“中药材仓储物联网监管系统”是一套基于Web和物联网技术的智能仓储管理解决方案。该系统综合利用计算机视觉、RFID射频识别、传感器网络及大数据分析等技术，为中药材企业及药品监管部门提供一体化的仓储管理服务。
系统核心功能包括：通过深度学习模型自动识别药材种类、利用物联网设备实时监控仓储环境、通过RFID电子标签实现药材全程追溯、基于LSTM模型智能预测药材保质期，并实现了从入库、在库到出库的全流程自动化管理。
本系统旨在解决中药材在仓储环节的质量管控与溯源难题，有效提升仓储作业效率、保障药材质量安全、降低管理成本，并为行业监管提供可靠的技术支撑。
1.4.1 中药材智能识别与检测
1.4.2 自动化入库与出库管理
1.4.3 仓储环境实时监控与预警
1.4.4 基于RFID的全程追溯管理
1.4.5 药材保质期智能预测
1.4.6 库存管理与智能预警
1.4.7 质量档案与追溯查询
1.4.8 数据可视化与分析报表
将计算机视觉（YOLOv7）、物联网传感技术、时序预测模型（LSTM）和专家规则引擎四大技术模块整合到一个统一业务平台中。将面向通用场景的YOLOv7深度学习目标检测模型进行针对性训练和优化，专门应用于复杂多变的中药材图像识别场景，实现了高准确率的自动化种类鉴别，替代了依赖老师傅经验的传统方式。将LSTM模型应用于药材保质期预测，改变了传统仅依据固定生产日期判断保质期的静态模式，实现了基于动态环境数据的预测性维护，使保质期管理更加科学、精准。基于RFID技术，设计了贯穿入库、在库、出库全环节的自动化数据采集方案。相比手动扫码或记录，实现了对药材流转状态的“无感”、批量、快速采集，真正实现了全程追溯的落地，且数据真实可靠、难以篡改。采用前后端分离架构与混合数据存储策略（MySQL关系数据库 + JSON文件缓存 + 文件系统）。该设计既保证了核心业务数据的严谨性，又通过缓存机制有效提升了RFID高频数据读取和模型预测结果的访问性能，确保了系统在高并发场景下的响应速度与可扩展性。
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