CN117371762B - 基于环境监控远程部署管理平台 - Google Patents

基于环境监控远程部署管理平台 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于环境监控远程部署管理平台，涉及远程部署领域，解决了现有无人叉车工作没有充分考虑到货物工作量和无人叉车工作效率的合理配置，造成无人叉车的工作性能无法充分发挥，导致获取运输效率低下的问题，所述部署管理平台包括远程监控模块、获取加密模块、解密部署模块和安全管理模块，远程监控模块获取远程监控数据，获取加密模块获取远程部署数据并进行加密，解密部署模块根据远程部署数据对无人叉车进行工作部署，安全管理模块对无人叉车以及无人叉车工作仓库进行安全管理，本发明通过远程部署管理平台在无人叉车领域进行应用，充分发挥无人叉车的工作性能，提高了无人叉车的运行效率和工作安全性。

Description

基于环境监控远程部署管理平台
技术领域
本发明属于远程部署领域，涉及环境监控技术，具体是基于环境监控远程部署管理平台。
背景技术
环境监控技术是指通过传感器、监测设备和数据分析等手段，实时监测和评估环境中的各种参数和指标，以实现对环境质量、安全性和可持续性的监控和管理，无人叉车是一种无需人工操控的自动化叉车设备。它通过搭载各种传感器和导航设备，如激光雷达、摄像头、惯性导航系统等，实现对周围环境的感知和导航，无人叉车可以根据预设的路径和任务，自主地进行货物的搬运、堆垛等操作，提高物流效率和安全性。
现有的基于环境监控远程部署管理平台统一安排无人叉车对货物进行搬运，没有充分考虑到货物工作量和无人叉车工作效率的合理配置，造成无人叉车的工作性能无法充分发挥，导致获取运输效率低下，为此，我们提出基于环境监控远程部署管理平台。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供基于环境监控远程部署管理平台。
本发明获取环境监控数据、无人叉车监控数据和获取监控数据得到远程监控数据，接收服务器输送的任务数据并对任务数据进行分级得到任务优先级分级数据，通过无人叉车监控数据计算得到无人叉车工作性能分级数据，综合任务优先级分级数据和无人叉车工作性能分级数据得到远程部署数据，利用加密算法对远程部署数据进行加密和解密，通过货物监控数据计算得到货物任务量分级数据，根据无人叉车工作性能分级数据和货物任务量分级数据对无人叉车进行远程工作部署，通过环境监控数据计算得到火灾判断系数并利用阈值对仓库进行火灾判断，得到火灾判断数据，通过远程监控数据并结合无人叉车的CPU工作温度数值计算得到无人叉车故障系数，并利用阈值判断得到叉车故障数据，综合火灾判断数据和叉车故障数据进行安全预警。
本发明通过为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案进行实现，基于环境监控远程部署管理平台各模块具体工作过程如下：
远程监控模块：获取远程监控数据；
获取加密模块：获取远程部署数据并进行加密；
解密部署模块：根据远程部署数据对无人叉车进行工作部署；
安全管理模块：对无人叉车以及无人叉车工作仓库进行安全管理；
还包括服务器，服务器分别与远程监控模块、获取加密模块、解密部署模块和安全管理模块相连。
进一步地，远程监控模块获取远程监控数据，具体如下：
远程监控模块包括环境监控单元、叉车监控单元和货物监控单元；
环境监控单元通过红外温度传感器获取环境温度数据，通过烟雾传感器获取环境烟雾浓度数据，通过红外一氧化碳传感器获取环境一氧化碳浓度数据，将环境温度数据、环境烟雾浓度数据和环境一氧化碳浓度数据设置为环境监控数据；
叉车监控单元通过第一地磅获取无人叉车的峰值载重数值，通过电池传感器获取无人叉车的工作续航时间数值，通过GPS传感器获取无人叉车的定位精度数值，将无人叉车的峰值载重数值、无人叉车的工作续航时间数值和无人叉车的定位精度数值设置为无人叉车监控数据；
货物监控单元获取通过第二地磅获取货物重量数值，通过第一摄像头获取货物体积数据，并将货物位置数据、货物重量数值和货物体积数据设置为货物监控数据；
远程监控模块将环境监控数据、无人叉车监控数据和货物监控数据设置为远程监控数据。
进一步地，获取加密模块获取远程部署数据并进行加密，具体如下：
获取加密模块包括任务数据单元、运行数据单元和数据加密单元；
