大约在5亿4千万年前，在短短的1千万年的时间里地球上动物的数量出现了爆发式的增长，由少数物种发展成为成百上千，对于这种突变，学者们众说不一。澳大利亚科学家安德鲁-帕克提出了一个非常有说服力的理论，有动物进化出了眼睛，而视力功能的出现促发了物种数量的暴增，一旦有了视力，生物开始变得更加积极主动，不是者追逐猎物，猎物逃避捕食者。这就是突变对进化带来的影响，我们一直在思考如何让我们的箱号识别产品能够拥有“视力”。
箱号识别系统拥有“视觉”的准备
视觉对我们如此重要，我们一直在突破让计算机能够认识所看到的东西，随着互联网的发展，数码相机的发展，计算机视觉研究的发展，以及我们能够轻松拥有更好的数据，从2000年开始业界才真正拥有标注的数据集，并在目标检测方面取得成果。特别是2012年ImageNet的比赛中，卷积神经网络算法将目标识别错误率降低了10个百分点，从此目标检测进入了一个突飞猛进的时代。
为了能够让箱号识别具有目标识别功能，主要用于定位集装箱箱号，我们进行了大量的数据清洗，以及自动为图片打标签的工作，为目标识别神经网络算法提供数据集。
基于神经网络的箱号定位
动物界的进化使得视觉成了动物尤其是智慧动物重要的感知系统，人类的大脑皮层有一半的神经元与视觉有关，这样重要的感知系统能使我们可以生存，工作，运动和操作器物，沟通，娱乐等等。
让箱号识别拥有对箱号的感知，首要的是选择一款合适的神经网络算法，然后通过提供海量的数据集完成训练工作，训练好模型就是我们箱号识别的智能感知系统，能够准确的定位出图像中箱号； 还可以通过强化训练进一步加强我们模型的识别能力。
做集装箱服务的“眼睛”
基于机器学习的箱号智能感知系统能够起到眼睛的作用，不但可以对图片进行箱号检测，还检测视频中出现的集装箱箱号。这样箱号智能感知系统可以成为一个神经元集成到某个有机的整体中，成为整个智能软件“大脑”的一部分，起到“眼睛” 和视觉神经元的作用，让我们的集装箱运输服务拥有“视觉”。
未来的视觉智能
目前视觉智能还处于非常较低的水平，畅想一下我们未来的世界，当机器拥有视觉智能的时候：
医生们会多一双不知疲倦的眼睛，来帮助诊断和照顾病人
汽车将能更聪明更安全地在路上行驶
机器人可以代替人进入灾区挽救被困者和伤员
未来的星际探索会发现新物种，新的材料，机器帮助人类探索未知的前沿
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