CN116720161B - 一种智能权限系统权限控制方法、装置、电子设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种智能权限系统权限控制方法、装置、电子设备及介质，涉及权限控制的技术领域，包括：获取仓库分配任务，基于仓库分配任务确定任务执行权限、任务执行时间以及任务执行信息，获取仓库的仓门状态信息，若当前有人员到达仓门，则获取人员身份信息，基于人员身份信息确定与人员身份信息所对应的人员权限，若人员权限与任务执行权限相匹配，控制开启仓门，确定人员的人员行为信息，确定标准行为信息，将人员行为信息与标准行为信息对照，若人员存在违规行为，将违规行为与预设权限行为分析计算，生成行为分值，若行为分值不满足预设行为分值范围，则生成权限消除指令，控制解除人员的人员权限。本申请具有提高仓库存储安全性的效果。
Description
技术领域
本申请涉及权限控制的领域，尤其是涉及一种智能权限系统权限控制方法、装置、电子设备及介质。
背景技术
随着现代化建设的加快，工业化的快速发展，仓库中存储着大量的建筑设备以及建筑材料，设备以及材料数量的增多也直接导致仓库管理的难度直线上升，为了保证各设备以及材料能够得到合理的应用管理，则需要在存储设备以及材料时，需要将设备以及材料合理分配至指定位置，但由于仓库内储备量庞大，设备以及材料均涉及经济利益，具有被盗窃的安全隐患。
为了防止以上事件的发生，常采用权限系统授权的方式对进入仓库内的人员进行筛查，仅当人员具有进人仓库权限时，才能够进入仓库内进行操作。但目前的权限系统的授权方式较为单一，一旦授权人员进入仓库后存在违规行为，也难以及时发现，且授权人员仍可以二次进入仓库实施违规行为，从而失去了权限系统授权的初衷。
发明内容
为了解决以上至少一项技术问题，本申请提供一种智能权限系统权限控制方法、装置、电子设备及介质。
第一方面，本申请提供一种智能权限系统权限控制方法，采用如下的技术方案：
一种智能权限系统权限控制方法，包括：
获取仓库分配任务，所述仓库分配任务用于表示在当前时间或未来预设时间内指派人员进入仓库内所执行的任务；
基于所述仓库分配任务确定任务执行权限、任务执行时间以及任务执行信息；
获取仓库的仓门状态信息，所述仓门状态信息为在所述任务执行时间内仓门处人员存在状态信息；
根据仓门状态信息确定当前是否有人员到达仓门，若有人员到达仓门，则获取人员身份信息，并基于所述人员身份信息确定与所述人员身份信息所对应的人员权限，判断所述人员权限与所述任务执行权限是否相匹配，若匹配，则控制开启所述仓门，并控制第一设备对所述人员进行监测，确定所述人员的人员行为信息；
根据所述任务执行信息确定标准行为信息，并将所述人员行为信息与所述标准行为信息进行对照，判断所述人员是否存在违规行为，若存在所述违规行为，则将所述违规行为与预设权限行为进行分析计算，生成行为分值；
判断所述行为分值是否满足预设行为分值范围，若不满足，则生成权限消除指令，控制解除所述人员在执行与所述仓库分配任务同等领域的人员权限。
在另一种可能实现的方式中，所述将所述违规行为与预设权限行为进行分析计算，生成行为分值，包括：
获取所述人员的当前行为分值，所述当前行为分值用于表示当前所述人员在不同任务领域中所对应的行为分值；
基于所述预设权限行为确定不同领域行为权限中不同权限违规行为所对应的违规分值；
将所述领域行为权限以及所述违规分值分别与所述权限违规行为进行绑定，生成行为训练样本；
创建行为模型，并基于所述行为训练样本对所述行为模型进行训练，得到训练好的行为模型；
将所述违规行为输入至所述行为模型中进行识别，得到违规行为分值；
基于所述违规行为分值以及所述当前行为分值进行差值计算更新，生成行为分值。
在另一种可能实现的方式中，所述控制解除所述人员在执行与所述仓库分配任务同等领域的人员权限，之后还包括：
当控制解除所述人员的人员权限后，生成仓内监测指令，控制所述第一设备获取预设时间内的实时人员行为；
判断所述实时人员行为是否存在所述违规行为，若存在，则获取所述人员的人员位置信息；
获取值班信息，所述值班信息包括值班人员信息以及值班位置信息，所述值班位置信息为值班人员的实时位置信息；
根据所述值班位置信息以及所述人员位置信息确定所述值班人员通过预设通行方式到达所述人员位置信息的预计抵达时间；
判断所述值班人员在预计抵达时间内是否到达所述人员位置信息；
若所述值班人员在预计抵达时间内能到达所述人员位置信息，则获取所述值班人员的值班行为；
判断所述值班行为是否满足所述违规行为；
若所述值班人员在预计抵达时间内不能到达所述人员位置信息和/或所述值班行为满足所述违规行为，则生成权限消除指令，控制解除所述值班人员的人员权限，并获取距离所述仓库最近的管理部门位置信息，并将报警信息发送至与所述管理部门位置信息对应的目标设备。
在另一种可能实现的方式中，所述根据所述值班位置信息以及所述人员位置信息确定所述值班人员通过预设通行方式到达所述人员位置信息的预计抵达时间，之后还包括：
判断所述人员位置信息在预计抵达时间内是否离开预设保护区域；
若所述人员位置信息在预计抵达时间内离开预设保护区域，则生成仓外监测指令，控制第二设备对所述人员进行红外跟踪，实时获取所述人员的实时位置信息；
基于所述实时位置信息以及所述值班位置信息，生成实时导航路线。
在另一种可能实现的方式中，所述若所述人员位置信息在预计抵达时间内离开预设保护区域，则生成仓外监测指令，控制第二设备对所述人员进行红外跟踪，之前还包括：
获取环境天气信息，所述环境天气信息为仓库外的实时天气信息；
判断所述环境天气信息是否满足于执行所述第二设备运作的预设天气信息；
若不满足，则获取监控图像信息，根据所述监控图像信息对所述人员的行驶路线进行预测，生成搜寻路线。
在另一种可能实现的方式中，所述方法还包括：
获取网络服务状态信息；
判断所述网络服务状态信息是否满足于控制所述第一设备和/或所述第二设备；
若所述网络服务状态信息不满足于控制所述第一设备以及和/或第二设备，则生成临时网络指令，将所述网络服务状态信息的网络状态切换为备用网络状态。
在另一种可能实现的方式中，所述方法还包括：
获取当前时间信息、实时温度信息以及实时湿度信息，所述实时温度信息为所述仓库内不同位置所对应的温度信息，所述实时湿度信息为在所述仓库内不同位置所对应的湿度信息；
将所述实时温度信息、实时湿度信息与时间信息相关联，生成温度数据曲线以及湿度数据曲线；
