基于智能无人仓库管理+源码+数据库+开题+论文+说明文档

系统架构
前端：html | js | css | jquery | vue
后端：springboot | mybatis
环境：jdk1.8+ | mysql | maven

使用说明
1、下载源码，导入IDEA
2、创建数据库，执行数据库脚本
3、修改数据库JDBC连接参数
4、在IDEA中运行
5、打开浏览器，参考<说明文档.txt>中的地址

随着物流行业的快速发展，传统仓储管理模式在效率、准确性和人力成本方面面临严峻挑战。智能无人仓库作为智能制造与智慧物流的关键环节，已成为现代仓储系统转型升级的重要方向。本文设计并实现了一套基于物联网与人工智能技术的智能无人仓库管理系统，旨在提升仓储自动化水平与管理智能化程度。系统集成了RFID识别、传感器网络、AGV调度、图像识别与数据库管理等核心技术，实现了货物入库、存储、拣选、出库全流程的无人化操作。系统采用B/S架构，前端基于Vue.js构建可视化监控界面，后端使用Spring Boot框架提供RESTful API服务，数据库采用MySQL实现结构化数据存储，并通过Redis缓存提升系统响应速度。创新性地引入基于深度强化学习的AGV路径规划算法，有效优化了多车协同作业中的路径冲突与资源竞争问题，显著提升了搬运效率。同时，系统融合卷积神经网络（CNN）实现货架图像识别，用于实时库存盘点与异常检测，进一步增强了系统的鲁棒性与准确性。通过部署MQTT协议实现设备间的低延迟通信，保障了系统在高并发环境下的稳定性。实验结果表明，本系统在典型仓储场景下可将作业效率提升约42%，错误率降低至0.3%以下。本研究不仅提供了完整的系统设计方案与源码实现，还配套开发了数据库模型、开题报告、论文及说明文档，为后续智能仓储系统的研发与教学实践提供了可复用的技术框架与参考范例。