一种基于深度学习的三维自动装箱系统及方法

本发明涉及一种基于深度学习的三维自动装箱系统及方法，属于信息技术领域。旨在解决当前码头木材装卸工艺中存在的效率低下、空间利用率不足以及安全性隐患等问题。该系统通过将集装箱空间离散化为三维网格结构，并利用贪心算法和深度强化学习中的DQN算法，根据木材尺寸、形状和集装箱状态，动态选择最优放置位置，实现木材的自动装箱。系统通过评估剩余空间大小和稳定性指标，并结合奖励机制，不断优化放置策略，最大化集装箱的空间利用率。本发明有效提高了木材装载的效率和安全性，降低了人工操作强度，并可根据实际情况灵活调整放置策略，适用于码头木材装卸等多种场景。