基于所述温度数据曲线以及湿度数据曲线确定在所述当前时间信息中超过预设温度以及预设温度的异常位置信息；
将所述异常位置信息以及所述环境天气信息进行结合，判断位于所述异常位置信息的通风装置是否满足预设开启要求；
若位于所述异常位置信息的通风装置满足预设开启要求，则生成通风开启指令，控制开启所述通风装置进行通风；
若位于所述异常位置信息的通风装置不满足预设开启要求，则生成人工调节信息。
第二方面，本申请提供一种智能权限系统权限控制装置，采用如下的技术方案：
一种智能权限系统权限控制装置，包括：
任务获取模块，用于获取仓库分配任务，所述仓库分配任务用于表示在当前时间或未来预设时间内指派人员进入仓库内所执行的任务；
任务确认模块，用于基于所述仓库分配任务确定任务执行权限、任务执行时间以及任务执行信息；
状态获取模块，用于获取仓库的仓门状态信息，所述仓门状态信息为在所述任务执行时间内仓门处人员存在状态信息；
行为确定模块，用于根据仓门状态信息确定当前是否有人员到达仓门，若有人员到达仓门，则获取人员身份信息，并基于所述人员身份信息确定与所述人员身份信息所对应的人员权限，判断所述人员权限与所述任务执行权限是否相匹配，若匹配，则控制开启所述仓门，并控制第一设备对所述人员进行监测，确定所述人员的人员行为信息；
分析计算模块，用于根据所述任务执行信息确定标准行为信息，并将所述人员行为信息与所述标准行为信息进行对照，判断所述人员是否存在违规行为，若存在所述违规行为，则将所述违规行为与预设权限行为进行分析计算，生成行为分值；
权限控制模块，用于判断所述行为分值是否满足预设行为分值范围，若不满足，则生成权限消除指令，控制解除所述人员在执行与所述仓库分配任务同等领域的人员权限。
在一种可能的实现方式中，所述分析计算模块将所述违规行为与预设权限行为进行分析计算，生成行为分值，具体用于：
获取所述人员的当前行为分值，所述当前行为分值用于表示当前所述人员在不同任务领域中所对应的行为分值；
基于所述预设权限行为确定不同领域行为权限中不同权限违规行为所对应的违规分值；
将所述领域行为权限以及所述违规分值分别与所述权限违规行为进行绑定，生成行为训练样本；
创建行为模型，并基于所述行为训练样本对所述行为模型进行训练，得到训练好的行为模型；
将所述违规行为输入至所述行为模型中进行识别，得到违规行为分值；
基于所述违规行为分值以及所述当前行为分值进行差值计算更新，生成行为分值。
在另一种可能的实现方式中，所述装置还包括：实时监测模块、位置获取模块、值班获取模块、时间确定模块、抵达判断模块、值班行为获取模块、值班行为判断模块以及权限消除模块，其中，
所述实时监测模块，用于当控制解除所述人员的人员权限后，生成仓内监测指令，控制所述第一设备获取预设时间内的实时人员行为；
所述位置获取模块，用于判断所述实时人员行为是否存在所述违规行为，若存在，则获取所述人员的人员位置信息；
所述值班获取模块，用于获取值班信息，所述值班信息包括值班人员信息以及值班位置信息，所述值班位置信息为值班人员的实时位置信息；
所述时间确定模块，用于根据所述值班位置信息以及所述人员位置信息确定所述值班人员通过预设通行方式到达所述人员位置信息的预计抵达时间；
所述抵达判断模块，用于判断所述值班人员在预计抵达时间内是否到达所述人员位置信息；
所述值班行为获取模块，用于当所述值班人员在预计抵达时间内能到达所述人员位置信息时，获取所述值班人员的值班行为；
所述值班行为判断模块，用于判断所述值班行为是否满足所述违规行为；
所述权限消除模块，用于当所述值班人员在预计抵达时间内不能到达所述人员位置信息和/或所述值班行为满足所述违规行为时，生成权限消除指令，控制解除所述值班人员的人员权限，并获取距离所述仓库最近的管理部门位置信息，并将报警信息发送至与所述管理部门位置信息对应的目标设备。
在另一种可能的实现方式中，所述装置还包括：区域判断模块、仓外监测模块以及导航生成模块，其中，
所述区域判断模块，用于判断所述人员位置信息在预计抵达时间内是否离开预设保护区域；
所述仓外监测模块，用于当所述人员位置信息在预计抵达时间内离开预设保护区域时，生成仓外监测指令，控制第二设备对所述人员进行红外跟踪，实时获取所述人员的实时位置信息；
所述导航生成模块，用于基于所述实时位置信息以及所述值班位置信息，生成实时导航路线。
在另一种可能的实现方式中，所述装置还包括：天气获取模块、天气判断模块以及路线预测模块，其中，
所述天气获取模块，用于获取环境天气信息，所述环境天气信息为仓库外的实时天气信息；
所述天气判断模块，用于判断所述环境天气信息是否满足于执行所述第二设备运作的预设天气信息；
所述路线预测模块，用于当不满足时，获取监控图像信息，根据所述监控图像信息对所述人员的行驶路线进行预测，生成搜寻路线。
在另一种可能的实现方式中，所述装置还包括：网络获取模块、网络判断模块以及网络切换模块，其中，
所述网络获取模块，用于获取网络服务状态信息；
所述网路判断模块，用于判断所述网络服务状态信息是否满足于控制所述第一设备和/或所述第二设备；
所述网络切换模块，用于当所述网络服务状态信息不满足于控制所述第一设备以及和/或第二设备时，生成临时网络指令，将所述网络服务状态信息的网络状态切换为备用网络状态。
在另一种可能的实现方式中，所述装置还包括：环境获取模块、曲线生成模块、异常确定模块、信息结合模块、通风控制模块以及人工调节模块，其中，
所述环境获取模块，用于获取当前时间信息、实时温度信息以及实时湿度信息，所述实时温度信息为所述仓库内不同位置所对应的温度信息，所述实时湿度信息为在所述仓库内不同位置所对应的湿度信息；
所述曲线生成模块，用于将所述实时温度信息、实时湿度信息与时间信息相关联，生成温度数据曲线以及湿度数据曲线；
所述异常确定模块，用于基于所述温度数据曲线以及湿度数据曲线确定在所述当前时间信息中超过预设温度以及预设温度的异常位置信息；
所述信息结合模块，用于将所述异常位置信息以及所述环境天气信息进行结合，判断位于所述异常位置信息的通风装置是否满足预设开启要求；
所述通风控制模块，用于当位于所述异常位置信息的通风装置满足预设开启要求时，生成通风开启指令，控制开启所述通风装置进行通风；
所述人工调节模块，用于当位于所述异常位置信息的通风装置不满足预设开启要求时，生成人工调节信息。
第三方面，本申请提供一种电子设备，采用如下的技术方案：
一个或者多个处理器；
