CN116069092A - 一种智能仓储安全管理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种智能仓储安全管理方法,包括:获取仓储的安全监控数据;将所述安全监控数据进行分类,并基于所述分类的安全监控数据分别调取每个类别的第一阈值,根据所述第一阈值筛选所述安全监控数据;将筛选出的所述安全监控数据和仓储设备安全数据关联,并根据所述关联提取对应设备的第二阈值;当所述安全监控数据处于所述第二阈值之外则启动安全处理预案,否则输入到预设的预警分析模型中获取分析结果,基于所述结果发出安全预警提示。本申请通过阈值对比的同时,基于安全监控数据进行预判,获得预警提示,可以应对突发状况的同时,也可以在平时对智能仓储安全进行处理,实现了精细化的仓储安全管理。
Description
技术领域
本申请请求保护一种仓储安全管理技术,尤其涉及一种智能仓储安全管理方法。本申请还涉及一种智能仓储安全管理系统。
背景技术
随着社会经济的不断发展,仓储物流迎来了爆发式增长,现代化的技术更进一步使得仓储智能化,少人甚至无人化称为实现的可能,而在智能仓储不断发展的过程中,仓储安全问题更加重要。
目前,针对仓储安全已经实现智能化检测,在一些特定的安全事件中甚至可以进行主动识别和处理安全问题,例如智能消防系统,但是在仓储中,安全问题还包括货物安全,例如特定货物需要的特定环境的安全等。
现有技术中,针对特定安全监控项目已经实现智能控制,例如温度、湿度等,但是这种仅仅是通过参数和设置的阈值进行对比实现智能控制,难以保证环境的稳定,或者取需要控制设备的频繁启动运行,导致仓储安全控制不精确的问题发生。
发明内容
为了解决上述背景技术中提出的一个或者多个问题,本申请提出一种智能仓储安全管理方法。本申请还涉及一种智能仓储安全管理系统。
本申请提供一种智能仓储安全管理方法,包括:
获取仓储的安全监控数据;
将所述安全监控数据进行分类,并基于所述分类的安全监控数据分别调取每个类别的第一阈值,根据所述第一阈值筛选所述安全监控数据;
将筛选出的所述安全监控数据和仓储设备安全数据关联,并根据所述关联提取对应设备的第二阈值;
当所述安全监控数据处于所述第二阈值之外则启动安全处理预案,否则输入到预设的预警分析模型中获取分析结果,基于所述结果发出安全预警提示。
可选的,所述安全监控数据包括:温度、湿度、光照、贮存时间、气体物质含量和/或通风数据。
可选的,所述预设的预警分析模型包括:
输入层,用于接收所述安全监控数据,基于所述安全监控数据随时间变化生成点阵图;
分析层,用于设置误差区间,根据所述误差区间筛选多个所述安全监控数据的点阵图;
输出层,基于筛选出的点阵图关联所述仓储设备安全数据,基于所述安全监控数据与所述仓储设备安全数据的关系进行多个所述安全监控数据的计算,并输出计算结果。
可选的,所述安全监控数据是在将智能仓储划分网格后的一个网格的数据。
可选的,所述网格的大小具有多种规格。
本申请还提供一种智能仓储安全管理系统,包括:
监控模块,用于获取仓储的安全监控数据;
筛选模块,用于将所述安全监控数据进行分类,并基于所述分类的安全监控数据分别调取每个类别的第一阈值,根据所述第一阈值筛选所述安全监控数据;
关联模块,用于将筛选出的所述安全监控数据和仓储设备安全数据关联,并根据所述关联提取对应设备的第二阈值;
处理模块,用于判断,当所述安全监控数据处于所述第二阈值之外则启动安全处理预案,否则输入到预设的预警分析模型中获取分析结果,基于所述结果发出安全预警提示。
可选的,所述安全监控数据包括:温度、湿度、光照、贮存时间、气体物质含量和/或通风数据。
可选的,所述预设的预警分析模型包括:
输入层,用于接收所述安全监控数据,基于所述安全监控数据随时间变化生成点阵图;
分析层,用于设置误差区间,根据所述误差区间筛选多个所述安全监控数据的点阵图;
