「AI＋智慧仓储」携手中国外运，助力园区安全管理升级

中国外运

所属行业：物流仓储 · 智慧园区

项目名称：仓储园区监控视觉 AI 分析管理系统

项目亮点：喜为智慧通过 AI 算力盒子接入原有监控摄像头，围绕人员安全、叉车作业和环境风险配置视觉分析能力，将识别告警实时上报客户管理平台。

应用范围：人员安全 18 项｜叉车作业 2 项｜环境风险 11 项

人、车、货交织，安全风险分布在多个区域。仓储作业既涉及人员操作与防护穿戴，也涉及叉车运行、货物堆放和通道管理。不同风险出现的位置、时段和表现各不相同，人工巡检需要兼顾覆盖范围与发现效率。

视频画面多，重点事件需要及时聚焦。原有监控记录了现场情况，但持续查看多路画面对管理人员提出较高要求。如何从连续视频中提取异常线索，让巡查聚焦具体事件，是园区管理的重要需求。

现场发现与平台管理需要衔接。识别到风险后，既要让管理人员及时获知，也要结合现场画面开展复核。园区需要打通视频分析与既有管理平台的信息连接，为后续处置提供依据。

喜为智慧围绕仓储园区的实际管理需求，以 AI 算力盒子接入原有监控资源，将 31 项算法能力按人员、叉车和环境三类场景组织配置，并将告警实时上报客户管理平台，辅助管理人员远程查看、核查重点情况。

人员安全：18 项能力，兼顾行为与防护。覆盖人员闯入、睡岗、离岗、逗留、聚众、吸烟、攀爬、摔倒、玩手机等行为识别，以及安全帽、护目镜、反光衣和工装等穿戴检测，结合人脸识别与人群密度统计，为人员管理提供多维信息。

叉车作业：2 项能力，关注作业视线与人车接近风险。通过叉车货物遮挡识别和人车防撞预警，辅助发现值得关注的作业情况，为现场人员和管理人员核查风险提供提示。

环境风险：11 项能力，关注通道、周界与现场秩序。覆盖消防通道占用、通道阻塞、安全出口堵塞、垛口卷帘下方堆放物品、烟火、周界入侵等场景，并结合车辆停放、车牌与相机状态识别，支持园区开展重点区域巡查。

原有视频接入与平台上报结合，服务既有管理流程。通过部署边缘 AI 算力，将监控画面转化为可供复核的告警线索；管理人员可结合平台信息和现场情况判断事件，为后续安排处理提供参考。

仓储园区视频分析与平台上报流程示意

盘活原有监控资源，拓展视频应用价值。接入原有摄像头，将视频用于人员行为、叉车作业及环境风险分析，为已有监控增加主动发现异常线索的能力。

从逐路看视频到重点看事件，让巡查更有针对性。围绕具体风险配置识别规则，帮助管理人员从多路画面中聚焦值得关注的事件，为远程巡查、现场复核与安全指导提供依据。

多类风险纳入管理视野，减少信息分散。将人员、叉车与环境相关告警上报客户管理平台，便于管理人员结合现场情况统筹关注重点区域与不同类型的问题。

现场提醒与远程复核结合，探索管理协同。前期试点将 AI 盒子与音柱联动，在验证识别效果的同时，验证现场提醒的应用方式，为后续优化部署和管理流程提供参考。

项目已在广州 4 个仓库开展前期试点，每个仓库部署 1 台 YT100-12 AI 算力盒子，并与音柱联动进行效果验证，探索视觉分析在真实仓储场景中的应用。

试点围绕违规识别、告警传递与事件复核等环节开展验证，将 31 项算法能力与现场场景逐步匹配，为后续调整识别规则、优化点位配置及完善管理流程积累依据。

从接入一路监控，到发现一项风险，再到将告警送达管理平台，喜为智慧将 AI 视觉分析融入仓储园区安全管理，为中国外运推进智能巡查与精细化运营提供实践支持。