存储器；一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置用于：执行第一方面任一项所述的一种智能权限系统权限控制方法。
第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：
一种计算机可读存储介质，包括：存储有能够被处理器加载并执行实现第一方面任一种可能的实现方式所示的一种智能权限系统权限控制方法的计算机程序。
综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：
通过采用上述技术方案，在对仓库进行智能权限进行权限控制时，获取仓库分配任务，基于所述仓库分配任务确定任务执行权限、任务执行时间以及任务执行信息，获取仓库的仓门状态信息，所述仓门状态信息为在所述任务执行时间内仓门处人员存在状态信息，根据仓门状态信息确定当前是否有人员到达仓门，若有人员到达仓门，则获取人员身份信息，并基于所述人员身份信息确定与所述人员身份信息所对应的人员权限，判断所述人员权限与所述任务执行权限是否相匹配，若匹配，则控制开启所述仓门，并控制第一设备对所述人员进行监测，确定所述人员的人员行为信息，根据所述任务执行信息确定标准行为信息，并将所述人员行为信息与所述标准行为信息进行对照，判断所述人员是否存在违规行为，若存在所述违规行为，则将所述违规行为与预设权限行为进行分析计算，生成行为分值，判断所述行为分值是否满足预设行为分值范围，若不满足，则生成权限消除指令，控制解除所述人员在执行与所述仓库分配任务同等领域的人员权限，从而提高仓库存储的安全性。
附图说明
图1是本申请实施例的一种智能权限系统权限控制方法的流程示意图；
图2是本申请实施例的一种智能权限系统权限控制装置的结构示意图；
图3是本申请实施例的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图1-3对本申请作进一步详细说明。
领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本申请的权利要求范围内都受到专利法的保护。
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，如无特殊说明，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
下面结合说明书附图对本申请实施例作进一步详细描述。
本申请实施例提供了一种智能权限系统权限控制方法，由通讯控制设备执行，如图1所示，该方法包括：
步骤S10，获取仓库分配任务。
其中，仓库分配任务用于表示在当前时间或未来预设时间内指派人员进入仓库内所执行的任务。
具体地，当需要进入仓库时，任务调度系统生成分配任务信息，并将分配任务信息发送至电子设备，其中分配任务信息包括：执行人员、任务执行时间、任务执行权限、任务执行信息以及任务执行位置。
步骤S11，基于仓库分配任务确定任务执行权限、任务执行时间以及任务执行信息。
具体地，调取仓库分配任务中的数据参数，得到与任务执行权限、任务执行时间以及任务执行信息相对应的数据信息。
步骤S12，获取仓库的仓门状态信息。
其中，仓门状态信息为在任务执行时间内仓门处人员存在状态信息。
在本申请实施例中，仓库的仓门表面设置有红外感应以及人脸识别装置，通过红外感应检测当前仓门处是否存在人员。
步骤S13，根据仓门状态信息确定当前是否有人员到达仓门，若有人员到达仓门，则获取人员身份信息，并基于人员身份信息确定与人员身份信息所对应的人员权限，判断人员权限与任务执行权限是否相匹配，若匹配，则控制开启仓门，并控制第一设备对人员进行监测，确定人员的人员行为信息。
对于本申请实施例来说，第一设备为仓内无人机，即预先将带有高清摄像头的仓内无人机摆放至仓库内的中心处，当检测到有人员进入到仓库内时，生成仓内监测指令，并将该指令发送至仓内无人机，以使得仓内无人机飞行至仓门处识别当前人员，并记录人员进入到仓内的人员行为信息。
在本申请实施例中，当检测到图像特征属于违规行为中的特征时，调整无人机到适当高度，其中，适当高度可以为预设设置的，也可以为根据人员身高信息进行判断。具体地，可以通过无人机当前高度以及人员身高进行无人机飞行高度调整，还可调整无人机搭载的高清摄像头的拍摄角度（仰俯角度）。
当检测到图像特征属于违规行为中的特征时，还可以控制无人机围绕该人员旋转飞行，以提高对该人员的全方位监控效率。
步骤S14，根据任务执行信息确定标准行为信息，并将人员行为信息与标准行为信息进行对照，判断人员是否存在违规行为，若存在违规行为，则将违规行为与预设权限行为进行分析计算，生成行为分值。
具体地，人员行为信息的分析的实现方式为图像特征识别技术，即获取人员进入到仓库内的行为图像，根据该图像确定人员所拿取的建材，并将该建材与任务执行信息中的标准行为所对应的建材进行对照，若该人员拿取非标准行为中对应的建材类型，则确定该人员为违规特征，即违规行为。
步骤S15，判断行为分值是否满足预设行为分值范围，若不满足，则生成权限消除指令，控制解除人员在执行与仓库分配任务同等领域的人员权限。
具体地，预设行为分值范围为85-100分，人员的初始行为分值为100分，在本申请实施例中，当人员触碰且为拿取非标准行为中对应的建材类型时，扣去5分值，当人员破坏非标准行为中对应的建材类型或标准行为中对应的建材类型时，扣去20分值，当人员拿取非标准行为中对应的建材类型时，扣去30分值。
在本申请实施例中，在对仓库进行智能权限进行权限控制时，获取仓库分配任务，基于仓库分配任务确定任务执行权限、任务执行时间以及任务执行信息，获取仓库的仓门状态信息，仓门状态信息为在任务执行时间内仓门处人员存在状态信息，根据仓门状态信息确定当前是否有人员到达仓门，若有人员到达仓门，则获取人员身份信息，并基于人员身份信息确定与人员身份信息所对应的人员权限，判断人员权限与任务执行权限是否相匹配，若匹配，则控制开启仓门，并控制第一设备对人员进行监测，确定人员的人员行为信息，根据任务执行信息确定标准行为信息，并将人员行为信息与标准行为信息进行对照，判断人员是否存在违规行为，若存在违规行为，则将违规行为与预设权限行为进行分析计算，生成行为分值，判断行为分值是否满足预设行为分值范围，若不满足，则生成权限消除指令，控制解除人员在执行与仓库分配任务同等领域的人员权限，从而提高仓库存储的安全性。
