物流是社会经济体系的血管,对经济发展的重要性不言而喻。本文针对目前大型物流园区存在的信息化、智能化程度不高,由于工作人员缺乏必要的位置信息导致运作效率低下以及无法对员工进行有效管理可能出现安全隐患等问题。提出在大型物流园区内建立一套准确、高效、实用性强的人员定位系统。传统的人员定位主要采用身份验证设备,如常见的员工卡（IC卡、ID卡等）,但其保密性差、可复制且盗冒性强,无法精准定位。随着国家政策对智能化物流的推进和当前机器视觉技术的发展,利用人工智能技术进行人员定位成为一种可行的方案。通过在物流园区的各个功能区域部署一定数量的摄像头,借助人脸识别技术和捕获摄像头编号完成人员定位。真正意义上可以做到24小时全天候智能分析。本文通过人员定位管理系统,解决物流园区人员位置信息缺乏导致运作效率低下以及无法对员工进行有效管理可能出现安全隐患的问题。通过对系统进行需求分析明确系统应包含的功能,即人员信息管理、人员定位管理、轨迹查询、安全管理。通过系统设计明确系统的总体架构和逻辑架构,通过系统实现和系统测试确定系统是否满足实际场景需求。人员定位管理模块是本系统的核心功能,本模块采用的核心技术是人脸识别。首先深入物流场地进行实地考核,采集大量现场人员工作时的数据,将数据进行增强、标准化处理,利用图像标注软件进行标注,制作训练集。经过反复的优化,得到一个最优的人脸检测模型。其次,在人脸检测的基础上进行人脸识别,本文采用基于卷积神经网络的Face Net模型,该模型采用基于卷积神经网络的图像映射方法和基于Triplet Loss（三元组）的损失函数去训练网络模型,训练完成后输出128维的向量空间。通过空间距离的大小来验证两张人脸是否为同一个人,同一人脸的空间距离小,不同人脸之间的空间距离大,这样就可以通过空间映射来区分是否为同一个人,进而实现人脸识别。本文系统还需要进行大量的实践检验,通过不断的进行优化升级,从而更好地适应物流园园区作业环境的需求。