基于改进型深度学习算法的电力仓储库存管控OA
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…查看全部>>
郭伟祥;刘鹏飞
南方电网供应链(广东)有限公司,广东广州510000南瑞集团(国网电力科学研究院)有限公司,江苏南京211000
计算机与自动化
电力仓储管控能力图像识别图像融合YOLO-V4算法深度学习
《微型电脑应用》 2023 (9)
P.146-149,158,5
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