本申请实施例的一种可能的实现方式，步骤S14具体包括：获取人员的当前行为分值。其中，当前行为分值用于表示当前人员在不同任务领域中所对应的行为分值；基于预设权限行为确定不同领域行为权限中不同权限违规行为所对应的违规分值；将领域行为权限以及违规分值分别与权限违规行为进行绑定，生成行为训练样本；创建行为模型，并基于行为训练样本对行为模型进行训练，得到训练好的行为模型；将违规行为输入至行为模型中进行识别，得到违规行为分值；基于违规行为分值以及当前行为分值进行差值计算更新，生成行为分值。
本申请实施例的一种可能的实现方式，步骤S15之后还包括步骤S151、步骤S152、步骤S153、步骤S154、步骤S155、步骤S156、步骤S157以及步骤S158，其中，
步骤S151，当控制解除人员的人员权限后，生成仓内监测指令，控制第一设备获取预设时间内的实时人员行为。
步骤S152，判断实时人员行为是否存在违规行为，若存在，则获取人员的人员位置信息。
具体地，通过仓内无人机跟踪人员，确定人员的位置信息，并将人员位置信息进行封装，生成报警信息。
步骤S153，获取值班信息。
其中，值班信息包括值班人员信息以及值班位置信息，值班位置信息为值班人员的实时位置信息。
具体的，根据预先存储在数据库中的人员值班表，确定当前时间的值班人员信息，同时根据GPS定位功能确定值班人员的实时位置信息，例如：2022年3月9日上午14点20分，值班人员信息为张三，张三的实时位置信息为值班室。
步骤S154，根据值班位置信息以及人员位置信息确定值班人员通过预设通行方式到达人员位置信息的预计抵达时间。
对于本申请实施例来说，预设通行方式为巡逻车通行。巡逻车的类型包括汽车以及摩托车等。
步骤S155，判断值班人员在预计抵达时间内是否到达人员位置信息。
步骤S156，若值班人员在预计抵达时间内能到达人员位置信息，则获取值班人员的值班行为。
具体地，对值班行为进行识别的方式与步骤S14中对人员的违规行为识别的方式一致，在此不再阐述。
步骤S157，判断值班行为是否满足违规行为。
步骤S158，若值班人员在预计抵达时间内不能到达人员位置信息和/或值班行为满足违规行为，则生成权限消除指令，控制解除值班人员的人员权限，并获取距离仓库最近的管理部门位置信息，并将报警信息发送至与管理部门位置信息对应的目标设备。
在本申请实施例中，采用GeoHash算法获取附近管理部门位置以及管理部门距离当前仓库的距离，通过对距离进行分析，确定出距离仓库最近的管理部门位置信息，并将报警信息发送至管理部门位置信息对应的目标设备，其中，目标设备包括电脑、手机以及平板等。
具体地，GeoHash算法将二维经纬度坐标直接转换成字符串，每一个字符串代表一个矩形区域，也就是说，这个矩形区域内所有的点（经纬度坐标）都共享相同的GeoHash字符串，字符串的长度越大，矩形的区域就越小，经度也就越高。字符串相似的表示距离相近，这样可以利用字符串的前缀匹配来查询附近的POI信息。
其中，本申请实施例中利用GeoHash算法实现对管理部门位置信息的分析，GeoHash算法为本领域技术人员公知的技术手段，此处不再赘述。
本申请实施例的一种可能的实现方式，步骤S154之后还包括步骤S541、步骤S542、步骤S543以及步骤S544，其中，
步骤S541，判断人员位置信息在预计抵达时间内是否离开预设保护区域。
在本申请实施例中，预设保护区域为仓内无人机的在仓库内以及仓库外的飞行区域，在仓库外飞行区域为小于等于5米，即以仓库为圆心，5米为半径的区域。
具体地，判断人员位置信息是否在预计抵达时间离开预设保护区域，若离开，则表示在值班人员未赶到仓库时，该人员已经离开仓内无人机的监测区域。
步骤S542，若人员位置信息在预计抵达时间内离开预设保护区域，则生成仓外监测指令，控制第二设备对人员进行红外跟踪，实时获取人员的实时位置信息。
在本申请实施例中，第二设备为仓外无人机，仓外无人机自身配备红外摄像仪，实时检测人员的实时位置信息。
步骤S543，基于实时位置信息以及值班位置信息，生成实时导航路线。
具体地，根据实时位置信息、值班位置信息以及结合当前位置地图，绘制实时导航路线。
本申请实施例的一种可能的实现方式，步骤S542之前还包括步骤S421、S422以及步骤S423，其中，
步骤S421，获取环境天气信息。
其中，环境天气信息为仓库外的实时天气信息。
步骤S422，判断环境天气信息是否满足于执行第二设备运作的预设天气信息。
步骤S423，若不满足，则获取监控图像信息，根据监控图像信息对人员的行驶路线进行预测，生成搜寻路线。
具体地，在仓外无人机对人员进行红外跟踪时，实时获取环境天气信息，并对环境天气信息进行判断，确定当前天气是否满足仓外无人机运作的预设天气，例如：雷雨天气以及风暴天气，不适宜仓外无人机进行飞行监测，当不满足时，获取由监控设备拍摄的监控图像信息，根据监控图像信息对违规人员的行驶路线进行预测，生成搜索路线，以便于在特殊天气时值班人员对违规人员进行搜寻。
具体地，监控设备为安装在仓库周围的监控摄像头，根据监控图像信息中的人员出现时间次序，预测人员的逃离路线，即本方案中的搜寻路线。
本申请实施例的一种可能的实现方式，步骤S15之后还包括：获取网络服务状态信息；判断网络服务状态信息是否满足于控制第一设备和/或第二设备；若网络服务状态信息不满足于控制第一设备以及和/或第二设备，则生成临时网络指令，将网络服务状态信息的网络状态切换为备用网络状态。
具体地，在对仓内无人机以及仓外无人机进行网络控制时，若检测到当前的网络服务状态信息不满足控制仓内无人机和/或仓外无人机运行，及表示当前存在网络波动的情况，因此生成临时网络指令，控制网络服务状态信息的网络状态切换为备用网络状态，以减少因网络不通畅而导致的仓库盗窃事件发生。
本申请实施例的一种可能的实现方式，步骤S15之后还包括：获取当前时间信息、实时温度信息以及实时湿度信息，实时温度信息为仓库内不同位置所对应的温度信息，实时湿度信息为在仓库内不同位置所对应的湿度信息；将实时温度信息、实时湿度信息与时间信息相关联，生成温度数据曲线以及湿度数据曲线；基于温度数据曲线以及湿度数据曲线确定在当前时间信息中超过预设温度以及预设温度的异常位置信息；将异常位置信息以及环境天气信息进行结合，判断位于异常位置信息的通风装置是否满足预设开启要求；若位于异常位置信息的通风装置满足预设开启要求，则生成通风开启指令，控制开启通风装置进行通风；若位于异常位置信息的通风装置不满足预设开启要求，则生成人工调节信息。