任务数据单元接收服务器输送的任务数据，任务数据包括任务涉及货物的位置数据和任务完成截止日期，根据任务完成截止日期与当前日期的时间距离差值进行分级，得到任务优先级分级数据；
运行数据单元根据无人叉车监控数据获取无人叉车工作性能分级数据；
数据加密单元将任务优先级分级数据和无人叉车工作性能分级数据设置为远程部署数据，并对远程部署数据进行加密。
进一步地，运行数据单元获取无人叉车工作性能分级数据，具体如下：
获取无人叉车的峰值载重数值、无人叉车的工作续航时间数值和无人叉车的定位精度数值；
根据无人叉车的峰值载重数值、无人叉车的工作续航时间数值和无人叉车的定位精度数值，计算得到无人叉车性能系数Xn；
根据无人叉车的使用说明书和现实工作需求，设定无人叉车性能系数阈值Xn1和Xn2，且Xn1＞Xn2＞0；
针对无人叉车性能系数，设定第一性能区间、第二性能区间和第三性能区间，并通过无人叉车性能系数阈值Xn1和Xn2进行区间判断；
当Xn＞Xn1时，判断为第一性能区间；
当Xn1≥Xn＞Xn2，判断为第二性能区间；
当Xn2≥Xn＞0，判断为第三性能区间；
将第一性能区间、第二性能区间和第三性能区间分别对应的无人叉车设置为无人叉车工作性能分级数据。
进一步地，数据加密单元对远程部署数据进行加密，具体如下：
利用随机数生成器生成一个长度为128位的字节序列作为生成密钥并将生成密钥输送至数据解密单元；
通过Unicode解码器将远程部署数据转化为远程部署数据Unicode编码，再将远程部署数据Unicode编码转化为远程部署数据二进制编码，将远程部署数据二进制编码分成长度相等的数据分组，每个数据分组长度为128位，对应128位的字节序列密钥；
将当前数据分组的前一个数据分组作为初始向量，当前数据分组与初始向量进行异或运算（相异为一，相同为零），再使用生成密钥对异或运算的结果进行加密，将加密后的数据作为下一数据分组的初始向量，重复以上过程，将最后一个加密后的数据作为第一个数据分组的初始向量，完成对所有数据分组的加密，实现对远程部署数据的加密。
进一步地，解密部署模块对无人叉车进行工作部署，具体如下：
解密部署模块包括数据解密单元和任务部署单元；
数据解密单元对加密后的远程部署数据进行解密，具体如下：
对每个密文分组使用生成密钥进行解密，并于初始向量进行异或运算，解密后的数据是下一个密文分组的初始向量，将第一个解密后的数据为最后一个数据分组的初始向量，将解密后二进制编码通过Unicode编码器获取远程部署数据，完成对远程部署数据的解密；
任务部署单元获取货物任务量分级数据并结合无人叉车工作性能分级数据对无人叉车进行任务部署，具体如下：
将第一任务量区间对应的货物部署给第一性能区间对应的无人叉车进行完成，将第二任务量区间对应的货物部署给第二性能区间对应的无人叉车进行完成，将第三任务量区间对应的货物部署给第三性能区间对应的无人叉车进行完成。
任务部署单元获取货物任务量分级数据，具体如下：
根据环境监控数据获取货物体积数据和货物重量数值，根据远程部署数据得到任务优先级分级数据；
通过货物体积数据、货物重量数值计算和任务优先级分级数据，计算得到货物任务量系数Hw；
结合现实生产经验，设定货物任务量系数阈值Hw1和Hw2，且Hw1＞Hw2＞0；
针对货物任务量系数，设定第一任务量区间、第二任务量区间和第三任务量区间，并通过货物任务量系数阈值Hw1和Hw2进行区间判断；
当Hw＞Hw1时，判断为第一任务量区间；
当Hw1≥HwS＞Hw2，判断为第二任务量区间；
当Hw2≥Hw＞0，判断为第三任务量区间；
将第一任务量区间、第二任务量区间和第三任务量区间对应的货物设置为货物任务量分级数据。
进一步地，安全管理模块对无人叉车以及无人叉车工作仓库进行安全管理，具体如下：
安全管理模块包括仓库安全单元、叉车安全单元和安全预警单元；
仓库安全单元根据环境监控数据判断的到火灾判断数据；
叉车安全单元对无人叉车进行故障判断得到叉车故障数据；
将火灾判断数据和叉车故障数据输设置为预警数据；
安全预警单元根据预警数据进行安全预警，具体如下：
当仓库发生火灾，安全预警灯闪烁，安全预警单元利用通信设备拨打119报警；
当无人叉车为工作故障无人叉车，安全预警模块利用通信设备发维护人员发出通告，安排维护人员对工作故障无人叉车进行安全维护。
进一步地，仓库安全单元获取火灾判断数据，具体如下：
根据远程监控数据，获取环境温度数据、烟雾浓度数值和一氧化碳浓度数值；