输出层,基于筛选出的点阵图关联所述仓储设备安全数据,基于所述安全监控数据与所述仓储设备安全数据的关系进行多个所述安全监控数据的计算,并输出计算结果。
可选的,所述安全监控数据是在将智能仓储划分网格后的一个网格的数据。
可选的,所述网格的大小具有多种规格。
本申请相对于现有技术的有益效果:
本申请提供一种智能仓储安全管理方法,包括:获取仓储的安全监控数据;将所述安全监控数据进行分类,并基于所述分类的安全监控数据分别调取每个类别的第一阈值,根据所述第一阈值筛选所述安全监控数据;将筛选出的所述安全监控数据和仓储设备安全数据关联,并根据所述关联提取对应设备的第二阈值;当所述安全监控数据处于所述第二阈值之外则启动安全处理预案,否则输入到预设的预警分析模型中获取分析结果,基于所述结果发出安全预警提示。本申请通过阈值对比的同时,基于安全监控数据进行预判,获得预警提示,可以应对突发状况的同时,也可以在平时对智能仓储安全进行处理,实现了精细化的仓储安全管理。
附图说明
图1是本申请中一种智能仓储安全管理流程示意图。
图2是本申请中预警分析模型结构图。
图3是本申请中一种智能仓储安全管理系统示意图。
具体实施方式
以下内容均是为了详细说明本申请要保护的技术方案所提供的具体实施过程的示例,但是本申请还可以采用不同于此的描述的其他方式实施,本领域技术人员可以在本申请构思的指引下,采用不同的技术手段实现本申请,因此本申请不受下面具体实施例的限制。
本申请提供一种智能仓储安全管理方法,包括:获取仓储的安全监控数据;将所述安全监控数据进行分类,并基于所述分类的安全监控数据分别调取每个类别的第一阈值,根据所述第一阈值筛选所述安全监控数据;将筛选出的所述安全监控数据和仓储设备安全数据关联,并根据所述关联提取对应设备的第二阈值;当所述安全监控数据处于所述第二阈值之外则启动安全处理预案,否则输入到预设的预警分析模型中获取分析结果,基于所述结果发出安全预警提示。本申请通过阈值对比的同时,基于安全监控数据进行预判,获得预警提示,可以应对突发状况的同时,也可以在平时对智能仓储安全进行处理,实现了精细化的仓储安全管理。
图1是本申请中一种智能仓储安全管理流程示意图。
请参照图1所示,S101获取仓储的安全监控数据。
所述仓储的含义是指仓库和存储,即将物品存放在仓库中的含义。所述仓储对货物流通具有重要作用,是在每个交易环节前的主要存放位置。
所述仓储可以存放的货物各种各样,所述货物的种类不同,本身具有的各种特性不同,因此导致了其存放环境不同。具体而言,所述货物是否可以安全可靠的进程仓储,涉及到仓储安全管理,所述仓储安全管理包括对货物贮存安全的管理。
本申请中,所述仓储可以设置多种多样的存储位置,每个存储位置可以是隔绝的,以实现其中一部分所述存储位置可以设置为与其他存储位置不同环境。每个所述存储位置可以作为一个单独的监控网格存在,所述监控网格可以根据实际的所述存储位置进行划分,也可以将一个存储位置划分为多个所述网格,还可以将多个所述存储位置划分到一个网格中。
本申请中,所述网格可以设置为相同大小的网格,也可以设置为不同大小的网格。
基于所述划分的网格,分别为每个所述网格设置一套检测设备,其中所述检测设备可以是单独为一个所述网格设置的,也可以是多个网格共享的。
所述检测设备可以采集多种仓储数据,本申请获取所述仓储数据中的安全监控数据,将所述安全监控数据提取出来并进行进一步处理。
请参照图1所示,S102将所述安全监控数据进行分类,并基于所述分类的安全监控数据分别调取每个类别的第一阈值,根据所述第一阈值筛选所述安全监控数据;
本申请预先针对每一项安全监控都预先设置有三个处理区域,包括针对安全监控数据的数值大小设置安全区、预警区和触发区。具体的,基于所述安全监控数据进行分类,其中每个类别为一项安全监控。针对分类后的所述安全监控数据,设置有第一阈值。所述第一阈值为所述安全区和预警区的区分界限,当一个类别的数据超过所述第一阈值所规定的范围,则将所述类型的安全监控数据筛选出来。