具体地，通过预先在仓库内不同位置安装温度传感器以及湿度传感器，以获取实时温度信息以及实时湿度信息，预设湿度为12.5%，预设温度为20摄氏度，当实时温度信息中的温度值超过预设温度时，确定与温度值相匹配的温度传感器位置，当实时湿度信息中的湿度值超过预设湿度时，确定与湿度值相匹配的湿度传感器位置。
上述实施例从方法流程的角度介绍一种智能权限系统权限控制方法，下述实施例从虚拟模块或者虚拟单元的角度介绍了一种智能权限系统权限控制装置，具体详见下述实施例。
本申请实施例提供一种智能权限系统权限控制装置，如图2所示，该智能权限系统权限控制装置具体可以包括：
任务获取模块21，用于获取仓库分配任务，仓库分配任务用于表示在当前时间或未来预设时间内指派人员进入仓库内所执行的任务；
任务确认模块22，用于基于仓库分配任务确定任务执行权限、任务执行时间以及任务执行信息；
状态获取模块23，用于获取仓库的仓门状态信息，仓门状态信息为在任务执行时间内仓门处人员存在状态信息；
行为确定模块24，用于根据仓门状态信息确定当前是否有人员到达仓门，若有人员到达仓门，则获取人员身份信息，并基于人员身份信息确定与人员身份信息所对应的人员权限，判断人员权限与任务执行权限是否相匹配，若匹配，则控制开启仓门，并控制第一设备对人员进行监测，确定人员的人员行为信息；
分析计算模块25，用于根据任务执行信息确定标准行为信息，并将人员行为信息与标准行为信息进行对照，判断人员是否存在违规行为，若存在违规行为，则将违规行为与预设权限行为进行分析计算，生成行为分值；
权限控制模块26，用于判断行为分值是否满足预设行为分值范围，若不满足，则生成权限消除指令，控制解除人员在执行与仓库分配任务同等领域的人员权限。
本申请实施例的一种可能的实现方式，分析计算模块25将违规行为与预设权限行为进行分析计算，生成行为分值，具体用于：
获取人员的当前行为分值，当前行为分值用于表示当前人员在不同任务领域中所对应的行为分值；
基于预设权限行为确定不同领域行为权限中不同权限违规行为所对应的违规分值；
将领域行为权限以及违规分值分别与权限违规行为进行绑定，生成行为训练样本；
创建行为模型，并基于行为训练样本对行为模型进行训练，得到训练好的行为模型；
将违规行为输入至行为模型中进行识别，得到违规行为分值；
基于违规行为分值以及当前行为分值进行差值计算更新，生成行为分值。
本申请实施例的另一种可能的实现方式，装置还包括：实时监测模块、位置获取模块、值班获取模块、时间确定模块、抵达判断模块、值班行为获取模块、值班行为判断模块以及权限消除模块，其中，
实时监测模块，用于当控制解除人员的人员权限后，生成仓内监测指令，控制第一设备获取预设时间内的实时人员行为；
位置获取模块，用于判断实时人员行为是否存在违规行为，若存在，则获取人员的人员位置信息；
值班获取模块，用于获取值班信息，值班信息包括值班人员信息以及值班位置信息，值班位置信息为值班人员的实时位置信息；
时间确定模块，用于根据值班位置信息以及人员位置信息确定值班人员通过预设通行方式到达人员位置信息的预计抵达时间；
抵达判断模块，用于判断值班人员在预计抵达时间内是否到达人员位置信息；
值班行为获取模块，用于当值班人员在预计抵达时间内能到达人员位置信息时，获取值班人员的值班行为；
值班行为判断模块，用于判断值班行为是否满足违规行为；
权限消除模块，用于当值班人员在预计抵达时间内不能到达人员位置信息和/或值班行为满足违规行为时，生成权限消除指令，控制解除值班人员的人员权限，并获取距离仓库最近的管理部门位置信息，并将报警信息发送至与管理部门位置信息对应的目标设备。
本申请实施例的另一种可能的实现方式，装置还包括：区域判断模块、仓外监测模块以及导航生成模块，其中，
区域判断模块，用于判断人员位置信息在预计抵达时间内是否离开预设保护区域；
仓外监测模块，用于当人员位置信息在预计抵达时间内离开预设保护区域时，生成仓外监测指令，控制第二设备对人员进行红外跟踪，实时获取人员的实时位置信息；
导航生成模块，用于基于实时位置信息以及值班位置信息，生成实时导航路线。
本申请实施例的另一种可能的实现方式，装置还包括：天气获取模块、天气判断模块以及路线预测模块，其中，
天气获取模块，用于获取环境天气信息，环境天气信息为仓库外的实时天气信息；
天气判断模块，用于判断环境天气信息是否满足于执行第二设备运作的预设天气信息；
路线预测模块，用于当不满足时，获取监控图像信息，根据监控图像信息对人员的行驶路线进行预测，生成搜寻路线。
本申请实施例的另一种可能的实现方式，装置还包括：网络获取模块、网络判断模块以及网络切换模块，其中，
网络获取模块，用于获取网络服务状态信息；
网路判断模块，用于判断网络服务状态信息是否满足于控制第一设备和/或第二设备；
网络切换模块，用于当网络服务状态信息不满足于控制第一设备以及和/或第二设备时，生成临时网络指令，将网络服务状态信息的网络状态切换为备用网络状态。
本申请实施例的另一种可能的实现方式，装置还包括：环境获取模块、曲线生成模块、异常确定模块、信息结合模块、通风控制模块以及人工调节模块，其中，
环境获取模块，用于获取当前时间信息、实时温度信息以及实时湿度信息，实时温度信息为仓库内不同位置所对应的温度信息，实时湿度信息为在仓库内不同位置所对应的湿度信息；
曲线生成模块，用于将实时温度信息、实时湿度信息与时间信息相关联，生成温度数据曲线以及湿度数据曲线；
异常确定模块，用于基于温度数据曲线以及湿度数据曲线确定在当前时间信息中超过预设温度以及预设温度的异常位置信息；
信息结合模块，用于将异常位置信息以及环境天气信息进行结合，判断位于异常位置信息的通风装置是否满足预设开启要求；
通风控制模块，用于当位于异常位置信息的通风装置满足预设开启要求时，生成通风开启指令，控制开启通风装置进行通风；
人工调节模块，用于当位于异常位置信息的通风装置不满足预设开启要求时，生成人工调节信息。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本申请实施例中提供了一种电子设备，如图3所示，图3所示的电子设备300包括：处理器301和存储器303。其中，处理器301和存储器303相连，如通过总线302相连。可选地，电子设备300还可以包括收发器304。需要说明的是，实际应用中收发器304不限于一个，该电子设备300的结构并不构成对本申请实施例的限定。
