百度云 x 一汽物流 | 让AI走出实验室，共建物流大脑
汽车物流仓储的新突破，让AI走出实验室，走进智能物流。
一汽物流有限公司是一汽集团旗下的专业物流公司，5A级物流企业。公司自有铁路专用线61公里、专业铁路站台3万平方米；整车在网运力10000多台，管理整车仓储面积526余万平方米，提供红旗、一汽-大众、一汽解放、一汽轿车、一汽丰田、一汽吉轻、一汽夏利等多品牌的产前、产中、产后汽车物流服务。
仓储管理是整车管理中的重要环节，库存盘点是重中之重。如何保证盘点的准确高效，是业内急需解决的难题。一汽物流与百度云合作，运用无人机航拍取代人工盘点，提升了效率，降低时间和人力成本，提升了盘点的周期与精确度。目前，视觉识别准确率高达100%。
简单来说，无人机取代人工，就是无人机通过获取图像数据，基于视觉识别技术模型进行自动分析，并快速识别子库区，及库内汽车数量、车辆所在的车位号、与库存系统进行实时比对，如果实际数量与库存数量不吻合，将对异常数据进行警示，实现库存自动盘点。
接下来，我们走近智能物流，看百度云和一汽物流是怎么做到的。
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特征提取网络与特征提取
在一汽物流汽车检测模型设计过程中，需要考虑数据量不足等问题，百度云首先选用基于物体检测模型的网络结构。该模型采用Resnet101作为特征网络，该网络已经利用相似场景的数据进行了预训练，通过迁移学习技术将百度云技术积累快速建立汽车检测场景的特征提取网络，并利用其提取出的特征，进行定位和分类的网络。
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数据训练
特征提取之后，需要选取数据，进行训练。此次合作选取Region Proposal的区域模块，主要用于在原图中提取出一些检测候选区域。这种模块的选取，在减少运算量、降低训练难度的同时，提升了精度。
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实现自动识别
经过多次的数据训练，可将无人机准确识别率提升至100%。无人机不仅能够轻松识别车辆信息、车辆数目、实拍照片中场地划线区域或标注区域点位，生成区域内商品车停放位置示意简图，还可与已有LVCS系统进行对接，并互通数据，按照LVCS提供的数据生成模拟点位图，与生成的点位示意图进行对比，并得出相关结论。
而因非常规摆放区域（4N或应急摆放），导致原有喷涂基本无效时，无人机仍能够提出因自身算法需要，场地需新增的喷涂及其数量、位置、形状等要求，能够生成区域内商品车停放位置示意简图，能够在非规划停车区域，按要求也能识别图片中车辆信息。
此外，无人机还有报警、提示等功能，当实拍图与从LVCS获取车辆位置信息形成的图示有差异时，将会第一时间提示工作人员，查漏补缺，避免产生重大损失。
目前，无人机盘点已经应用于一汽物流两个整车基地，未来还将在一汽物流更大范围部署应用。百度云将助力一汽物流打造物流大脑，助其向“国内顶级、世界一流”汽车物流综合解决方案提供者迈进。