所述安全监控数据包括有温度、湿度、光照、贮存时间、气体物质含量和/或通风数据等,在不同的仓储中,所述安全监控数据类型可以不同,可以根据实际需要进行选择设置。
具体的,在接收到所述安全监控数据后,首先对所述安全监控数据进行分类,按照上述所提到的类别,根据分类获取的所述安全数据,分别调取预先设置的所述第一阈值。所述第一阈值相对于每个所述安全监控数据类别可以是不同的。
基于调取的所述第一阈值,对所述安全监控数据进行筛选,获得筛选后的所述安全监控数据。
请参照图1所示,S103将筛选出的所述安全监控数据和仓储设备安全数据关联,并根据所述关联提取对应设备的第二阈值;
完成上述筛选后,基于所述安全监控数据的类别,分别调取每个所述安全监控数据对应的仓储设备数据,并进行关联。所述仓储设备是指对所述仓储进行安全管理的设备,包括湿度控制设备、温度控制设备、光照控制设备和通风设备等。具体,所述仓储设备根据具体的仓储需要进行配置,基于不同的仓储设备配置不影响本申请技术方案的实现。
将所述安全监控数据与所述仓储设备数据进行关联,并根据所述关联提取对应设备的第二阈值。
所述第二阈值是相关于设备的,而不是直接相关于所述安全监控数据的,理由是每一个监控项,可以是由一个仓储设备控制的,也可以是由多个监控设备控制的,因此不能将所述第二阈值直接与所述安全监控数据进行关联。例如温度监控这一项,其收到温度控制设备和通风设备的共同影响。
请参照图1所示,S104当所述安全监控数据处于所述第二阈值之外则启动安全处理预案,否则输入到预设的预警分析模型中获取分析结果,基于所述结果发出安全预警提示。
每一类所述安全监控数据相关的设备可以是一个,也可以是多个。所述第二阈值是指每一类所述安全监控数据对应的一个或多个所述仓储设备的第二阈值。同时所述第二阈值用于判断所述安全监控数据的数值处于预警器还是触发区。
具体的,本申请预先设置了相关与一个监控项各个仓储设备的影响因子,根据所述因子与所安全检查数据计算对应于每个所述仓储设备的对比数值,并将所述对比数值与各个仓储设备的第二阈值进行对比。
当所述安全监控数据的每一个影响因子对应的对比数值点后处于对应所述仓储设备的第二阈值之外则启动安全处理预案。
另一方面,若上述条件不成立,则将所述安全监控数据输入到预设的预警分析模型中获取分析结果,基于所述结果发出安全预警提示。
图2是本申请中预警分析模型结构图。
请参照图2所示,所述预警分析模型包括:
输入层201,用于接收所述安全监控数据,基于所述安全监控数据随时间变化生成点阵图;
所述点阵图包括时间轴和数值轴,所述时间轴取值根据监控数据取值频率确定,所述数值轴取值根据所述安全监控数据的值确定。
分析层202,用于设置误差区间,根据所述误差区间筛选多个所述安全监控数据的点阵图;
所述各个仓储设备对数据的采集时间并不相同,其获取数据的频率也可能不相同。基于此,本申请设置有误差区间,当所述不同仓储设备采集数据的时间差小于所述误差区间,则将所述采集时间进行统一,包括将两者的采集时间进行平均,最为两者的数据采集时间。
根据上述设置,将无法进行统一的采集时间的点删除,实现筛选。
输出层203,基于筛选出的点阵图关联所述仓储设备安全数据,基于所述安全监控数据与所述仓储设备安全数据的关系进行多个所述安全监控数据的计算,并输出计算结果。
所述计算的表达式如下:
F(x)i=Ayi
其中,所述A是安全监控数据的值,所述yi是因子,所述T是第一次获取安全监控数据和最后一次获取安全监控数据的时间,所述X是最后一次获取安全监控数据的时刻,所述i是指相关仓储设备的编号,所述S是变化速度。
根据所述变化速度与以知的调控速度,以及当前的安全监控数据,判断是否可以自动进行处理,若是则执行调控,否则发出警报信息。