根据环境温度数据、烟雾浓度数值和一氧化碳浓度数值，计算得到火灾判断系数Hz；
通过互联网分别获取火灾平均温度数值Wd1，火灾平均烟雾浓度数值Yw1和火灾平均一氧化碳浓度数值Co1计算得到火灾判断系数阈值数据Hz1；
当Hz≥Hz1，判断对应仓库发生火灾；
当Hz＜Hz1，判断对应仓库未发生火灾；
将仓库发生火灾和仓库未发生火灾对应的仓库设置为火灾判断数据。
进一步地，叉车安全单元获取叉车故障数据，具体如下：
根据远程监控数据得到无人叉车的工作续航时间数值和定位精度数值，通过CPU温度传感器获取无人叉车的CPU工作温度数值；
无人叉车的CPU工作温度数值、无人叉车的工作续航时间数值金和无人叉车的定位精度数值，计算得到无人叉车故障系数Cc；
根据无人叉车使用说明书获取无人叉车的CPU工作温度数值标准数值、无人叉车的工作续航时间标准数值和无人叉车的定位精度标准数值，计算得到无人叉车故障系数阈值Cc1；
当Cc＜Cc1，判断为工作正常无人叉车；
当Cc≥Cc1，判断工作故障无人叉车；
将工作正常无人叉车和故障无人叉车分别对应的无人叉车设置为叉车故障数据。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
1、本发明使用AES对称加密算法对远程部署数据进行加密，实现了远程部署数据的加密传输，提高了无人叉车远程部署的私密性与工作的安全性；
2、本发明通过远程部署管理平台在无人叉车领域进行应用，充分发挥无人叉车的工作性能，提高了无人叉车的运行效率和安全性，提高了无人叉车工作效益的同时使工作流程得到优化。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明：
图1为本发明的整体系统框图；
图2为本发明的实施步骤图；
图3为本发明的货物三维模型和最小组合长方体框示意图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
请参阅图1和图2，本发明提供一种技术方案：基于环境监控远程部署管理平台，包括远程监控模块、获取加密模块、解密部署模块和安全管理模块，远程监控模块、获取加密模块、解密部署模块和安全管理模块分别与服务器相连；
远程监控模块获取远程监控数据；
远程监控模块包括环境监控单元、叉车监控单元和货物监控单元，其中，环境监控单元包括红外温度传感器、烟雾传感器和红外一氧化碳传感器，叉车监控单元包括第一地磅、电池传感器和GPS传感器，货物监控单元包括第二地磅、n个第一摄像头、目标检测算法、机构光三维重建算法和最小包围盒算法；
环境监控单元获取环境监控数据，具体如下：
将红外温度传感器、烟雾传感器和红外一氧化碳传感器分别安装至无人叉车工作仓库的不同位置；
通过红外温度传感器监控无人叉车工作仓库不同位置、不同时间的温度数值作为环境温度数据，通过烟雾传感器监控无人叉车工作仓库不同位置、不同时间的烟雾浓度数值作为环境烟雾浓度数据，通过红外一氧化碳传感器监控无人叉车工作仓库不同位置、不同时间的一氧化碳浓度数值作为环境一氧化碳浓度数据；
将环境温度数据、环境烟雾浓度数据和环境一氧化碳浓度数据设置为环境监控数据；
叉车监控单元获取无人叉车监控数据，具体如下：
通过第一地磅对无人叉车进行负载测试，获取无人叉车的峰值载重数值，通过电池传感器获取无人叉车的工作续航时间数值，通过GPS传感器获取无人叉车的定位精度数值；
将无人叉车的峰值载重数值、无人叉车的工作续航时间数值和无人叉车的定位精度数值设置为无人叉车监控数据；
货物监控单元获取货物监控数据，具体如下：
通过第二地磅获取货物重量数值，通过n个第一摄像头获取货物的图像数据，图像数据包括但货物的左视图、俯视图和主视图；
请参阅图3，通过目标检测算法，在图像数据中检测出货物的位置和边界框，根据货物的左视图、俯视图和主视图使用机构光三维重建算法建立货物三维模型；
根据货物三维模型使用最小包围盒算法得到能够包围货物三维模型的最小组合长方体框，计算得到最小组合长方体框体积数值作为货物体积数据；
此处需要说明的是，最小组合长方体框体积数值为若干个长方体框体积数值相加得到，具体长方体框体积数值计算过程如下：
根据货物三维模型获取长方体框的长度数值为Lc、长方体框的宽度数值为Kc、长方体框的高度数值Hc，根据公式计算得到最小长方体框的体积数值；
将货物位置数据、货物重量数值和货物体积数据设置为货物监控数据；
