国家邮政局监测数据显示,截至 7 月 9 日,2025 年我国快递业务量已破千亿件,比 2024 年达到千亿件提前了 35 天,且连续 5 年突破 1000 亿件。这一数据彰显了我国快递行业的蓬勃发展态势,也意味着行业面临着更高的运营压力与挑战,在此背景下,科义的视频行为分析系统与巡检机器人或许能为快递行业带来新的变革。
科义技术简介
科义视频行为分析系统
科义 AI 视频行为分析系统借助人工智能和深度学习技术,对视频内容进行智能分析与识别。其采用深度学习算法,能在海量数据中自动提取特征,实现高精度行为识别。系统内置几十种 AI 识别算法,涵盖人脸 / 人体分析、行为分析、机物分析、人数统计等算法,可满足不同场景需求。例如在公共安全领域能自动识别徘徊、滞留、奔跑等异常行为;在智慧校园可实时监控陌生人闯入、学生打架等情况;在智慧工厂能识别作业人员的违规行为等。同时,在设备支持时,部分传统摄像头可被复用,降低设备更换成本。其 AI 边缘计算设备采用高性能 AI 深度学习芯片,支持多路摄像头接入,拥有多种深度学习框架,便于算法移植,能轻松赋能各类 AI 场景。
科义巡检机器人
科义巡检机器人在工业领域应用广泛,尤其在冶金、电力、化工等高危场景构建了 “智能巡检生态”。其导航系统采用 “激光雷达 + 北斗 RTK” 组合方案,在高温高粉尘环境中可实现毫米级定位精度,搭配综合悬挂系统,能适应 30° 爬坡等复杂路况,从物理层面规避工业场景中的碰撞风险。在电力行业,它不仅能实时监测设备状态,还通过局放特征识别、表记识别等算法,为电网提供智能化决策依据,推动 “巡检 - 诊断 - 维护” 全流程数字化。
与快递业务的关联点
仓库场景
安全监控:快递仓库货物众多、人员流动频繁,科义视频行为分析系统可实时监测仓库内人员行为。通过行为分析算法,能及时发现人员是否存在违规操作,如在仓库内吸烟、未按规定区域堆放货物等行为,预防安全事故发生。同时,利用人数统计算法,可实时掌握仓库内工作人员数量,合理安排工作任务,避免因人员过于密集或稀少影响工作效率。科义巡检机器人可在仓库内进行定期巡检,其搭载的传感器能检测仓库内的温湿度、烟雾等情况。若发现温湿度异常,可能影响货物存储质量时,及时发出警报;若检测到烟雾,可第一时间预警火灾风险,配合视频行为分析系统,能快速确定异常发生的位置及相关人员情况,便于及时处理。
货物管理:视频行为分析系统结合机物分析算法,可对仓库内货物的存放状态进行监测。一旦发现货物倾倒、包装破损等情况,及时通知工作人员进行处理,减少货物损失。科义巡检机器人在仓库巡检过程中,可利用其搭载的视觉系统,对货物的标签进行识别,与快递系统中的数据进行比对,实现对货物存储位置、数量等信息的实时更新,提高库存管理的准确性,便于快速查找和分拣货物。
运输场景
车辆监控:在快递运输车辆上安装科义视频行为分析系统的摄像头,可对驾驶员行为进行监测。通过人脸 / 人体分析算法,判断驾驶员是否存在疲劳驾驶、接打电话、违规变道等危险驾驶行为,保障运输过程中的交通安全。同时,利用视频行为分析系统对运输车辆车厢内的货物进行监控,防止货物在运输过程中被盗或损坏。科义巡检机器人虽不能直接在行驶的运输车辆上作业,但可在车辆停靠的中转站、物流园区等场所,对运输车辆进行巡检。检查车辆外观是否有损坏、轮胎气压是否正常、货物装卸是否规范等情况,确保车辆处于良好的运行状态,减少运输过程中的故障风险。
运输路线规划与调度:科义视频行为分析系统可与快递运输系统中的大数据相结合,分析历史运输数据以及实时路况视频信息,为运输车辆规划最优路线。通过对道路拥堵情况、交通事故等信息的实时监测和分析,及时调整运输路线,提高运输效率。科义巡检机器人在物流园区内的巡检过程中,可收集园区内车辆的停放位置、货物装卸进度等信息,反馈给调度系统,帮助调度人员更合理地安排车辆进出园区、货物装卸等工作,优化物流园区的运营管理。
快递网点场景
人员管理:在快递网点,科义视频行为分析系统可对工作人员的服务行为进行监测。通过分析工作人员与客户交流时的肢体语言、表情等,评估服务质量,为提升服务水平提供数据支持。同时,利用行为分析算法,监测网点内人员的流动情况,合理安排工作岗位,提高网点的运营效率。科义巡检机器人可在快递网点内进行巡逻,维护网点内的秩序。例如,当发现有人员在网点内长时间徘徊、行为异常时,及时发出警报,保障网点的安全。
包裹管理:视频行为分析系统可对快递网点内包裹的堆放、分拣情况进行监测。利用机物分析算法,确保包裹按照规定的流程进行分拣和存放,避免出现错分、漏分等情况。科义巡检机器人在网点内巡检时,可对包裹的数量进行盘点,与系统中的数据进行核对,及时发现包裹丢失或数量不符的情况,提高包裹管理的准确性。
随着全国快递业务量持续高速增长,行业对运营效率、安全管理等方面的要求日益提升。科义的视频行为分析系统和巡检机器人凭借其先进的技术和强大的功能,在快递行业的仓库、运输、网点等多个场景中具有广泛的应用潜力,有望为快递行业的智能化发展提供有力支持,进一步推动快递行业在业务量不断攀升的情况下,实现高质量、高效率的运营。