本申请还提供一种智能仓储安全管理系统,包括监控模块301、筛选模块302、关联模块303和处理模块304。
图3是本申请中一种智能仓储安全管理系统示意图。
请参照图3所示,监控模块301,用于获取仓储的安全监控数据。
所述仓储的含义是指仓库和存储,即将物品存放在仓库中的含义。所述仓储对货物流通具有重要作用,是在每个交易环节前的主要存放位置。
所述仓储可以存放的货物各种各样,所述货物的种类不同,本身具有的各种特性不同,因此导致了其存放环境不同。具体而言,所述货物是否可以安全可靠的进程仓储,涉及到仓储安全管理,所述仓储安全管理包括对货物贮存安全的管理。
本申请中,所述仓储可以设置多种多样的存储位置,每个存储位置可以是隔绝的,以实现其中一部分所述存储位置可以设置为与其他存储位置不同环境。每个所述存储位置可以作为一个单独的监控网格存在,所述监控网格可以根据实际的所述存储位置进行划分,也可以将一个存储位置划分为多个所述网格,还可以将多个所述存储位置划分到一个网格中。
本申请中,所述网格可以设置为相同大小的网格,也可以设置为不同大小的网格。
基于所述划分的网格,分别为每个所述网格设置一套检测设备,其中所述检测设备可以是单独为一个所述网格设置的,也可以是多个网格共享的。
所述检测设备可以采集多种仓储数据,本申请获取所述仓储数据中的安全监控数据,将所述安全监控数据提取出来并进行进一步处理。
请参照图3所示,筛选模块302,用于将所述安全监控数据进行分类,并基于所述分类的安全监控数据分别调取每个类别的第一阈值,根据所述第一阈值筛选所述安全监控数据;
本申请预先针对每一项安全监控都预先设置有三个处理区域,包括针对安全监控数据的数值大小设置安全区、预警区和触发区。具体的,基于所述安全监控数据进行分类,其中每个类别为一项安全监控。针对分类后的所述安全监控数据,设置有第一阈值。所述第一阈值为所述安全区和预警区的区分界限,当一个类别的数据超过所述第一阈值所规定的范围,则将所述类型的安全监控数据筛选出来。
所述安全监控数据包括有温度、湿度、光照、贮存时间、气体物质含量和/或通风数据等,在不同的仓储中,所述安全监控数据类型可以不同,可以根据实际需要进行选择设置。
具体的,在接收到所述安全监控数据后,首先对所述安全监控数据进行分类,按照上述所提到的类别,根据分类获取的所述安全数据,分别调取预先设置的所述第一阈值。所述第一阈值相对于每个所述安全监控数据类别可以是不同的。
基于调取的所述第一阈值,对所述安全监控数据进行筛选,获得筛选后的所述安全监控数据。
请参照图3所示,关联模块303,用于将筛选出的所述安全监控数据和仓储设备安全数据关联,并根据所述关联提取对应设备的第二阈值;
完成上述筛选后,基于所述安全监控数据的类别,分别调取每个所述安全监控数据对应的仓储设备数据,并进行关联。所述仓储设备是指对所述仓储进行安全管理的设备,包括湿度控制设备、温度控制设备、光照控制设备和通风设备等。具体,所述仓储设备根据具体的仓储需要进行配置,基于不同的仓储设备配置不影响本申请技术方案的实现。
将所述安全监控数据与所述仓储设备数据进行关联,并根据所述关联提取对应设备的第二阈值。
所述第二阈值是相关于设备的,而不是直接相关于所述安全监控数据的,理由是每一个监控项,可以是由一个仓储设备控制的,也可以是由多个监控设备控制的,因此不能将所述第二阈值直接与所述安全监控数据进行关联。例如温度监控这一项,其收到温度控制设备和通风设备的共同影响。
请参照图3所示,处理模块304,用于判断,当所述安全监控数据处于所述第二阈值之外则启动安全处理预案,否则输入到预设的预警分析模型中获取分析结果,基于所述结果发出安全预警提示。
每一类所述安全监控数据相关的设备可以是一个,也可以是多个。所述第二阈值是指每一类所述安全监控数据对应的一个或多个所述仓储设备的第二阈值。同时所述第二阈值用于判断所述安全监控数据的数值处于预警器还是触发区。
