测试背景
露天钢管数量多且多层堆放，人工逐一扫码效率有限。此次工作定位为可行性验证，而不是已经全面上线的自动盘点系统，目标是确认无人机图像用于端面二维码识别时的有效距离和失败条件。
POC测试内容
- 采集不同距离、角度和自然光条件下的钢管端面图像
- 在同一画面中检测多个二维码目标并尝试解码
- 记录边缘位置、倾斜、遮挡和分辨率不足造成的失败样本
- 对识别结果进行人工复核，分析后续多帧融合需求
已确认的适用边界
测试资料表明，近距离和部分中等距离画面具备继续验证的价值；远距离、画面边缘、极端倾斜、污损和阴影会明显增加漏识别风险。因此，本案例不承诺任意高度、角度和堆放密度下均可完整识别。
下一阶段建议
若进入工程验证，应固定飞行高度、相机参数和航线，制定二维码尺寸与印刷质量要求，并通过同一区域多帧采集、位置去重和人工复核形成盘点流程。最终验收应基于真实场地和完整测试集。
可复用经验
- POC首先回答适用边界，而不是追求单张演示效果
- 拍摄距离和二维码像素尺寸比单纯模型选择更关键
- 多目标盘点需要处理跨帧重复和漏扫复核
- 室外光照、污损和边缘畸变必须纳入测试集
常见问题
这是不是已经上线的无人机盘点系统？
不是，本页明确记录的是 POC 测试，用于判断识别可行性和限制条件。工程上线还需完成航线、去重、复核和现场验收。
无人机飞得越高覆盖越大是否更好？
覆盖会增大，但二维码在画面中的像素变少，解码率可能下降，需要在覆盖范围、清晰度和飞行安全之间实测平衡。
钢管端面二维码污损后怎么处理？
应记录为异常并保留原图，可结合更近距离补拍、多帧结果或人工复核；严重污损仍可能无法可靠解码。