智慧仓储安全防线：基于 YOLOv8 的货物堆码倾斜预警系统实践

该系统通过 YOLOv8 目标检测算法实时识别货物堆码状态，精准捕捉倾斜隐患并快速预警，有效降低仓储坍塌、货物损坏风险，提升仓储安全管理的智能化与高效性。

一、系统核心设计逻辑

以 “实时监测 - 智能识别 - 精准预警” 为核心流程，覆盖仓储货物堆码全场景。

依托 YOLOv8 算法的高帧率、高准确率特性，解决传统人工巡检效率低、漏检率高的痛点。

硬件与软件协同，实现从图像采集到预警执行的端到端闭环。

二、系统架构组成

1. 硬件层

图像采集单元：部署高清工业摄像头，覆盖仓储货架、堆码区域，支持低光环境自适应。

计算单元：采用边缘计算盒子，保障 YOLOv8 模型本地化推理，降低网络延迟。

预警单元：联动声光报警器、仓储管理系统（WMS），支持分级预警（提醒级、紧急级）。

2. 软件层

数据预处理模块：对采集图像进行去噪、增强，提升模型识别稳定性。

YOLOv8 推理模块：加载自定义训练的货物堆码检测模型，输出倾斜角度、位置等关键信息。

预警决策模块：设定倾斜阈值（如超过 15° 触发预警），联动硬件终端与管理平台推送通知。

三、关键技术实践要点

1. 模型训练优化

数据集构建：采集不同货物类型（纸箱、托盘、箱体）、不同光照、不同堆码高度的样本，标注倾斜与正常状态，形成万级规模数据集。

模型调优：基于 YOLOv8n/s/m 版本对比测试，选择兼顾速度与精度的 YOLOv8s，通过迁移学习缩短训练周期，优化置信度阈值至 0.7 降低误报。

2. 场景适配方案

针对仓储复杂环境，加入镜头畸变校正、遮挡物过滤算法，提升货物部分遮挡时的识别准确率。

支持动态阈值调整，根据货物重量、堆码层数灵活设定倾斜预警标准。

3. 实时性保障

边缘计算部署使推理延迟控制在 50ms 内，满足仓储实时监测需求。

采用帧间隔采样策略，在不影响检测效果的前提下降低计算资源消耗。

四、实践效果与价值

检测精度：货物倾斜识别准确率达 98.3%，倾斜角度误差≤±1°，漏检率低于 0.5%。

效率提升：替代人工每 2 小时一次的巡检模式，实现 24 小时不间断监测，单仓储区域人力成本降低 60%。

安全价值：累计预警倾斜隐患 32 起，避免货物坍塌损失超百万元，显著提升仓储作业安全系数。