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在工业4.0的大背景下，港口的智能化和信息化建设是提升其核心竞争力的重要手段。天翼云利用先进的计算机视觉算法，协助港口降低物流成本、提升货物流转率，实现智能转型

传统算法适应性差
当港口处于极端天气条件下时，鲁棒性不高的传统机器视觉算法无法高效运转，会影响集装箱识别、闸口车牌识别的正常运行，导致理货流程受阻、港区道路拥堵，降低整个港口的流转效率

RFID检测的局限性
射频识别依赖于RFID标签，港口需部署的标签数量多、成本高、且易失效；同时，射频识别技术要求图像必须正面识别，对设备要求高

解决方案场景

智能理货
桥吊摄像头对集装箱编码ID进行数字识别，自动理货。通过自研AI算法对集装箱箱号进行识别，以更高精度替代RFID以及传统OCR方式，提高理货效率

智慧闸口

利用车牌识别、车型识别、轨迹跟踪等AI算法，实现港区闸口的快速过闸，提高港口的外集卡通行效率，避免港区道路的拥堵

集装箱残损识别

应用于码头、海关、物流中心的集装箱通道，自动自动采集集装箱前、后、左、右、顶部5个箱面的图像。图像采集过程在车辆行进过程中完成无需停车

方案优势

高度自适应性AI算法，克服恶劣天气影响
天翼云自研AI算法具有高度自适应性，能够在极端天气条件下面向视频流完成多目标轨迹跟踪、箱体船体ID识别、多种异常行为检测并实时预警，以高科技保障港口安全，以AI赋能港口智慧运转

成本低，精度高
一个摄像头能够观测多个集装箱，维保成本低，并且可以利旧原有设备；利用云边协同技术完成高准确率检测结果的高效回传

方案架构

方案简介
在工业4.0的大背景下，港口的智能化和信息化建设是提升其核心竞争力的重要手段。天翼云利用先进的计算机视觉算法，协助港口降低物流成本、提升货物流转率，实现智能转型

架构优势
智能监控识别
面向集装箱ID、船体船号识别、港区快速过闸、集装箱残损识别等具体应用场景，天翼云视频监控平台融合自研深度学习算法，达成极端环境中的精准视觉分析

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