具体的,本申请预先设置了相关与一个监控项各个仓储设备的影响因子,根据所述因子与所安全检查数据计算对应于每个所述仓储设备的对比数值,并将所述对比数值与各个仓储设备的第二阈值进行对比。
当所述安全监控数据的每一个影响因子对应的对比数值点后处于对应所述仓储设备的第二阈值之外则启动安全处理预案。
另一方面,若上述条件不成立,则将所述安全监控数据输入到预设的预警分析模型中获取分析结果,基于所述结果发出安全预警提示。
具体的,所述预警分析模型包括:
输入层201,用于接收所述安全监控数据,基于所述安全监控数据随时间变化生成点阵图;
所述点阵图包括时间轴和数值轴,所述时间轴取值根据监控数据取值频率确定,所述数值轴取值根据所述安全监控数据的值确定。
分析层202,用于设置误差区间,根据所述误差区间筛选多个所述安全监控数据的点阵图;
所述各个仓储设备对数据的采集时间并不相同,其获取数据的频率也可能不相同。基于此,本申请设置有误差区间,当所述不同仓储设备采集数据的时间差小于所述误差区间,则将所述采集时间进行统一,包括将两者的采集时间进行平均,最为两者的数据采集时间。
根据上述设置,将无法进行统一的采集时间的点删除,实现筛选。
输出层203,基于筛选出的点阵图关联所述仓储设备安全数据,基于所述安全监控数据与所述仓储设备安全数据的关系进行多个所述安全监控数据的计算,并输出计算结果。
所述计算的表达式如下:
F(x)i=Ayi
其中,所述A是安全监控数据的值,所述yi是因子,所述T是第一次获取安全监控数据和最后一次获取安全监控数据的时间,所述X是最后一次获取安全监控数据的时刻,所述i是指相关仓储设备的编号,所述S是变化速度。
根据所述变化速度与以知的调控速度,以及当前的安全监控数据,判断是否可以自动进行处理,若是则执行调控,否则发出警报信息。
显然,上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例,而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。
Claims (10)
1.一种智能仓储安全管理方法,其特征在于,包括:
获取仓储的安全监控数据;
将所述安全监控数据进行分类,并基于所述分类的安全监控数据分别调取每个类别的第一阈值,根据所述第一阈值筛选所述安全监控数据;
将筛选出的所述安全监控数据和仓储设备安全数据关联,并根据所述关联提取对应设备的第二阈值;
当所述安全监控数据处于所述第二阈值之外则启动安全处理预案,否则输入到预设的预警分析模型中获取分析结果,基于所述结果发出安全预警提示。
2.根据权利要求1所述智能仓储安全管理方法,其特征在于,所述安全监控数据包括:温度、湿度、光照、贮存时间、气体物质含量和/或通风数据。
3.根据权利要求1所述智能仓储安全管理方法,其特征在于,所述预设的预警分析模型包括:
输入层,用于接收所述安全监控数据,基于所述安全监控数据随时间变化生成点阵图;
分析层,用于设置误差区间,根据所述误差区间筛选多个所述安全监控数据的点阵图;
输出层,基于筛选出的点阵图关联所述仓储设备安全数据,基于所述安全监控数据与所述仓储设备安全数据的关系进行多个所述安全监控数据的计算,并输出计算结果。
4.根据权利要求1所述智能仓储安全管理方法,其特征在于,所述安全监控数据是在将智能仓储划分网格后的一个网格的数据。
5.根据权利要求4所述智能仓储安全管理方法,其特征在于,所述网格的大小具有多种规格。
6.一种智能仓储安全管理系统,其特征在于,包括:
监控模块,用于获取仓储的安全监控数据;
筛选模块,用于将所述安全监控数据进行分类,并基于所述分类的安全监控数据分别调取每个类别的第一阈值,根据所述第一阈值筛选所述安全监控数据;
关联模块,用于将筛选出的所述安全监控数据和仓储设备安全数据关联,并根据所述关联提取对应设备的第二阈值;