处理器301可以是CPU（Central Processing Unit，中央处理器），通用处理器，DSP（Digital Signal Processor，数据信号处理器），ASIC（Application SpecificIntegrated Circuit，专用集成电路），FPGA（Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器301也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，DSP和微处理器的组合等。
总线302可包括一通路，在上述组件之间传送信息。总线302可以是PCI（Peripheral Component Interconnect，外设部件互连标准）总线或EISA（ExtendedIndustry Standard Architecture，扩展工业标准结构）总线等。总线302可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图3中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器303可以是ROM（Read Only Memory，只读存储器）或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，RAM（Random Access Memory，随机存取存储器）或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是EEPROM（Electrically ErasableProgrammable Read Only Memory，电可擦可编程只读存储器）、CD-ROM（Compact DiscRead Only Memory，只读光盘）或其他光盘存储、光碟存储（包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等）、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。
存储器303用于存储执行本申请方案的应用程序代码，并由处理器301来控制执行。处理器301用于执行存储器303中存储的应用程序代码，以实现前述方法实施例所示的内容。
其中，电子设备包括但不限于：移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA（个人数字助理）、PAD（平板电脑）、PMP（便携式多媒体播放器）、车载终端（例如车载导航终端）等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。还可以为服务器等。图3示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机可以执行前述方法实施例中相应内容。与相关技术相比，本申请实施例中，在对仓库进行智能权限进行权限控制时，获取仓库分配任务，基于仓库分配任务确定任务执行权限、任务执行时间以及任务执行信息，获取仓库的仓门状态信息，仓门状态信息为在任务执行时间内仓门处人员存在状态信息，根据仓门状态信息确定当前是否有人员到达仓门，若有人员到达仓门，则获取人员身份信息，并基于人员身份信息确定与人员身份信息所对应的人员权限，判断人员权限与任务执行权限是否相匹配，若匹配，则控制开启仓门，并控制第一设备对人员进行监测，确定人员的人员行为信息，根据任务执行信息确定标准行为信息，并将人员行为信息与标准行为信息进行对照，判断人员是否存在违规行为，若存在违规行为，则将违规行为与预设权限行为进行分析计算，生成行为分值，判断行为分值是否满足预设行为分值范围，若不满足，则生成权限消除指令，控制解除人员在执行与仓库分配任务同等领域的人员权限，从而提高仓库存储的安全性。
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
以上仅是本申请的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。
Claims (9)
1.一种智能权限系统权限控制方法，其特征在于，包括：
获取仓库分配任务，所述仓库分配任务用于表示在当前时间或未来预设时间内指派人员进入仓库内所执行的任务；
基于所述仓库分配任务确定任务执行权限、任务执行时间以及任务执行信息；
获取仓库的仓门状态信息，所述仓门状态信息为在所述任务执行时间内仓门处人员存在状态信息；
根据仓门状态信息确定当前是否有人员到达仓门，若有人员到达仓门，则获取人员身份信息，并基于所述人员身份信息确定与所述人员身份信息所对应的人员权限，判断所述人员权限与所述任务执行权限是否相匹配，若匹配，则控制开启所述仓门，并控制第一设备对所述人员进行监测，确定所述人员的人员行为信息；
根据所述任务执行信息确定标准行为信息，并将所述人员行为信息与所述标准行为信息进行对照，判断所述人员是否存在违规行为，若存在所述违规行为，则将所述违规行为与预设权限行为进行分析计算，生成行为分值；
所述将所述违规行为与预设权限行为进行分析计算，生成行为分值，包括：
获取所述人员的当前行为分值，所述当前行为分值用于表示当前所述人员在不同任务领域中所对应的行为分值；
基于所述预设权限行为确定不同领域行为权限中不同权限违规行为所对应的违规分值；
将所述领域行为权限以及所述违规分值分别与所述权限违规行为进行绑定，生成行为训练样本；
创建行为模型，并基于所述行为训练样本对所述行为模型进行训练，得到训练好的行为模型；
将所述违规行为输入至所述行为模型中进行识别，得到违规行为分值；
基于所述违规行为分值以及所述当前行为分值进行差值计算更新，生成行为分值；
判断所述行为分值是否满足预设行为分值范围，若不满足，则生成权限消除指令，控制解除所述人员在执行与所述仓库分配任务同等领域的人员权限。
2.根据权利要求1所述的一种智能权限系统权限控制方法，其特征在于，所述控制解除所述人员在执行与所述仓库分配任务同等领域的人员权限，之后还包括：
当控制解除所述人员的人员权限后，生成仓内监测指令，控制所述第一设备获取预设时间内的实时人员行为；
