CN114707931A - 一种基于htm的物流仓库异常情况实时监测系统及其设计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于HTM的物流仓库异常情况实时监测系统及其设计方法。随着互联网技术、多媒体技术、传感器技术与机器学习技术的发展，为仓储管理、仓储安全防范和自动化管理提供了强有力的技术保障。通常物流仓库的安防系统可以实现对室内湿度、温度、烟感、气压、红外对射、感应电缆等多种传感器的接入和报警管理。本发明针对物流仓库异常情况的监测时效性问题，引入了一种基于HTM的物流仓库异常情况实时监测系统及其设计方法，以完成对物流仓库的异常情况提前预警的效果。本发明利用了HTM在时序预测方面的可在线学习与运行效率高的优点，结合了HTM预测模块与非线性逻辑回归模块，给出下一时刻的异常情况评估分数，进而根据异常指标判断物流仓库是否将会发生异常情况。本发明所提供的的方案，利用HTM机器学习训练模型，降低了物流仓储系统的存储压力，减少了物流仓储的运营管理成本，具有较高的实用性。

Description

一种基于HTM的物流仓库异常情况实时监测系统及其设计 方法
技术领域
本发明涉及人工智能深度学习领域,尤其涉及一种基于HTM的物流仓库异常情况实时监测系统及其设计方法。
背景技术
随着互联网的逐渐普及，在线购物的需求日渐增长，随之而来的物流需求也逐渐上升。物流仓储管理成为了现代物流中不可或缺的一个重要环节，仓储应保障货物在进入市场前完成整理、包装、质检、分拣等程序，才能在后续环节中缩短工作时间，加快货物的流通速度，保证再生产过程。因而物流仓储的安全性尤为重要。传统的物流管理方案，大部分并不能对即将到来的仓储异常情况进行预警，导致了很多严重的损失。
近些年来，受益于近些年来的大数据和计算力的提升，以及各种算法上的优化，深度学习广泛的应用于图像、语音、自然语言处理等领域，其中以循环神经网络、卷积神经网络、对抗神经网络、Transforms等为几个典型的深度学习算法。另一方面，脑科学、生物神经学的研究取的了不断突破，为人工神经网络的研究提供了良好的借鉴。其中，一种受人类大脑皮层启发的时间序列数据预测模型，层级时序记忆(Hierarchical Temporal Memory,HTM)开始受到人们的广泛关注，该模型利用了稀疏分布表征，通过空间池和时间池等算法完成学习，广泛的应用于时间序列的分析和处理，据一些研究报道称，HTM的预测效果与LSTM相当甚至更好。
因此本发明提出了一种基于HTM的物流仓库异常情况实时监测系统及其设计方法，保证物流仓储的安全性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于HTM的物流仓库异常情况实时监测系统及其设计方法，能够实现对仓储异常情况的提前预警，并能够实时在线完成不能情况的训练，且训练模型具有体积小运行效率高的优点，降低了模型的训练成本，能够更好的保证物流仓储的安全性。
一种基于HTM的物流仓库异常情况实时监测系统及其设计方法，包括以下步骤：
步骤1，在物流仓库所部署的多种类型，多个数量的传感器数值进行实时在线采集，构成带有时间属性的时序数据，完成具有时序特性的物流仓库监测数据的在线数据流；
步骤2，将不同传感器所采集的时序数据流转化为输入编码，分别用HTM模型完成不同时序数据流的在线训练，让HTM模型学习不同传感器数值变化；
进一步，所属步骤2中，完成HTM模型学习不同传感器数值变化，主要包括以下步骤：
步骤2.1，利用HTM空间池算法对该输入空间池化，将该输入映射为一组激活的微柱，完空间池对输入数据的表征；
步骤2.2，空间池完成学习之后，在被激活微柱上生成学习细胞集将被激活的微柱集送入时间池进行训练，构建输入之间的时序关系，并在HTM中形成记忆；
步骤2.3，时间池完成对物流仓库传感器实时在线数据的规律学习后，通过分类解码器将时间池给出的下一时刻的预测模式进行分类解码，得到传感器下一时刻的预测值；
步骤3，采集物流仓库历次发生的异常情况数据，与传感器数据一起完成第二阶段对物流货运仓库的异常等级的拟合；
进一步，所属步骤3中，完成对物流货运仓库的异常情况的拟合，主要包括以下步骤：
步骤3.1，对异常等级做一定的划分，并用数值表示；
步骤3.2，通过非线性逻辑回归的方式，将不同的传感器数值拟合为对应的异常等级；
步骤4，将第一阶段HTM传感器提供的下一时刻的预测数据进行采集和非线性逻辑回归，得到对应的异常数值，判断当前的物流货运仓库异常等级，完成实时在线预警。
本发明的有益效果：
1、本发明与现有物流货运仓储管理方案不同，使用了一种基于HTM的物流仓库异常情况实时监测系统及其设计方法，利用了HTM实现了对传感器数据的在线学习和预测，以及非线性逻辑回归的方式实现了不同传感器数据与异常情况的拟合。
2、该模型能够完成实时在线学习并预测，降低了机器学习的训练成本与物流数据存储压力。
3、本发明减少了物流仓储管理的人力支出，提高了物流仓库的管理效率，更好的保证了物流仓库的安全性。
附图说明