处理模块,用于判断,当所述安全监控数据处于所述第二阈值之外则启动安全处理预案,否则输入到预设的预警分析模型中获取分析结果,基于所述结果发出安全预警提示。
7.根据权利要求6所述智能仓储安全管理系统,其特征在于,所述安全监控数据包括:温度、湿度、光照、贮存时间、气体物质含量和/或通风数据。
8.根据权利要求6所述智能仓储安全管理方法,其特征在于,所述预设的预警分析模型包括:
输入层,用于接收所述安全监控数据,基于所述安全监控数据随时间变化生成点阵图;
分析层,用于设置误差区间,根据所述误差区间筛选多个所述安全监控数据的点阵图;
输出层,基于筛选出的点阵图关联所述仓储设备安全数据,基于所述安全监控数据与所述仓储设备安全数据的关系进行多个所述安全监控数据的计算,并输出计算结果。
9.根据权利要求6所述智能仓储安全管理系统,其特征在于,所述安全监控数据是在将智能仓储划分网格后的一个网格的数据。
10.根据权利要求9所述智能仓储安全管理系统,其特征在于,所述网格的大小具有多种规格。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211499698.7A CN116069092A (zh) | 2022-11-28 | 2022-11-28 | 一种智能仓储安全管理方法及系统 |
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CN202211499698.7A CN116069092A (zh) | 2022-11-28 | 2022-11-28 | 一种智能仓储安全管理方法及系统 |
Publications (1)
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CN116069092A true CN116069092A (zh) | 2023-05-05 |
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CN202211499698.7A Pending CN116069092A (zh) | 2022-11-28 | 2022-11-28 | 一种智能仓储安全管理方法及系统 |
Country Status (1)
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117557199A (zh) * | 2024-01-03 | 2024-02-13 | 福州冰宇科技有限公司 | 一种基于数学模型的智慧仓储方法、系统及存储介质 |
CN118348887A (zh) * | 2024-05-27 | 2024-07-16 | 元数仓数字科技(上海)有限公司 | 一种物联网驱动仓库实时监控管理系统 |
-
2022
- 2022-11-28 CN CN202211499698.7A patent/CN116069092A/zh active Pending
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117557199A (zh) * | 2024-01-03 | 2024-02-13 | 福州冰宇科技有限公司 | 一种基于数学模型的智慧仓储方法、系统及存储介质 |
CN117557199B (zh) * | 2024-01-03 | 2024-03-12 | 福州冰宇科技有限公司 | 一种基于数学模型的智慧仓储方法、系统及存储介质 |
CN118348887A (zh) * | 2024-05-27 | 2024-07-16 | 元数仓数字科技(上海)有限公司 | 一种物联网驱动仓库实时监控管理系统 |
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