基于卷积神经网络的原烟仓库虫情检测算法研究

随着精细化管理的不断深入,传统的仓储养护管理模式也面临着巨大的挑战,原有的人工养护管理模式已经无法满足精细化和智能化仓储管理的需要;为此,以原烟仓储环节中虫情监测为探究应用方向,基于深度学习技术与目标检测技术,设计适用于烟草粉螟、烟草甲虫检测的检测网络,该网络采用轻量化结构设计,同时基于Transformer机制构建了主干网络,以实现快速、精准的检测目的;经过实验证明,该网络模型在GPUs上的检测速度达50 FPS可实现实时检测、且检测精度达96.7%;通过实时获取的检测数据结合虫情检测系统能够快速评估出原烟仓储环节中的虫情实况,实现原烟仓储虫情监测管理的信息化和智能化,进而为打叶复烤行业仓储虫情监测管理提供可行参考方案。

某烟草原烟仓库增设消防设计方案比较

以某烟草原烟仓库消防设施升级改造为例,简述了建筑物消防现状,综合比较了拟定的两种消防设计方案,为建设方提供了可行性选择依据。

打叶复烤企业原烟仓库物流总调度模式的设计与应用

随着烟草行业信息化的不断发展,仓库信息化也成为了一种必然的趋势。优化企业现有原烟仓储管理模式,结合物流调度管理方法 ,提出了原烟仓库调度模式。它不仅能够实现原烟仓库的信息化,还能够提高仓库的利用率和进出存管理效率并且能够降低搬运成本。与此同时将物流调度理念融入到原烟仓库的管理中更好的为仓库管理提供服务。