港口人工智能木材理货系统

为了提升件杂货码头尤其是木材码头在理货作业环节中的货物识别、数量清点和残损确认、货物分票的作业效率和准确率,提高木材理货质量,提升木材理货业务效率,降低安全风险,实现作业可追溯,通过视频流的采集和实时回传,实现木材理货各个业务场景实时的视频监控和数据采集,采用深度学习,机器视觉技术,以镇江港木材理货流程为主线,建立一套高精度的木材识别系统,理货员通过远程视频监控和自动控制在理货室即可完成木材计数与理货,1个理货员可以同时远程控制8路视频监控进行理货,理货数量准确率达到99.5%以上,有效解决木材码头理货员现场理货环节工作环境差、人机混合作业风险高、识别误差大、理货结果不统一等问题,实现木材理货的自动化和智能化。

基于分布式微服务的.散(件)杂货港口生产管理SaaS平台

为促进国内中小型散(件)杂货港口智慧化、信息化水平,提高中小型散(件)杂货港口生产作业标准化水平和作业效率,采用多租户SaaS架构设计、使用Spring Cloud+VUE分布式微服务框架进行散(件)杂货港口生产管理平台研究。平台从智慧港口总体架构、应用架构.技术架构、数据架构等4个角度入手,秉承信息实时化、作业流程标准化、生产调度最优化、指标数据可视化的原则,模块涵盖商务合同、现场调度、生产作业、商务结算、数据展示等港口作业全流程,港口用户可通过平台租用的方式远程访问。云端服务器部署使用SSL证书,确保用户浏览器与云端服务器之间传输链路.上的高强度数据加密,所有用户数据都无法被非法篡改和窃取,确保各港口用户之间数据隔离,保障系统稳定运行及港口生产数据安全可靠。