摘要：目的为降低仓储拣选作业的劳动强度、提高拣选准确率,设计一款可代替人工拣货的拣选机器人。方法基于PaddlePaddle的PP-ShiTu图像识别系统,实现货架商品的精确识别和种类的快速更新;针对低成本机械臂的视觉抓取问题,提出基于“无标定3D视觉+AGV运动控制”的货架商品抓取引导方法;采用二维码自主导航和智能升降系统实现了货架商品的搬运和立体抓取。结果实验证明,所设计的拣选机器人实现了货架商品的精确抓取和搬运,测试准确率达到了92.25%。结论基于该方法构建的智能拣选机器人,可以完成仓库货架商品的拣选和搬运。

摘要：目的为实现快递交叉带分拣机的自动供包,设计一款基于多模态的无序堆叠快递包裹机械臂视觉抓取系统。方法将堆叠快递包裹RGB图像和深度图多模态信息送入全卷积残差网络模型进行识别,经过模型后处理、抓取策略设计、模型训练与部署,实现快递包裹抓取区域精确识别;结合包裹姿态估计,控制机械臂完成快递包裹的抓取和搬运。结果实验证明,文中提出的视觉识别方法实现了快递包裹抓取区域的精确识别,测试准确率达到了95.73%。结论基于该方法构建的快递包裹机械臂视觉抓取系统,可以完成快递交叉带分拣机的自动供包操作。

摘要：铁路物流是物流系统的重要组成部分,其网络结构反映了铁路物流系统内部要素间相互联系、相互制约的内在性。应用PageRank算法测算铁路物流网络节点重要程度,应用首要流分析法提取网络主体结构,应用多重流分析法确定显著流数量,设计组合算法识别铁路物流网络空间结构特征。研究结果表明铁路物流对外联系密切省份集聚,形成了7个数量和规模不同的铁路物流圈,铁路物流圈呈现出地理相邻、产业相关和中心辐射的特征。根据铁路物流圈层特征提出推动铁路物流高质量发展的建议。

摘要：目的为实时监测快递分拣过程中粗暴对待包裹的行为,设计一款基于树莓派+EdgeTPU的快递暴力分拣人体行为视觉识别系统。方法基于TensorFlow深度学习框架,使用PoseNet模型实时采集人体姿态数据,通过LSTM+Attention模型实现人体动作识别,结合MobileSSD进行场景识别,最终实现暴力分拣人体行为视觉识别。结果实验证明,文中提出的视觉识别方法可以实现暴力分拣5种动作的快速、准确识别,LSTM+Attention人体动作分类模型的测试准确率达到了80%。结论基于该方法构建的嵌入式暴力分拣行为识别系统,可以实时监测快递分拣中粗暴对待包裹的行为,并实时地告警。

摘要：设计了一种基于LoRa的航空快件区域追踪系统。该系统以快递企业需要航空运输的快件总包为研究对象,在满足航空电子设备要求的前提下,通过在航空快件中安装具备振动触发、加速度测量功能的LoRa节点,结合LoRa网关、网络服务器等设备,实现航空快件起飞、降落信息的自动获取与网络传输,从而使得快递企业可以实时了解每个航空快件在机场的运输信息,提高航空快件运输时效,提升快递企业的用户满意度。

摘要：针对ERP沙盘对抗赛比赛初期的高广告投入困境,提出比赛初期存在的诸多不确定性,指出为了争取市场领导地位而盲目投放广告费是一种非理性行为。根据博弈论中"美女困惑"现象和"囚徒困境"问题对陷入高广告投入困境的原因进行分析。进一步建立了三种策略下的二人博弈模型,并将双方投放的广告费和对未来收益的心理预期x引入模型中。最终得出结论:最小的广告投放才是最优的选择。同时也对支付矩阵的格式进行了改进。