面向大宗散货港口的无人化智能理货系统研发与应用

本项目为交通运输部重点科技项目，团队由计算机视觉与机器人领域专家领衔，总人数26人，分设算法组（8人，含3名博士）、边缘硬件组（6人）、多传感器融合组（5人）、港口现场部署及运维组（7人），硕博学历占比76%。

项目针对港口散货（铁矿石、煤炭）卸船作业中的货物种类识别、舱口剩余料位估算、卸货路径违规监测三大痛点，融合岸基5G专网、塔吊高位双目相机及无人机动态补拍，构建“端-边-云”三层协同推理架构。算法方面采用改进的3D点云分割网络（基于PointNet++变体）与多尺度特征融合分类器，支持在雨雾、夜间弱光等恶劣工况下的稳定检测（mAP≥92%）。项目按里程碑推进：前4个月完成港区三维地图构建及多源数据采集标注（累计标注图像12万帧、点云数据8TB）；第5~9个月完成模型设计训练与边缘端（华为Atlas 500）优化部署（单路推理时延≤150ms）；第10~14个月完成全港区5个泊位共22路视频及4架无人机接入的系统联调；最后4个月完成连续72小时压力测试及试运行。

项目终期实现卸船作业人员由每班次16人减至6人，理货单证电子化率100%，理货差错率由人工的1.2%降至0.07%。联合申请发明专利8项（其中3项已公开实审），取得软件著作权5项，形成港口无人理货作业规范草案1份，成果已在日照港常态化运行超9个月。