【实战项目】WMS仓储管理系统PC端原型系统

已于 2025-03-27 10:20:28 修改
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分类专栏： Axure 设计素材 文章标签： axure WMS 企业管理系统 原型系统
于 2025-03-25 22:14:09 首次发布
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仓库管理系统（Warehouse Management System, WMS）：是依托物联网、条码技术和数据库管理的智能化平台，通过对货物入库、存储、分拣、出库全流程的数字化管控，实现库存精准追溯、库位动态优化及作业效率提升。此外还可以提供实时的库存信息，方便管理员随时了解库存情况，并可以进行物品的查询、添加、删除、修改等操作。

一、作品介绍

作品名称：WMS仓储管理系统PC端原型

软件版本：Axure RP 9、10、11

产品类型：高保真(PC端）

WMS仓储管理系统PC端原型是一个完整的实战项目案例，可以帮助产品经理和开发团队更好地理解系统模块和详细功能。作品原型包含仓储管理系统常用功能模块页面，每个页面都是根据实际的客户需求进行调研，多次产品迭代精心设计而成，原型具备高保真交互设计，预览可以更好的理解功能需求，方便与客户及项目团队进行沟通。如果你需要设计或开发一个WMS系统，那么本原型非常具有参考价值。

二、主要模块

1、出入库管理：用于记录和管理物品的入库和出库活动。生成入库和出库单据，并记录物品的出入库记录。这有助于确保物品的准确交接，并提供对物品流动的可追溯性。

2、盘点管理：用于进行库存盘点，对比实际库存和系统库存的差异，并进行调整，确保库存数据的准确性。

3、调拨管理：记录调拨申请、审批和执行的过程，跟踪物品的调拨状态和流向。

4、货品管理：用于记录货品的基本信息。

5、进货管理：用于管记录和管理进货活动的功能模块。允许用户记录和跟踪所有进货订单的详细信息，并确保及时补充库存。

6、销售管理：用于记录和管理销售货品的信息。

7、报告和分析：系统将生成各种报告和分析，以帮助仓库管理员了解仓库的运营情况。这些报告可以包括库存报告、入库和出库报告、货品流动报告等。通过这些报告，仓库管理员可以及时发现问题并采取相应的措施。

三、页面展示

 

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是由 Baidu 提出的基于 transformer 的端到端实时检测器，本篇文章主要分享博主在实现 RT-DETR 推理和部署时做的一些尝试，不涉及任何的原理性分析。若有问题欢迎各位看官批评指正😄博主在这里针对 RT-DETR 的预处理和后处理做了简单分析，同时与大家分享了 C++ 上的实现流程，目的是帮大家理清思路，更好的完成后续的部署工作😄。
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pengxiang1998的博客
05-31 8141
博主一直一来做的都是基于的目标检测领域，相较于基于卷积的目标检测方法，如YOLO等，其检测速度一直为人诟病。终于，RT-DETR横空出世，在取得高精度的同时，检测速度也大幅提升。那么RT-DETR是如何做到的呢？在研究RT-DETR的改进前，我们先来了解下DETR类目标检测方法的发展历程吧DETRNMSDAB-DETRDETR100DETRDAB-DETRH-DETR然而，上述方法尽管已经大幅提升了检测精度，降低了计算复杂度，但其受本身高计算复杂度的制约，DETR。
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RT-DETR是基于Transformer的目标检测模型,DETR的基础上采用了高效的混合编码器和IoU感知,有效降低了计算成本、提高了检测精度。
rt-detrv3网络结构
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### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法，其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略，解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点： #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力，RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号，能够与原始解码器协同工作，从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构，例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2]，这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题，RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理，有效增加了阳例的数量，进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布，确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外，RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支，专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构，还显著降低了参数量和推理时间，使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式，RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程，在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是，RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术，而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如，它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层，从而减少了不必要的计算负担。 此外，RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略，并在此基础上进行了优化，进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述，RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件：基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展，使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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