在物流行业高速发展的当下，物流园普遍面临车流量大、人员多且杂的复杂局面，传统管理方式难以精准记录每辆车的出入台账、停留时间，对厂内滞留车辆也无法有效管控，进而引发堵车等一系列问题。而物流企业运输管理云平台的出现，借助AI视频分析技术的深度学习算法，实现了对监控视频的智能解析，能够自动统计人数和车辆，极大地提高了工作效率和准确性，为物流企业的运输管理带来了全新的智能化解决方案。
车辆进出场统计
记录车辆的出入场时间
物流企业运输管理云平台通过AI视频分析技术，能够准确记录车辆的出入时间，并实时计算厂内的所有车辆数量。这一功能改变了以往依靠人工记录或简单门禁系统的粗放管理模式，避免了人为记录可能出现的误差和疏漏。无论是大型货车还是小型配送车辆，系统都能精准捕捉其进出物流园的时间节点，为企业掌握车辆流动情况提供了实时、准确的数据支持。例如，当某辆货车进入物流园时，系统会立即通过AI算法识别并记录其入场时间，当车辆出场时同样会精确记录出场时间，从而清晰地呈现每辆车在园内的停留时长，便于企业进行运输效率分析和调度管理。
抓拍车辆的车牌号照片
该平台不仅能对车辆的出入时间进行精准统计，还具备对车辆车牌号照片进行抓拍留底的功能。系统在车辆进出物流园的关键点位部署高清摄像头，结合先进的AI图像识别技术，能够在车辆快速行驶过程中清晰抓拍摄像头号码，并将照片与车辆的出入时间、停留时长等信息进行关联存储。这一功能为企业管理车辆提供了有力支持，一方面便于企业对车辆进行身份核验和追溯，防止未经授权的车辆进入园区;另一方面，当出现车辆滞留、交通事故或货物纠纷等情况时，车牌号照片和相关记录可以作为重要的证据，帮助企业快速解决问题，维护自身权益。
特定区域内人流、车流统计
通过AI视频分析技术，物流企业运输管理云平台能够对指定区域的人流和车流进行全面统计，包括记录指定区域的总出入人数、滞留人数以及总车辆数、滞留车辆数等关键数据。在物流园中，不同区域(如装卸货区、仓储区、停车场等)的人流和车流情况各不相同，且动态变化频繁。系统通过在这些特定区域部署的监控设备，利用AI算法对视频流进行实时分析，能够准确区分人员和车辆，并对其数量和流动情况进行统计。
例如，在装卸货区，系统可以实时监测该区域内的人员数量，防止人员过度密集引发安全事故，同时统计进出该区域的车辆数量和滞留车辆数，帮助调度人员合理安排车辆停靠和装卸货顺序，避免出现拥堵现象。在停车场，系统能够实时显示空闲车位数量和车辆停放情况，引导司机快速找到车位，提高停车场的使用效率。这些数据的实时统计和分析，使物流企业能够全面掌握园区内的人流和车流动态，及时发现问题并采取相应的管理措施，优化园区的运营效率和安全性。
