基于贪心遗传的地下物流节点选择规划研究

以国内某地区物流概况为研究背景,结合国内外地下物流系统研究成果,将集合覆盖的思想引入地下物流网络节点选址规划,建立以物流节点数量最少及物流节点转运率最低为优化目标的双层多目标规划模型,并结合贪心算法和遗传算法进行优化求解。研究表明:通过将集合覆盖的思想对城市地下物流系统节点规划进行初步探讨是可行有效的;基于贪心遗传算法进行优化求解,使得该地区地下物流网络节点选择达到全局最优,有效控制了物流节点的数量及节点转运率的大小;地下物流网络节点表现出明显的区域集中性,即服务节点均集中在物流需求点附近,且二级节点服务区域总是邻近某个一级节点。

基于Python与Zbar的无人机盘点条形码识别研究

文中针对立体仓库内部利用无人机进行大件货物盘点环境下条形码图像识别问题进行研究,提出了适合此种环境下的条形码识别方法。首先通过无人机拍摄终端拍摄图片,进而利用Python与相关数字图像处理模块进行图像预处理、条形码定位,最终利用Zbar开源条形码识别工具进行条形码译码,将结果与数据库内的记录进行比对,完成盘点。实验证明,此方法与直接利用原图和Zbar条形码识别模块的识别结果相比,识别率提高,效果较为理想。