判断所述实时人员行为是否存在所述违规行为，若存在，则获取所述人员的人员位置信息；
获取值班信息，所述值班信息包括值班人员信息以及值班位置信息，所述值班位置信息为值班人员的实时位置信息；
根据所述值班位置信息以及所述人员位置信息确定所述值班人员通过预设通行方式到达所述人员位置信息的预计抵达时间；
判断所述值班人员在预计抵达时间内是否到达所述人员位置信息；
若所述值班人员在预计抵达时间内能到达所述人员位置信息，则获取所述值班人员的值班行为；
判断所述值班行为是否满足所述违规行为；
若所述值班人员在预计抵达时间内不能到达所述人员位置信息和/或所述值班行为满足所述违规行为，则生成权限消除指令，控制解除所述值班人员的人员权限，并获取距离所述仓库最近的警局位置信息，并将报警信息发送至与所述警局位置信息对应的目标设备。
3.根据权利要求2所述的一种智能权限系统权限控制方法，其特征在于，所述根据所述值班位置信息以及所述人员位置信息确定所述值班人员通过预设通行方式到达所述人员位置信息的预计抵达时间，之后还包括：
判断所述人员位置信息在预计抵达时间内是否离开预设保护区域；
若所述人员位置信息在预计抵达时间内离开预设保护区域，则生成仓外监测指令，控制第二设备对所述人员进行红外跟踪，实时获取所述人员的实时位置信息；
基于所述实时位置信息以及所述值班位置信息，生成实时导航路线。
4.根据权利要求3所述的一种智能权限系统权限控制方法，其特征在于，所述若所述人员位置信息在预计抵达时间内离开预设保护区域，则生成仓外监测指令，控制第二设备对所述人员进行红外跟踪，之前还包括：
获取环境天气信息，所述环境天气信息为仓库外的实时天气信息；
判断所述环境天气信息是否满足于执行所述第二设备运作的预设天气信息；
若不满足，则获取监控图像信息，根据所述监控图像信息对所述人员的行驶路线进行预测，生成搜寻路线。
5.根据权利要求4所述的一种智能权限系统权限控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取网络服务状态信息；
判断所述网络服务状态信息是否满足于控制所述第一设备和/或所述第二设备；
若所述网络服务状态信息不满足于控制所述第一设备以及和/或第二设备，则生成临时网络指令，将所述网络服务状态信息的网络状态切换为备用网络状态。
6.根据权利要求4所述的一种智能权限系统权限控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取当前时间信息、实时温度信息以及实时湿度信息，所述实时温度信息为所述仓库内不同位置所对应的温度信息，所述实时湿度信息为在所述仓库内不同位置所对应的湿度信息；
将所述实时温度信息、实时湿度信息与时间信息相关联，生成温度数据曲线以及湿度数据曲线；
基于所述温度数据曲线以及湿度数据曲线确定在所述当前时间信息中超过预设温度以及预设温度的异常位置信息；
将所述异常位置信息以及所述环境天气信息进行结合，判断位于所述异常位置信息的通风装置是否满足预设开启要求；
若位于所述异常位置信息的通风装置满足预设开启要求，则生成通风开启指令，控制开启所述通风装置进行通风；
若位于所述异常位置信息的通风装置不满足预设开启要求，则生成人工调节信息。
7.一种智能权限系统权限控制装置，其特征在于，包括：
任务获取模块，用于获取仓库分配任务，所述仓库分配任务用于表示在当前时间或未来预设时间内指派人员进入仓库内所执行的任务；
任务确认模块，用于基于所述仓库分配任务确定任务执行权限、任务执行时间以及任务执行信息；
状态获取模块，用于获取仓库的仓门状态信息，所述仓门状态信息为在所述任务执行时间内仓门处人员存在状态信息；
行为确定模块，用于根据仓门状态信息确定当前是否有人员到达仓门，若有人员到达仓门，则获取人员身份信息，并基于所述人员身份信息确定与所述人员身份信息所对应的人员权限，判断所述人员权限与所述任务执行权限是否相匹配，若匹配，则控制开启所述仓门，并控制第一设备对所述人员进行监测，确定所述人员的人员行为信息；
分析计算模块，用于根据所述任务执行信息确定标准行为信息，并将所述人员行为信息与所述标准行为信息进行对照，判断所述人员是否存在违规行为，若存在所述违规行为，则将所述违规行为与预设权限行为进行分析计算，生成行为分值；
权限控制模块，用于判断所述行为分值是否满足预设行为分值范围，若不满足，则生成权限消除指令，控制解除所述人员在执行与所述仓库分配任务同等领域的人员权限；
所述分析计算模块将所述违规行为与预设权限行为进行分析计算，生成行为分值，具体用于：
获取所述人员的当前行为分值，所述当前行为分值用于表示当前所述人员在不同任务领域中所对应的行为分值；
基于所述预设权限行为确定不同领域行为权限中不同权限违规行为所对应的违规分值；
将所述领域行为权限以及所述违规分值分别与所述权限违规行为进行绑定，生成行为训练样本；
创建行为模型，并基于所述行为训练样本对所述行为模型进行训练，得到训练好的行为模型；
将所述违规行为输入至所述行为模型中进行识别，得到违规行为分值；
基于所述违规行为分值以及所述当前行为分值进行差值计算更新，生成行为分值。
8.一种电子设备，其特征在于，其包括：
一个或者多个处理器；
存储器；一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置用于：执行根据权利要求1～6任一项所述的一种智能权限系统权限控制方法。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1～6任一项所述的一种智能权限系统权限控制方法。
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Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117057588B (zh) * | 2023-10-11 | 2024-01-23 | 南方电网调峰调频发电有限公司信息通信分公司 | 一种电网运维的监控管理方法及系统 |
Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107579865A (zh) * | 2017-10-18 | 2018-01-12 | 北京奇虎科技有限公司 | 分布式代码服务器的权限管理方法、装置及系统 |
