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在轮胎式龙门吊（RTG）堆场作业中，集装箱识别与箱位管理是保障作业效率的核心环节。传统模式依赖人工“站位盯箱”记录箱号、手动规划箱位，不仅劳动强度大、受恶劣天气影响显著，还存在识别误差高、箱位信息滞后、翻箱量多等突出痛点，严重制约智慧港口高密度作业需求。基于AI的集装箱识别与箱位管理技术，以“精准识别、智能分配、动态管控”为核心目标，融合计算机视觉与深度学习算法，构建全流程自动化管理体系，为RTG堆场作业提质增效提供核心支撑。
系统核心架构采用“AI视觉感知-智能算法决策-箱位动态管理”三层体系，其中AI视觉感知层是精准识别的基础保障。在RTG门架、吊具及堆场关键点位部署多方位高清工业相机，形成全视角采集网络，实时捕捉集装箱箱体、箱号、铅封及集卡信息。通过5G专用网络将视频流低时延回传至边缘计算节点，借助AI-OCR视频流识别技术，精准提取集装箱箱号、箱型、危险品标识等核心要素，同时集成图像增强算法，有效克服雨雪、强光、盐雾等恶劣环境对识别的干扰，确保识别准确率稳定在98%以上，远超人工识别水平。
智能算法决策层实现识别结果的深度处理与箱位的最优分配，是系统的“智慧大脑”。算法对识别到的集装箱信息进行实时校验，与码头TOS操作系统数据自动匹配，对异常箱号、错装漏卸等问题自动拦截并报警，避免作业失误。在箱位分配环节，基于深度强化学习算法构建多目标优化模型，综合考量集装箱重量、目的地、作业优先级及RTG作业负荷，自动生成最优箱位分配方案，平衡各箱区作业量，减少后续翻箱次数。同时，算法可实时更新堆场箱位占用状态，为RTG行走、取箱路径规划提供数据支撑，避免作业冲突。
箱位动态管理应用层实现全流程可视化管控与追溯。通过可视化管理平台，实时展示集装箱堆放位置、所属订单、作业进度等信息，管理人员可远程监控作业全实况，无需现场值守。针对作业全流程，系统自动记录集装箱出入库时间、操作设备、理货信息等数据，形成完整的数字化台账，实现箱位信息的全程可追溯，有效降低纠纷处理成本。此外，系统支持多台RTG协同作业调度，通过算法均衡各设备工作量，减少设备空闲时间，提升堆场整体作业效率。
该技术的应用显著重塑RTG堆场作业模式：其一，大幅提升作业效率，单箱识别与理货时间从传统的1-2分钟缩短至20秒以内，理货效率提升3倍以上，单台RTG每小时作业量增加20%-30%；其二，降低人工依赖与运营成本，实现“一人多线”远程管控，减少现场理货人员投入，每年可节约人工成本数百万元；其三，提升作业精准度与安全性，识别误差率降至1%以下，有效避免错装漏卸事故，翻箱量减少40%以上。目前，该技术已在威海港、北部湾港等智慧码头成功应用，验证了其在高密度堆场场景下的可靠性能，为港口堆场数字化转型提供了可行路径，推动RTG作业从“人工驱动”向“智能数据驱动”全面升级。