远程监控模块将环境监控数据、无人叉车监控数据和货物监控数据设置为远程监控数据输送至获取加密模块、解密部署模块和安全管理模块；
需要说明的是：
目标检测算法是一种计算机视觉算法，用于在图像或视频中检测和定位特定目标的位置和边界框；
结构光三维重建算法是一种通过投射结构光或使用多个相机来获取物体三维形状的算法；
最小包围盒算法是一种用于计算能框住的最小边界框的算法，最小包围盒可以是一个矩形、长方体或其他形状。
获取加密模块获取远程部署数据并进行加密；
获取加密模块包括任务数据单元、运行数据单元和数据加密单元；
任务数据单元接收服务器输送的任务数据，任务数据包括任务涉及货物的位置数据和任务完成截止日期，根据任务完成截止日期与当前日期的时间距离差值进行分级，将任务数据划分为高优先级任务、中优先级任务和低优先级任务，其中，高优先级任务执行时间早于中优先级任务，中优先级任务执行时间早于低优先级任务；
将高优先级任务、中优先级任务和低优先级任务分别对应的具体任务和任务涉及货物的位置数据设置为任务优先级分级数据并输送至数据加密单元；
运行数据单元获取无人叉车工作性能分级数据，具体如下：
获取峰值载重数值、无人叉车的工作续航时间数值和无人叉车的定位精度数值；
根据公式计算得到无人叉车性能系数，可理解的是，Xn为无人叉车性能系数，Fz为无人叉车的峰值载重数值，Xs为无人叉车的工作续航时间数值，Dw为无人叉车的定位精度数值，a1为设定的无人叉车的峰值载重数值比例系数，a2为无人叉车的工作续航时间数值比例系数，且a1、a2均大于0；
根据无人叉车的使用说明书和现实工作需求，设定无人叉车性能系数阈值Xn1和Xn2，且Xn1＞Xn2＞0；
针对无人叉车性能系数，设定第一性能区间、第二性能区间和第三性能区间，并通过无人叉车性能系数阈值Xn1和Xn2进行区间判断；
当Xn＞Xn1时，判断为第一性能区间；
当Xn1≥Xn＞Xn2，判断为第二性能区间；
当Xn2≥Xn＞0，判断为第三性能区间；
可理解地是：第一性能区间对应的无人叉车性能优于第二性能区间对应的无人叉车，第二性能区间对应的无人叉车性能优于第三性能区间对应的无人叉车，将第一性能区间、第二性能区间和第三性能区间分别对应的无人叉车设置为无人叉车工作性能分级数据并输送至数据加密单元；
数据加密单元将任务优先级分级数据和无人叉车工作性能分级数据设置为远程部署数据，并对远程部署数据进行加密，本实施例中使用的加密算法为AES对称加密算法，加密过程具体如下：
利用随机数生成器生成一个长度为128位的字节序列作为生成密钥并将生成密钥输送至数据解密单元；
通过Unicode解码器将远程部署数据转化为远程部署数据Unicode编码，再将远程部署数据Unicode编码转化为远程部署数据二进制编码，将远程部署数据二进制编码分成长度相等的数据分组，每个数据分组长度为128位，对应128位的字节序列密钥；
此处需要说明的是：若远程部署数据二进制编码长度不是数据分组长度的整数倍，则对患者预问诊数据二进制编码高位用0进行填充，直至远程部署数据二进制编码为数据分组长度的整数倍；
将当前数据分组的前一个数据分组作为初始向量，当前数据分组与初始向量进行异或运算（相异为一，相同为零），再使用生成密钥对异或运算的结果进行加密，将加密后的数据作为下一数据分组的初始向量，重复以上过程，将最后一个加密后的数据作为第一个数据分组的初始向量，完成对所有数据分组的加密，实现对远程部署数据的加密；
将加密后的远程部署数据输送至解密部署模块；
需要说明的是：
AES对称加密算法使用相同的密钥对数据进行加密和解密，它是目前最常用的加密算法之一，被广泛应用于保护敏感数据的安全性，如网络通信、数据存储和传输等领域。
解密部署模块根据远程部署数据对无人叉车进行工作部署；
解密部署模块包括数据解密单元和任务部署单元；
数据解密单元对加密后的远程部署数据进行解密，具体如下：
对每个密文分组使用生成密钥进行解密，并于初始向量进行异或运算，解密后的数据是下一个密文分组的初始向量，将第一个解密后的数据为最后一个数据分组的初始向量，将解密后二进制编码通过Unicode编码器获取远程部署数据，完成对远程部署数据的解密；
任务部署单元对无人叉车进行任务部署，具体如下：
根据境监控数据获取货物体积数据和货物重量数值，根据远程部署数据得到任务优先级分级数据；
