基于改进型深度学习算法的电力仓储库存管控

为了提高电力仓储库存管控能力,设计了一种新的管控方法。该方法采用图像识别技术,该架构包括图像采集模块、目标识别模块、视频输出模块、监控模块等,通过这些模块能够提高电力仓储库存监控能力。为了提高这些图像数据信息的监控能力,设计出一种新的分层图像融合框架,实现数据信息的细化分解,提高了图像管控精度,又设计了改进型YOLO-V4算法模型,将电力仓储库存的多种数据信息,比如库存种类、库存数量、入出库频率、订单、货物名称、货位、仓库等数据信息转换为数学思维,通过深度学习算法分析这些数据内部之间的联系。通过试验,本文方法大大提高了电力仓储库存管控能力。

关于大件运输公路改造措施包含内容的探讨

公路运输是大件运输环节中最常用的运输方式。大件设备运输车辆超长、超宽、超高和超重,对现有道路设施和交通秩序带来了极大的挑战。部分大件设备装车后,运输重量达到数千吨,远远超出了道路设计标准。为了减少对现有公路的桥梁、立交桥、路面、交通秩序的干扰和破坏,需要充分考虑公路改造的各项措施。大件运输公路改造措施已经跨越运输本身,成为公路改造和交通秩序管理的一部分。近年发生的大件运输安全事故,多与公路改造措施不到位有关。文章分析了公路改造措施包括的主要内容,以期望承运单位和大型生产厂家引起重视,为我国大件运输行业健康发展尽绵薄之力。

西藏高海拔地区运输超大型变压器的难点探讨

西藏是未来我国重要的能源基地。能源基地建设,需要完成多个电压等级大型变压器运输。变压器生产厂家远离西藏地区,另外西藏及周边地区有大量的高海拔地区,这些地区空气含氧量低、低气温时间长,给大型变压器运输带来了极大挑战。为克服人员高原反应和解决高海拔地区变压器运输难题,文章提出了针对西藏地区运输变压器提出建议,希望能给未来变压器大规模运输提供启示。

电力企业物资集约化管理探析

只有在建设电力企业的过程中让集约化的管理理念和方法发挥应有的作用,才能够在较为合适的物资管理理念的基础上建立起合适的监督保证体系,最终让电力企业实现高效发展。

电力物资“电子封条”自动生成工具的研究

电力物资抽检工作目前存在抽检信息填写繁琐、容易出错,以及抽样信息模糊等问题,研究一种既能提高抽样封样人员工作效率和准确性又能防止封条信息模糊的“电子封条”生成工具具有重要意义。该工具可针对每周的抽检计划中信息自动分类出不同抽检编号物资的封条,随机匹配抽样人员后,自动打印出合适数量的物资封条。最后对该“电子封条”打印开展成果推广工作,对比系统应用前后成本效益和工作效率的变化。

基于信息物理系统的多分拣移动机器人调度策略

研究基于信息物理系统建模的多分拣移动机器人(multi-SMR)调度策略.首先,在基于实际应用场景的拓扑地图建模中加入新的路径弧时间损耗指标,以实现对货物不均匀比例和多机器人拥堵状态的精确估计;其次,提出一种改进的启发式路径规划算法,并在路径评估过程中增加目的地距离和时间损耗指标;最后,将完整的调度过程以分层式结构部署在信息物理系统模型中,包括控制层的时间损耗指标更新、交通管制监测,以及物理层的分布式路径规划和机器人状态更新.仿真实验结果表明,改进的调度策略可以进一步提升系统分拣效率,降低计算成本,有效解决机器人拥堵和安全问题.