國家郵政局監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示，截至 7月 9日，2025年我國快遞業(yè)務(wù)量已破千億件，比 2024年達(dá)到千億件提前了 35天，且連續(xù) 5年突破 1000億件。這一數(shù)據(jù)彰顯了我國快遞行業(yè)的蓬勃發(fā)展態(tài)勢，也意味著行業(yè)面臨著更高的運(yùn)營壓力與挑戰(zhàn)，在此背景下，科義的視頻行為分析系統(tǒng)與巡檢機(jī)器人或許能為快遞行業(yè)帶來新的變革。

科義技術(shù)簡介

科義視頻行為分析系統(tǒng)

科義 AI視頻行為分析系統(tǒng)借助人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對視頻內(nèi)容進(jìn)行智能分析與識別。其采用深度學(xué)習(xí)算法，能在海量數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取特征，實(shí)現(xiàn)高精度行為識別。系統(tǒng)內(nèi)置幾十種 AI識別算法，涵蓋人臉 /人體分析、行為分析、機(jī)物分析、人數(shù)統(tǒng)計(jì)等算法，可滿足不同場景需求。例如在公共安全領(lǐng)域能自動(dòng)識別徘徊、滯留、奔跑等異常行為；在智慧校園可實(shí)時(shí)監(jiān)控陌生人闖入、學(xué)生打架等情況；在智慧工廠能識別作業(yè)人員的違規(guī)行為等。同時(shí)，在設(shè)備支持時(shí)，部分傳統(tǒng)攝像頭可被復(fù)用，降低設(shè)備更換成本。其 AI邊緣計(jì)算設(shè)備采用高性能 AI深度學(xué)習(xí)芯片，支持多路攝像頭接入，擁有多種深度學(xué)習(xí)框架，便于算法移植，能輕松賦能各類 AI場景。

科義巡檢機(jī)器人

科義巡檢機(jī)器人在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，尤其在冶金、電力、化工等高危場景構(gòu)建了 “智能巡檢生態(tài)”。其導(dǎo)航系統(tǒng)采用 “激光雷達(dá) +北斗 RTK”組合方案，在高溫高粉塵環(huán)境中可實(shí)現(xiàn)毫米級定位精度，搭配綜合懸掛系統(tǒng)，能適應(yīng) 30°爬坡等復(fù)雜路況，從物理層面規(guī)避工業(yè)場景中的碰撞風(fēng)險(xiǎn)。在電力行業(yè)，它不僅能實(shí)時(shí)監(jiān)測設(shè)備狀態(tài)，還通過局放特征識別、表記識別等算法，為電網(wǎng)提供智能化決策依據(jù)，推動(dòng) “巡檢 -診斷 -維護(hù)”全流程數(shù)字化。

與快遞業(yè)務(wù)的關(guān)聯(lián)點(diǎn)

倉庫場景

安全監(jiān)控：快遞倉庫貨物眾多、人員流動(dòng)頻繁，科義視頻行為分析系統(tǒng)可實(shí)時(shí)監(jiān)測倉庫內(nèi)人員行為。通過行為分析算法，能及時(shí)發(fā)現(xiàn)人員是否存在違規(guī)操作，如在倉庫內(nèi)吸煙、未按規(guī)定區(qū)域堆放貨物等行為，預(yù)防安全事故發(fā)生。同時(shí)，利用人數(shù)統(tǒng)計(jì)算法，可實(shí)時(shí)掌握倉庫內(nèi)工作人員數(shù)量，合理安排工作任務(wù)，避免因人員過于密集或稀少影響工作效率。科義巡檢機(jī)器人可在倉庫內(nèi)進(jìn)行定期巡檢，其搭載的傳感器能檢測倉庫內(nèi)的溫濕度、煙霧等情況。若發(fā)現(xiàn)溫濕度異常，可能影響貨物存儲(chǔ)質(zhì)量時(shí)，及時(shí)發(fā)出警報(bào)；若檢測到煙霧，可第一時(shí)間預(yù)警火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)，配合視頻行為分析系統(tǒng)，能快速確定異常發(fā)生的位置及相關(guān)人員情況，便于及時(shí)處理。

貨物管理：視頻行為分析系統(tǒng)結(jié)合機(jī)物分析算法，可對倉庫內(nèi)貨物的存放狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測。一旦發(fā)現(xiàn)貨物傾倒、包裝破損等情況，及時(shí)通知工作人員進(jìn)行處理，減少貨物損失。科義巡檢機(jī)器人在倉庫巡檢過程中，可利用其搭載的視覺系統(tǒng)，對貨物的標(biāo)簽進(jìn)行識別，與快遞系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對，實(shí)現(xiàn)對貨物存儲(chǔ)位置、數(shù)量等信息的實(shí)時(shí)更新，提高庫存管理的準(zhǔn)確性，便于快速查找和分揀貨物。