通过公式计算得到货物任务量系数，可理解的是：Hw为货物任务量系数，Vh为货物体积数据，Zh为货物重量数值，Rf为任务优先级数值，b1为设定的任务优先级数值比例系数且b1大于0，其中，针对任务优先级分级数据中的高优先级任务、中优先级任务和低优先级任务，分别使用F1、F2和F3进行参数赋值，且F1＞F2＞F3＞0；
结合现实生产经验，设定货物任务量系数阈值Hw1和Hw2，且Hw1＞Hw2＞0；
针对货物任务量系数，设定第一任务量区间、第二任务量区间和第三任务量区间，并通过货物任务量系数阈值Hw1和Hw2进行区间判断；
当Hw＞Hw1时，判断为第一任务量区间；
当Hw1≥HwS＞Hw2，判断为第二任务量区间；
当Hw2≥Hw＞0，判断为第三任务量区间；
可理解地是：第一任务量区间对应的货物搬运工作量大于第二任务量区间对应的货物搬运工作量，第二任务量区间对应的货物搬运工作量大于第三任务量区间对应的货物搬运工作量；
将第一任务量区间、第二任务量区间和第三任务量区间对应的货物设置为货物任务量分级数据，根据货物任务量分级数据对无人叉车进行工作部署，具体如下：
将第一任务量区间对应的货物部署给第一性能区间对应的无人叉车进行完成，将第二任务量区间对应的货物部署给第二性能区间对应的无人叉车进行完成，将第三任务量区间对应的货物部署给第三性能区间对应的的无人叉车进行完成；
安全管理模块对无人叉车以及无人叉车工作仓库进行安全管理；
安全管理模块包括仓库安全单元、叉车安全单元和安全预警单元，其中，叉车安全单元包括CPU温度传感器，安全预警单元包括安全预警灯和通信设备；
仓库安全单元根据环境监控数据对仓库进行判断，具体如下：
根据远程监控数据，获取环境温度数据、烟雾浓度数值和一氧化碳浓度数值；
根据公式，计算得到火灾判断系数Hz，可理解的是：Hz为火灾判断系数、Wd为环境温度数据、Yw为烟雾浓度数值、Co为一氧化碳浓度数值，c1为设定的温度数值比例系数且c1大于0；
通过互联网分别获取火灾平均温度数值Wd1，火灾平均烟雾浓度数值Yw1和火灾平均一氧化碳浓度数值Co1，根据公式，计算得到火灾判断系数阈值数据Hz1；
当Hz≥Hz1，判断对应仓库发生火灾；
当Hz＜Hz1，判断对应仓库未发生火灾；
将仓库发生火灾和仓库未发生火灾对应的仓库设置为火灾判断数据；
叉车安全单元对无人叉车进行故障判断，具体如下：
根据远程监控数据得到无人叉车的工作续航时间数值和定位精度数值，通过
CPU温度传感器获取无人叉车的CPU工作温度数值；
根据公式，计算得到无人叉车故障系数，可理解的是：Cc为无人叉车故障系数，Wc为无人叉车的CPU工作温度数值，Xs为无人叉车的工作续航时间数值，Dw为无人叉车的定位精度数值，d1为设定的CPU工作温度数值，b2为设定的工作续航时间数值比例系数，且d1、d2均大于0；
根据无人叉车使用说明书获取无人叉车的CPU工作温度数值标准数值Wc1，无人叉车的工作续航时间标准数值Xs1和无人叉车的定位精度标准数值Dd1；
根据公式计算得到无人叉车故障系数阈值Cc1；
当Cc＜Cc1，判断为工作正常无人叉车；
当Cc≥Cc1，判断工作故障无人叉车；
将工作正常无人叉车和作故障无人叉车分别对应的无人叉车设置为叉车故障数据；
将火灾判断数据和叉车故障数据输设置为预警数据输送至安全预警单元；
安全预警单元根据预警数据进行安全预警，具体如下：
当仓库发生火灾，安全预警灯闪烁，安全预警单元利用通信设备拨打119报警；
当无人叉车为工作故障无人叉车，安全预警模块利用通信设备发维护人员发出通告，安排维护人员对工作故障无人叉车进行安全维护。
在本申请中，若出现相应的计算公式，则上述计算公式均是去量纲取其数值计算，公式中存在的权重系数、比例系数等系数，其设置的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个结果值，关于权重系数和比例系数的大小，只要不影响参数与结果值的比例关系即可。
实施例二
基于同一发明的又一构思，现提出基于环境监控远程部署管理方法，包括如下步骤：
步骤S1：获取远程监控数据；
步骤S11：获取环境监控数据，具体如下：
步骤S111：将红外温度传感器、烟雾传感器和红外一氧化碳传感器分别安装至无人叉车工作仓库的不同位置；
步骤S1112：通过红外温度传感器监控无人叉车工作仓库不同位置、不同时间的温度数值作为环境温度数据，通过烟雾传感器监控无人叉车工作仓库不同位置、不同时间的烟雾浓度数值作为环境烟雾浓度数据，通过红外一氧化碳传感器监控无人叉车工作仓库不同位置、不同时间的一氧化碳浓度数值作为环境一氧化碳浓度数据；
