物流园区企业运输车辆人员管理云平台

客户当前痛点分析

车辆管理低效：依赖人工登记，速度慢、易出错，高峰期造成入口拥堵。

信息缺失：无法自动生成精准的车辆出入、停留台账，费用核算和管理缺乏数据基础。

场内状态“黑洞”：哪些车在园内、停了多久、是否该出场了，完全不知情，导致场内拥堵和资源周转率低。

人员管理粗放：对内部员工和外来人员的进出无法做到实名制、可追溯的管理，存在安全隐患。

本平台通过部署在园区关键节点(大门、主干道、仓库月台等)的高清网络摄像机，利用深度学习算法对视频流进行实时分析，将视觉信号转化为结构化数据，从而实现自动化、智能化的管理。

平台核心功能模块

智能车辆管理

车牌自动识别与记录：

进场：车辆驶入，摄像头自动抓拍车牌特写图片，识别车牌号码，并记录精确至秒的进场时间。数据实时上传至云平台。

出场：同样流程记录出场时间。系统自动计算停留时长。

车辆出入台账：

每完成一次“进-出”流程，系统自动生成一条完整的车辆通行记录，形成可视化台账。

查询功能：用户可按车牌号、时间范围等条件，快速查询任何车辆的进出记录、在场时长，并可查看抓拍图片作为凭证。

场内滞留车辆预警：

系统可设置最大允许停留时间(如24小时)。对于超时滞留的车辆，平台会自动在后台发出预警，并提示管理人员重点关注和干预，防止“僵尸车”占位，提升车位周转率。

拥堵预警分析：通过分析大门出入口的车流速度，系统能判断是否发生拥堵，并及时向管理人员发送警报。

智能人员管理

人脸信息库建设：将物流园区的内部员工(司机、搬运工、管理员等)的人脸照片和身份信息录入系统，建立白名单库。

实名制通行与记录：

人员在通道闸机或关键出入口通过时，摄像头捕捉人脸。

AI算法将其与后台人脸库进行比对，实时显示人员姓名、部门等信息。

同时，精确记录其进出时间，自动生成人员考勤和出入流水台账。

黑白名单管理：

白名单：内部员工无障碍通行。

黑名单：可将某些被禁止人员(如 former员工、有不良记录者)加入黑名单，一旦识别立即向安保人员报警。

区域人数统计：统计特定区域(如仓库、分拣中心)的实时人数和峰值人数，用于安全密度监控和调度管理。