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背景 随着物流行业的飞速发展，纸箱的拆码垛成为了一个重要的环节。传统的拆码垛方式往往依赖于人工，不仅效率低下，还存在安全隐患。因此，开发一种基于3D视觉引导的纸箱拆码垛系统成为了行业的迫切需求。 解决方案 本方案采用3D视觉技术，通过高清摄像头捕捉纸箱的三维形状和位置信息，再通过算法处理，实现对纸箱的精准识别和定位。系统可以根据纸箱的大小、形状和位置，自动规划拆码垛的路径和顺序，确保拆码

一、背景 极光蓝包装盒成潮流标识，得物App成年轻潮人精神归属，特殊的包装材料已经在消费者之间形成了强大的心智，极光蓝等于得物。 但是由于早期箱型尺寸数据由人工经验设计，出现包装箱尺寸和商品尺寸匹配度不高的问题，一般会造成以下影响： 不合理的纸箱尺寸导致部分商品使用了较大的纸箱，造成了纸箱采购成本的浪费。较大纸箱会造成运输成本的增加。商品和纸箱之间的空隙过大，可能在运输过程中造成商品的损

点击这里查看原题 首先这是一个严格三维偏序问题，可以用CDQ分治来做，其次这又是一个三维的最长上升子序列问题，dp[i]表示以第i个箱子为结尾的最长长度。 于是我们先将所有箱子按x大小排序，因为要严格上升，因此对于x值相等的情况我们要微调mid的位置，确保x值相等的箱子在一个分治区间内。在每个分治区间内又按y大小排序，对左区间用树状数组维护前缀最大值，对右区间查询前缀最大值。 /*User

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