步骤S1113：将环境温度数据、环境烟雾浓度数据和环境一氧化碳浓度数据设置为环境监控数据；
步骤S12：获取无人叉车监控数据，具体如下：
步骤S121：通过第一地磅对无人叉车进行负载测试，获取无人叉车的峰值载重数值，通过电池传感器获取无人叉车的工作续航时间数值，通过GPS传感器获取无人叉车的定位精度数值；
步骤S122：将无人叉车的峰值载重数值、无人叉车的工作续航时间数值和无人叉车的定位精度数值设置为无人叉车监控数据；
步骤S13：获取货物监控数据，具体如下：
步骤S131：通过第二地磅获取货物重量数值，通过n个第一摄像头获取货物的图像数据，图像数据包括但货物的左视图、俯视图和主视图；
步骤S132：通过目标检测算法，在图像数据中检测出货物的位置和边界框，根据货物的左视图、俯视图和主视图使用机构光三维重建算法建立货物三维模型；
步骤S133：根据货物三维模型使用最小包围盒算法得到能够包围货物三维模型的最小组合长方体框，计算得到最小组合长方体框体积数值作为货物体积数据；
步骤S134：根据货物三维模型获取长方体框的长度数值为Lc、长方体框的宽度数值为Kc、长方体框的高度数值Hc，根据公式计算得到最小长方体框的体积数值；
步骤S135：将货物位置数据、货物重量数值和货物体积数据设置为货物监控数据；
步骤S14：将环境监控数据、无人叉车监控数据和货物监控数据设置为远程监控数据输送至获取加密模块、解密部署模块和安全管理模块；
步骤S2：获取远程部署数据并进行加密；
步骤S21：接收服务器输送的任务数据，任务数据包括任务涉及货物的位置数据和任务完成截止日期，根据任务完成截止日期与当前日期的时间距离差值进行分级，将任务数据划分为高优先级任务、中优先级任务和低优先级任务，其中，高优先级任务执行时间早于中优先级任务，中优先级任务执行时间早于低优先级任务，将高优先级任务、中优先级任务和低优先级任务分别对应的具体任务和任务涉及货物的位置数据设置为任务优先级分级数据并输送至数据加密单元；
步骤S22：获取无人叉车工作性能分级数据，具体如下：
步骤S221：获取峰值载重数值、无人叉车的工作续航时间数值和无人叉车的定位精度数值；
步骤S222：根据公式计算得到无人叉车性能系数，可理解的是，Xn为无人叉车性能系数，Fz为无人叉车的峰值载重数值，Xs为无人叉车的工作续航时间数值，Dw为无人叉车的定位精度数值，a1为设定的无人叉车的峰值载重数值比例系数，a2为无人叉车的工作续航时间数值比例系数，且a1、a2均大于0；
步骤S223：根据无人叉车的使用说明书和现实工作需求，设定无人叉车性能系数阈值Xn1和Xn2，且Xn1＞Xn2＞0；
步骤S224：针对无人叉车性能系数，设定第一性能区间、第二性能区间和第三性能区间，并通过无人叉车性能系数阈值Xn1和Xn2进行区间判断；
当Xn＞Xn1时，判断为第一性能区间；
当Xn1≥Xn＞Xn2，判断为第二性能区间；
当Xn2≥Xn＞0，判断为第三性能区间；
步骤S23：将任务优先级分级数据和无人叉车工作性能分级数据设置为远程部署数据，并对远程部署数据进行加密，本实施例中使用的加密算法为AES对称加密算法，加密过程具体如下：
步骤S231：利用随机数生成器生成一个长度为128位的字节序列作为生成密钥并将生成密钥输送至数据解密单元；
步骤S232：通过Unicode解码器将远程部署数据转化为远程部署数据Unicode编码，再将远程部署数据Unicode编码转化为远程部署数据二进制编码，将远程部署数据二进制编码分成长度相等的数据分组，每个数据分组长度为128位，对应128位的字节序列密钥；
步骤S233：将当前数据分组的前一个数据分组作为初始向量，当前数据分组与初始向量进行异或运算（相异为一，相同为零），再使用生成密钥对异或运算的结果进行加密，将加密后的数据作为下一数据分组的初始向量，重复以上过程，将最后一个加密后的数据作为第一个数据分组的初始向量，完成对所有数据分组的加密，实现对远程部署数据的加密；
步骤S3：根据远程部署数据对无人叉车进行工作部署；
步骤S31：对加密后的远程部署数据进行解密，具体如下：
对每个密文分组使用生成密钥进行解密，并于初始向量进行异或运算，解密后的数据是下一个密文分组的初始向量，将第一个解密后的数据为最后一个数据分组的初始向量，将解密后二进制编码通过Unicode编码器获取远程部署数据，完成对远程部署数据的解密；
步骤S32：对无人叉车进行任务部署，具体如下：