图1为一种基于HTM的物流仓库异常情况实时监测系统及其设计方法的流程图。
图2为一种基于HTM的物流仓库异常情况实时监测系统及其设计方法的步骤示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1：
如图1所示，一种基于HTM的物流仓库异常情况实时监测系统及其设计方法。该方法的总体思路是引入基于HTM的机器学习方案完成仓库不同传感器的数值的训练和预测，通过非线性逻辑回归的方案对不同的传感器数据与异常情况做出拟合，以完成物流货运仓库的异常情况实时在线监测与提前预警。具体过程如下：
步骤1，在物流仓库所部署的多种类型，多个数量的传感器数值进行实时在线采集，构成带有时间属性的时序数据，完成具有时序特性的物流仓库监测数据的在线数据流；
步骤2，将不同传感器所采集的时序数据流转化为输入编码，分别用HTM模型完成不同时序数据流的在线训练，让HTM模型学习不同传感器数值变化；
进一步，所属步骤2中，完成HTM模型学习不同传感器数值变化，主要包括以下步骤：
步骤2.1，利用HTM空间池算法对该输入空间池化，将该输入映射为一组激活的微柱，完空间池对输入数据的表征；
步骤2.2，空间池完成学习之后，在被激活微柱上生成学习细胞集将被激活的微柱集送入时间池进行训练，构建输入之间的时序关系，并在HTM中形成记忆；
步骤2.3，时间池完成对物流仓库传感器实时在线数据的规律学习后，通过分类解码器将时间池给出的下一时刻的预测模式进行分类解码，得到传感器下一时刻的预测值；
步骤3，采集物流仓库历次发生的异常情况数据，与传感器数据一起完成第二阶段对物流货运仓库的异常等级的拟合；
进一步，所属步骤3中，完成对物流货运仓库的异常情况的拟合，主要包括以下步骤：
步骤3.1，对异常等级做一定的划分，并用数值表示；
步骤3.2，通过非线性逻辑回归的方式，将不同的传感器数值拟合为对应的异常等级；
步骤4，将第一阶段HTM传感器提供的下一时刻的预测数据进行采集和非线性逻辑回归，得到对应的异常数值，判断当前的物流货运仓库异常等级，完成实时在线预警。
综上，本发明的一种基于HTM的物流仓库异常情况实时监测系统及其设计方法，使用了一种基于HTM的物流仓库异常情况实时监测系统及其设计方法，利用了HTM实现了对传感器数据的在线学习和预测，以及非线性逻辑回归的方式实现了不同传感器数据与异常情况的拟合。该模型能够完成实时在线学习并预测，降低了机器学习的训练成本与物流数据存储压力。本发明减少了物流仓储管理的人力支出，提高了物流仓库的管理效率，更好的保证了物流仓库的安全性。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于HTM的物流仓库异常情况实时监测系统及其设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，在物流仓库所部署的多种类型，多个数量的传感器数值进行实时在线采集，构成带有时间属性的时序数据，完成具有时序特性的物流仓库监测数据的在线数据流；
步骤2，将不同传感器所采集的时序数据流转化为输入编码，分别用HTM模型完成不同时序数据流的在线训练，让HTM模型学习不同传感器数值变化；
步骤3，采集物流仓库历次发生的异常情况数据，与传感器数据一起完成第二阶段对物流货运仓库的异常等级的拟合；
步骤4，将第一阶段HTM传感器提供的下一时刻的预测数据进行采集和非线性逻辑回归，得到对应的异常数值，判断当前的物流货运仓库异常等级，完成实时在线预警。
2.根据权利要求1所述的一种基于HTM的物流仓库异常情况实时监测系统及其设计方法，其特征在于，所述步骤2中，完成HTM模型学习不同传感器数值变化，主要包括以下步骤：
步骤2.1，利用HTM空间池算法对该输入空间池化，将该输入映射为一组激活的微柱，完空间池对输入数据的表征；
步骤2.2，空间池完成学习之后，在被激活微柱上生成学习细胞集将被激活的微柱集送入时间池进行训练，构建输入之间的时序关系，并在HTM中形成记忆；
步骤2.3，时间池完成对物流仓库传感器实时在线数据的规律学习后，通过分类解码器将时间池给出的下一时刻的预测模式进行分类解码，得到传感器下一时刻的预测值。
3.根据权利要求1所述的一种基于HTM的物流仓库异常情况实时监测系统及其设计方法，其特征在于，所述步骤3中，完成HTM模型学习不同传感器数值变化，主要包括以下步骤：
步骤3.1，对异常等级做一定的划分，并用数值表示；
步骤3.2，通过非线性逻辑回归的方式，将不同的传感器数值拟合为对应的异常等级。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116167689A (zh) * 2022-12-16 2023-05-26 江苏东衡智能科技有限公司 一种电池仓储物流安全控制方法和系统

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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