在智慧港口和現代物流高速發展的今天，集裝箱的高效精準識別成為提升作業效率的關鍵。孚為智能憑借OCR+AI深度學習技術，打造了業界領/X的正面吊車載箱號識別系統，以99%以上的識別率、20毫秒的超低延時，重新定義了集裝箱自動化管理的技術標準。

深度學習驅動的精準識別

傳統OCR技術受限于光線、污損或箱體圖案干擾，而孚為的解決方案通過多層級卷積神經網絡（CNN）和注意力機制，實現了復雜場景下的動態識別：

- 抗干擾能力：系統可自適應處理油漆剝落、反光、陰影等復雜箱體表面，結合語義分割技術精準定位箱號區域；

- 多格式兼容：支持橫排、豎排、多行箱號（如ISO代碼、檢驗碼）的實時解析，并自動校驗合規性；

- 多箱型判別：通過目標檢測模型（YOLO架構衍生算法）快速區分20尺、40尺等不同尺寸集裝箱，同步輸出箱型代碼。

邊緣計算與高速響應

為滿足正面吊作業的實時性需求，系統采用嵌入式邊緣計算一體機設計：

- 20ms極速識別：前端攝像機觸發后，視頻流經輕量化模型本地處理，避免云端傳輸延遲；

- 雙觸發容錯機制：結合視頻分析+物理信號觸發，有效過濾卡車拖頭等誤觸，確保抓拍準確率；

- 4G/5G多模傳輸：識別結果即時回傳至港口TOS系統，助力堆場調度、閘口放行等業務無縫協同。

全場景賦能智慧物流

孚為的技術不僅xian于單點識別，更構建了“采集-校驗-管理”閉環：

- 語音播報與可視化：實時反饋箱號、破損狀態及堆放區域，輔助司機高效操作；

- 多系統集成：可擴展集成驗損系統、火車車號識別等功能，為港口自動化提供一站式解決方案。

持續進化，服務為先

孚為智能承諾“1年免費維保+終身技術支持”，通過算法迭代和硬件升級，持續提升系統適應性，助力quan球港口客戶邁向數智化未來。

從精準識別到邊緣計算，孚為以深度學習為核心，推動集裝箱管理從“人工錄入”到“AI全自動”的跨越。這項技術不僅是效率的提升，更是智慧港口新基建的重要基石。