根据境监控数据获取货物体积数据和货物重量数值，根据远程部署数据得到任务优先级分级数据；
步骤S321：通过货物体积数据、货物重量数值和任务优先级数值计算得到货物任务量系数Hw，结合现实生产经验，设定货物任务量系数阈值Hw1和Hw2，且Hw1＞Hw2＞0；
步骤S322：针对货物任务量系数，设定第一任务量区间、第二任务量区间和第三任务量区间，并通过货物任务量系数阈值Hw1和Hw2进行区间判断；
当Hw＞Hw1时，判断为第一任务量区间；
当Hw1≥HwS＞Hw2，判断为第二任务量区间；
当Hw2≥Hw＞0，判断为第三任务量区间；
步骤S323：将第一任务量区间、第二任务量区间和第三任务量区间对应的货物设置为货物任务量分级数据，根据货物任务量分级数据对无人叉车进行工作部署，具体如下：
步骤S324：将第一任务量区间对应的货物部署给第一性能区间对应的无人叉车进行完成，将第二任务量区间对应的货物部署给第二性能区间对应的无人叉车进行完成，将第三任务量区间对应的货物部署给第三性能区间对应的的无人叉车进行完成；
步骤S4：对无人叉车以及无人叉车工作仓库进行安全管理；
步骤S41：根据环境监控数据对仓库进行判断，具体如下：
步骤S411：根据远程监控数据，获取环境温度数据、烟雾浓度数值和一氧化碳浓度数值；
步骤S412：根据环境温度数据、烟雾浓度数值和一氧化碳浓度数值，计算得到火灾判断系数Hz；
步骤S413：通过互联网分别获取火灾平均温度数值Wd1，火灾平均烟雾浓度数值Yw1和火灾平均一氧化碳浓度数值Co1计算得到火灾判断系数阈值数据Hz1；
当Hz≥Hz1，判断对应仓库发生火灾；
当Hz＜Hz1，判断对应仓库未发生火灾；
步骤S414：将仓库发生火灾和仓库未发生火灾对应的仓库设置为火灾判断数据；
步骤S42：叉车安全单元对无人叉车进行故障判断，具体如下：
步骤S421：根据远程监控数据得到无人叉车的工作续航时间数值和定位精度数值，通过
CPU温度传感器获取无人叉车的CPU工作温度数值；
步骤S422：无人叉车的CPU工作温度数值、无人叉车的工作续航时间数值金和无人叉车的定位精度数值，计算得到无人叉车故障系数Cc；
步骤S423：根据无人叉车使用说明书获取无人叉车的CPU工作温度数值标准数值、无人叉车的工作续航时间标准数值和无人叉车的定位精度标准数值，计算得到无人叉车故障系数阈值Cc1；
当Cc＜Cc1，判断为工作正常无人叉车；
当Cc≥Cc1，判断工作故障无人叉车；
步骤S424：将工作正常无人叉车和故障无人叉车分别对应的无人叉车设置为叉车故障数据；
步骤S43：根据预警数据进行安全预警，具体如下：
步骤S431：当仓库发生火灾，安全预警灯闪烁，安全预警单元利用通信设备拨打119报警；
步骤S432：当无人叉车为工作故障无人叉车，安全预警模块利用通信设备发维护人员发出通告，安排维护人员对工作故障无人叉车进行安全维护。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (8)

1.基于环境监控远程部署管理平台，其特征在于，所述管理平台包括：
远程监控模块：获取环境温度数据、环境烟雾浓度数据和环境一氧化碳浓度数据作为环境监控数据，获取无人叉车的峰值载重数值、无人叉车的工作续航时间数值和无人叉车的定位精度数值作为无人叉车监控数据，获取货物位置数据、货物重量数值和货物体积数据作为货物监控数据，综合环境监控数据、无人叉车监控数据和获取监控数据得到远程监控数据；
获取加密模块：接收服务器输送的任务数据并对任务数据进行分级得到任务优先级分级数据，通过无人叉车监控数据计算得到无人叉车工作性能分级数据，综合任务优先级分级数据和无人叉车工作性能分级数据得到远程部署数据，利用加密算法对远程部署数据进行加密；
解密部署模块：对使用加密算法加密后的远程部署数据进行解密，得到任务优先级分级数据和无人叉车工作性能分级数据，通过货物监控数据计算得到货物任务量分级数据，根据无人叉车工作性能分级数据和货物任务量分级数据对无人叉车进行远程工作部署；
安全管理模块：通过环境监控数据计算得到火灾判断系数并利用阈值对仓库进行火灾判断，得到火灾判断数据，通过远程监控数据并结合无人叉车的CPU工作温度数值计算得到无人叉车故障系数，并利用阈值判断得到叉车故障数据，综合火灾判断数据和叉车故障数据进行安全预警；
还包括服务器，服务器分别与远程监控模块、获取加密模块、解密部署模块和安全管理模块相连；
