低冗余特征的轻量级物流包裹检测模型

鉴于目前物流包裹目标检测模型在设备资源、检测精度和速度方面存在限制问题,提出了一种名为GSYOLO的低冗余特征的轻量级目标检测网络模型,用于快速检测物流包裹类型。提出了称为GSBlock的轻量级特征提取模块作为骨干网络,从输入图像中提取代表性特征,在保持高精度的同时,对模型进行了相应的瘦身处理,加入多种轻量化模块和无参数注意力机制,显著减少了骨干网的参数和浮点运算量,从而实现了快速推理和低功耗。通过使用自建物流包裹数据集进行对比实验,结果显示,与先进的检测模型YOLOv8s相比,GSYOLO模型的平均精度(mAP)达到了98.6%,模型参数减少了94.75%,FLOPs减少了96%。GSYOLO模型参数和FLOPs显著减少,同时检测精度更高,尤其适用于计算资源受限的物流包裹检测场景。

基于多维度分析的电商物流包裹运作效率提升策略研究

随着互联网技术的迅速发展和电子商务的蓬勃兴起,新时代的电商物流包裹问题愈发突显其重要性。物流枢纽城市作为物流网络的重要组成部分,其作为物流网络中的关键节点,承担着货物流转、配送和集散的重要功能。基于熵权-TOPSIS法构建物流枢纽城市评价体系,给出4个关键指标,20个测度指标,多角度的考虑一个城市作为物流中心枢纽所应具备的一个能力要求。在突发情况下,制定科学有效的应急策略,可以减轻突发事件对物流枢纽城市的冲击,同时降低物流网络中断的风险。基于线性规划的数学模型,使得所有包裹尽可能正常流转,并保持各条线路的工作负荷尽可能均衡,模型求解上,使用了模拟退火算法这一启发式优化算法,其在求解复杂的多目标规划问题上具有显著优势。最后本文针对物流枢纽城市、应急货物分流、消费者的快递需求与快递货物量预测四个方面,探讨了创新之处与不足并分别提出了些许相关建议。

基于Faster-RCNN的物流包裹图像识别研究

针对物流输送线上包裹需要分类识别输送的问题,进行物流包裹图像识别实现方法研究。利用FasterRCNN深度学习模型对物流输送线上常见的纸盒、软包和蛇皮袋三类包装的包裹进行图像识别研究,优化调整模型的训练学习参数并进行交叉验证。实验确定Faster-RCNN深度学习模型用于包裹图像识别的最佳训练学习参数为学习率0.0020、训练集与测试集的数量比例7∶3和迭代次数2810次,最后将优化调整后的模型用于物流包裹识别验证。实验数据表明优化调整的Faster-RCNN深度学习模型,对于包裹识别平均准确率可达到89.22%,在物流包裹图像识别领域具有较高的识别水平。

基于信息化教学大赛的信息化教学设计——以“物流包裹分拣系统的PLC控制”为例

为了提升信息化教学实效,推动信息化教学发展,文章以"物流包裹分拣系统的PLC控制"为例,分别从选题确定、目标分析、策略选择、过程设计和反思推广五个方面对基于信息化教学大赛的信息化教学设计进行了论述。

安检图像小目标违禁品特征提取模块构建与应用

针对物流包裹安检图像中小目标违禁品易漏检问题,通过在感受野模块的多分支并行网络上引入卷积注意力模块,构建一种适用于小目标违禁品检测的特征提取模块。在此基础上,将构建的特征提取模块融入YOLOv5模型的主干部分,使得模型在违禁品检测的过程中聚焦于图像的重要特征。为了充分发挥所构建模块对于小目标物体的特征提取能力,采用空间深度转换模块替代原模型中的下采样模块,使得YOLOv5模型在特征提取的过程中能够尽可能地保留小目标物体的特征信息,提高对小目标违禁品的检测效果。