運(yùn)輸場景

車輛監(jiān)控：在快遞運(yùn)輸車輛上安裝科義視頻行為分析系統(tǒng)的攝像頭，可對駕駛員行為進(jìn)行監(jiān)測。通過人臉 /人體分析算法，判斷駕駛員是否存在疲勞駕駛、接打電話、違規(guī)變道等危險(xiǎn)駕駛行為，保障運(yùn)輸過程中的交通安全。同時(shí)，利用視頻行為分析系統(tǒng)對運(yùn)輸車輛車廂內(nèi)的貨物進(jìn)行監(jiān)控，防止貨物在運(yùn)輸過程中被盜或損壞。科義巡檢機(jī)器人雖不能直接在行駛的運(yùn)輸車輛上作業(yè)，但可在車輛停靠的中轉(zhuǎn)站、物流園區(qū)等場所，對運(yùn)輸車輛進(jìn)行巡檢。檢查車輛外觀是否有損壞、輪胎氣壓是否正常、貨物裝卸是否規(guī)范等情況，確保車輛處于良好的運(yùn)行狀態(tài)，減少運(yùn)輸過程中的故障風(fēng)險(xiǎn)。

運(yùn)輸路線規(guī)劃與調(diào)度：科義視頻行為分析系統(tǒng)可與快遞運(yùn)輸系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)相結(jié)合，分析歷史運(yùn)輸數(shù)據(jù)以及實(shí)時(shí)路況視頻信息，為運(yùn)輸車輛規(guī)劃最優(yōu)路線。通過對道路擁堵情況、交通事故等信息的實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析，及時(shí)調(diào)整運(yùn)輸路線，提高運(yùn)輸效率。科義巡檢機(jī)器人在物流園區(qū)內(nèi)的巡檢過程中，可收集園區(qū)內(nèi)車輛的停放位置、貨物裝卸進(jìn)度等信息，反饋給調(diào)度系統(tǒng)，幫助調(diào)度人員更合理地安排車輛進(jìn)出園區(qū)、貨物裝卸等工作，優(yōu)化物流園區(qū)的運(yùn)營管理。

快遞網(wǎng)點(diǎn)場景

人員管理：在快遞網(wǎng)點(diǎn)，科義視頻行為分析系統(tǒng)可對工作人員的服務(wù)行為進(jìn)行監(jiān)測。通過分析工作人員與客戶交流時(shí)的肢體語言、表情等，評估服務(wù)質(zhì)量，為提升服務(wù)水平提供數(shù)據(jù)支持。同時(shí)，利用行為分析算法，監(jiān)測網(wǎng)點(diǎn)內(nèi)人員的流動(dòng)情況，合理安排工作崗位，提高網(wǎng)點(diǎn)的運(yùn)營效率。科義巡檢機(jī)器人可在快遞網(wǎng)點(diǎn)內(nèi)進(jìn)行巡邏，維護(hù)網(wǎng)點(diǎn)內(nèi)的秩序。例如，當(dāng)發(fā)現(xiàn)有人員在網(wǎng)點(diǎn)內(nèi)長時(shí)間徘徊、行為異常時(shí)，及時(shí)發(fā)出警報(bào)，保障網(wǎng)點(diǎn)的安全。

包裹管理：視頻行為分析系統(tǒng)可對快遞網(wǎng)點(diǎn)內(nèi)包裹的堆放、分揀情況進(jìn)行監(jiān)測。利用機(jī)物分析算法，確保包裹按照規(guī)定的流程進(jìn)行分揀和存放，避免出現(xiàn)錯(cuò)分、漏分等情況。科義巡檢機(jī)器人在網(wǎng)點(diǎn)內(nèi)巡檢時(shí)，可對包裹的數(shù)量進(jìn)行盤點(diǎn)，與系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行核對，及時(shí)發(fā)現(xiàn)包裹丟失或數(shù)量不符的情況，提高包裹管理的準(zhǔn)確性。

隨著全國快遞業(yè)務(wù)量持續(xù)高速增長，行業(yè)對運(yùn)營效率、安全管理等方面的要求日益提升。科義的視頻行為分析系統(tǒng)和巡檢機(jī)器人憑借其先進(jìn)的技術(shù)和強(qiáng)大的功能，在快遞行業(yè)的倉庫、運(yùn)輸、網(wǎng)點(diǎn)等多個(gè)場景中具有廣泛的應(yīng)用潛力，有望為快遞行業(yè)的智能化發(fā)展提供有力支持，進(jìn)一步推動(dòng)快遞行業(yè)在業(yè)務(wù)量不斷攀升的情況下，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量、高效率的運(yùn)營。

審核編輯 黃宇