港口是水上运输的枢纽，也是水上贸易的集结点，中国外贸进出口额90%是通过海运来实现的，对大进大出的中国经济而言，港口运输得到飞速发展，整个物流通道的顺畅、高效与否更显重要。
每个集装箱的编号都是世界上独一无二的，由11位编码组成。大规模的集装箱数量，使得箱号识别的压力骤增，传统的由人对集装箱号进行识别记录的方式成本高、效率低，运营条件落后。
目前许多集装箱码头仍以传统的集装箱管理系统运行，以人工记录集装箱号码或普通的OCR箱号识别方式进行录入。人工操作记录，数据量大，录入速度慢，录入有错误等因素，使得工作效率不高，普通的OCR箱号识别，采用4对红外对射硬件检测集装箱，触发前、后、左、右的摄像机抓拍4个方向的集装箱照片，再通过图片处理及OCR文字识别箱号，相对于人工记录已大幅度提升效率，但在恶劣天气等情况下仍容易出现错误疏漏等情况。由于港口本身存储了大量集装箱货物，一旦出现识别错误，会极大降低作业效率。
集装箱编号识别系统，基于视频流的神经网络识别算法自主研发AI集装箱箱号识别系统，经过海量的模型训练提供集装箱号全方位的精准识别。当载有集装箱的车辆在移动作业过程中，系统通过视频流实时对箱号、箱型、箱门代码进行自动识别，像“人”一样自主识别出现生锈、油漆剥落等缺损字符的集装箱号，包括任何印刷方式的箱号、各种各种常见尺寸及规格的箱体，并将所采集记录的数据和相关图像自动发给相关业务信息系统进行比对，系统根据海关监管指令和返回的比对结果确认是否放行，与码头的生产业务系统进行实时交互，缩短通关时间、提高作业效率，减少人员，最终实现自动化管理的目的。
人工智能和物联网技术在港口和货运的应用越来越普遍，未来，港口运营将继续朝着设备操作自动化、港口调度智能化、信息数据可视化发展，实现真正意义上的无人港口，极大的降低物流体系的成本，构建现代化港口物流系统运行框架。
