原始名称记载: 浙江省烟草公司宁波市公司

本发明涉及设备调度管理技术领域，特别涉及一种卷烟订单的分拣线调度管理方法与终端，通过动态效率预测模型精准获取订单在各分拣线的分拣时长，解决传统调度中效率预估不准的问题；通过构建多目标加权模型统筹分拣时长差异、总和、最大时长及启用数量，突破单一目标调度的局限性；贪心算法快速生成初始解，模拟退火算法优化全局解，避免局部最优，从而能够有效平衡分拣线负载、缩短总分拣时长、减少资源浪费，提升卷烟订单分拣调度的科学性与效率，解决调度不合理、资源利用率低、目标片面的问题。

本发明公开了一种物流签收流程合规性管理的方法及终端，接收配送端上传的签收图像；通过预训练的目标检测模型，对签收图像进行货物与签收人的识别，并输出目标识别结果与目标置信度；利用语义识别模型对签收图像进行场景识别，得到店内或店外的场景识别结果以及场景识别置信度；利用预训练的卷积神经网络模型，对签收图像进行场景分类识别，得到店内或店外的场景分类结果以及场景分类置信度；根据目标识别结果、目标置信度、场景识别结果、场景置信度以及场景分类结果，组合加权逻辑与投票机制进行综合得分的计算；若综合落入预设的得分区间，则判定为店内签收，否则认定为存在异常，转发至人工复核；能够支持批量化的物流签收流程的合规性管理。