| CN108537481A (zh) * | 2018-03-27 | 2018-09-14 | 北京华科众合科技有限公司 | 一种基于云服务的智能仓储系统及仓储方法 |
| CN109146374A (zh) * | 2018-08-15 | 2019-01-04 | 国网山东省电力公司济南供电公司 | 一种智能仓库集成实施方法 |
| CN109815685A (zh) * | 2019-01-18 | 2019-05-28 | 新华网股份有限公司 | 用户权限管理方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
| CN110458489A (zh) * | 2019-07-05 | 2019-11-15 | 宁波海上鲜信息技术有限公司 | 仓库监管方法、系统、存储介质及其智能终端 |
| CN114090985A (zh) * | 2020-07-30 | 2022-02-25 | 北京金山云网络技术有限公司 | 区块链中用户操作权限的设置方法、装置和电子设备 |
| CN114266065A (zh) * | 2021-11-17 | 2022-04-01 | 奇安信科技集团股份有限公司 | 基于标签数据的访问权限控制方法、装置及设备 |
| CN114387750A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-22 | 东旭新能源投资有限公司 | 一种变电设备监测的方法、装置、设备及存储介质 |
| CN114913653A (zh) * | 2022-04-27 | 2022-08-16 | 北京良安科技有限公司 | 一种用于粮仓存储安全的监测方法、装置、设备及介质 |
| CN115223246A (zh) * | 2022-07-19 | 2022-10-21 | 中国兵器装备集团自动化研究所有限公司 | 一种人员违规行为识别方法、装置、设备及存储介质 |
| CN115346163A (zh) * | 2021-04-27 | 2022-11-15 | 顺丰科技有限公司 | 仓库安全监控方法、装置、系统、设备和计算机存储介质 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| AU2022256517A1 (en) * | 2021-04-16 | 2023-11-09 | Strong Force Vcn Portfolio 2019, Llc | Systems, methods, kits, and apparatuses for digital product network systems and biology-based value chain networks |
-
2023
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Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107579865A (zh) * | 2017-10-18 | 2018-01-12 | 北京奇虎科技有限公司 | 分布式代码服务器的权限管理方法、装置及系统 |
| CN108537481A (zh) * | 2018-03-27 | 2018-09-14 | 北京华科众合科技有限公司 | 一种基于云服务的智能仓储系统及仓储方法 |
| CN109146374A (zh) * | 2018-08-15 | 2019-01-04 | 国网山东省电力公司济南供电公司 | 一种智能仓库集成实施方法 |
| CN109815685A (zh) * | 2019-01-18 | 2019-05-28 | 新华网股份有限公司 | 用户权限管理方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
| CN110458489A (zh) * | 2019-07-05 | 2019-11-15 | 宁波海上鲜信息技术有限公司 | 仓库监管方法、系统、存储介质及其智能终端 |
| CN114090985A (zh) * | 2020-07-30 | 2022-02-25 | 北京金山云网络技术有限公司 | 区块链中用户操作权限的设置方法、装置和电子设备 |
| CN115346163A (zh) * | 2021-04-27 | 2022-11-15 | 顺丰科技有限公司 | 仓库安全监控方法、装置、系统、设备和计算机存储介质 |
| CN114266065A (zh) * | 2021-11-17 | 2022-04-01 | 奇安信科技集团股份有限公司 | 基于标签数据的访问权限控制方法、装置及设备 |
| CN114387750A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-22 | 东旭新能源投资有限公司 | 一种变电设备监测的方法、装置、设备及存储介质 |
| CN114913653A (zh) * | 2022-04-27 | 2022-08-16 | 北京良安科技有限公司 | 一种用于粮仓存储安全的监测方法、装置、设备及介质 |
| CN115223246A (zh) * | 2022-07-19 | 2022-10-21 | 中国兵器装备集团自动化研究所有限公司 | 一种人员违规行为识别方法、装置、设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 基于公安知识图谱的用户画像研究;王杰;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 社会科学Ⅰ辑》(第07期);G113-19 * |
| 基于隔离机制的Android平台权限保障策略的研究;彭颖;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》(第04期);I138-309 * |
Also Published As
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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