密切合作。他们共同确定：

• AI需要提供的具体信息
• 如何将这些信息转化为切实的业务利益
• 需要开发的明确解决方案

2. 数据收集和准备

一旦确定了目标，下一步涉及：

• 在目标地点安装摄像头
• 收集大量相关图像
• 注释收集的数据以创建标记数据集

3. 模型选择和训练

有了标注的数据后，数据科学家然后：

• 审查最新的AI模型，以识别最适合特定任务的模型
• 尝试各种模型，以确定最适合其目标的模型
• 使用准备好的数据集训练所选模型

4. 部署和迭代改进

过程的最后阶段涉及：

• 在现场部署训练好的模型
• 从用有限图像集训练的模型开始
• 通过添加更多图像并随时间改进模型来持续改进

5. 确保隐私和合规

这个过程中的一个关键步骤涉及训练模型识别人并在所有存储的图像中模糊他们，确保隐私合规。

在FreightAmigo，我们理解这种协作过程在开发有效的物流AI解决方案中的复杂性和重要性。虽然我们不自己开发这些系统，但我们密切关注这些进展，以确保我们的数字平台能够与这些创新技术无缝集成，为我们的客户提供最佳的供应链解决方案。