所述解密部署模块对无人叉车进行工作部署，具体如下：
解密部署模块包括数据解密单元和任务部署单元；
数据解密单元对加密后的远程部署数据进行解密，具体如下：
对每个密文分组使用生成密钥进行解密，并于初始向量进行异或运算，解密后的数据是下一个密文分组的初始向量，将第一个解密后的数据为最后一个数据分组的初始向量，将解密后二进制编码通过Unicode编码器获取远程部署数据，完成对远程部署数据的解密；
任务部署单元获取货物任务量分级数据并结合无人叉车工作性能分级数据对无人叉车进行任务部署，具体如下：
将第一任务量区间对应的货物部署给第一性能区间对应的无人叉车进行完成，将第二任务量区间对应的货物部署给第二性能区间对应的无人叉车进行完成，将第三任务量区间对应的货物部署给第三性能区间对应的无人叉车进行完成；
所述任务部署单元获取货物任务量分级数据，具体如下：
根据环境监控数据获取货物体积数据和货物重量数值，根据远程部署数据得到任务优先级分级数据；
通过货物体积数据、货物重量数值计算和任务优先级分级数据，计算得到货物任务量系数Hw；
结合现实生产经验，设定货物任务量系数阈值Hw1和Hw2，且Hw1＞Hw2＞0；
针对货物任务量系数，设定第一任务量区间、第二任务量区间和第三任务量区间，并通过货物任务量系数阈值Hw1和Hw2进行区间判断；
当Hw＞Hw1时，判断为第一任务量区间；
当Hw1≥HwS＞Hw2，判断为第二任务量区间；
当Hw2≥Hw＞0，判断为第三任务量区间；
将第一任务量区间、第二任务量区间和第三任务量区间对应的货物设置为货物任务量分级数据。
2.根据权利要求1所述的基于环境监控远程部署管理平台，其特征在于，所述远程监控模块获取远程监控数据，具体如下：
远程监控模块包括环境监控单元、叉车监控单元和货物监控单元；
环境监控单元通过红外温度传感器获取环境温度数据，通过烟雾传感器获取环境烟雾浓度数据，通过红外一氧化碳传感器获取环境一氧化碳浓度数据，将环境温度数据、环境烟雾浓度数据和环境一氧化碳浓度数据设置为环境监控数据；
叉车监控单元通过第一地磅获取无人叉车的峰值载重数值，通过电池传感器获取无人叉车的工作续航时间数值，通过GPS传感器获取无人叉车的定位精度数值，将无人叉车的峰值载重数值、无人叉车的工作续航时间数值和无人叉车的定位精度数值设置为无人叉车监控数据；
货物监控单元获取通过第二地磅获取货物重量数值，通过第一摄像头获取货物体积数据，并将货物位置数据、货物重量数值和货物体积数据设置为货物监控数据；
远程监控模块将环境监控数据、无人叉车监控数据和货物监控数据设置为远程监控数据。
3.根据权利要求1所述的基于环境监控远程部署管理平台，其特征在于，所述获取加密模块获取远程部署数据并进行加密，具体如下：
获取加密模块包括任务数据单元、运行数据单元和数据加密单元；
任务数据单元接收服务器输送的任务数据，任务数据包括任务涉及货物的位置数据和任务完成截止日期，根据任务完成截止日期与当前日期的时间距离差值进行分级，得到任务优先级分级数据；
运行数据单元根据无人叉车监控数据获取无人叉车工作性能分级数据；
数据加密单元将任务优先级分级数据和无人叉车工作性能分级数据设置为远程部署数据，并对远程部署数据进行加密。
4.根据权利要求3所述的基于环境监控远程部署管理平台，其特征在于，所述运行数据单元获取无人叉车工作性能分级数据，具体如下：
获取无人叉车的峰值载重数值、无人叉车的工作续航时间数值和无人叉车的定位精度数值；
根据无人叉车的峰值载重数值、无人叉车的工作续航时间数值和无人叉车的定位精度数值，计算得到无人叉车性能系数Xn；
根据无人叉车的使用说明书和现实工作需求，设定无人叉车性能系数阈值Xn1和Xn2，且Xn1＞Xn2＞0；
针对无人叉车性能系数，设定第一性能区间、第二性能区间和第三性能区间，并通过无人叉车性能系数阈值Xn1和Xn2进行区间判断；
当Xn＞Xn1时，判断为第一性能区间；
当Xn1≥Xn＞Xn2，判断为第二性能区间；
当Xn2≥Xn＞0，判断为第三性能区间；
将第一性能区间、第二性能区间和第三性能区间分别对应的无人叉车设置为无人叉车工作性能分级数据。
5.根据权利要求3所述的基于环境监控远程部署管理平台，其特征在于，所述数据加密单元对远程部署数据进行加密，具体如下：
利用随机数生成器生成一个长度为128位的字节序列作为生成密钥并将生成密钥输送至数据解密单元；
通过Unicode解码器将远程部署数据转化为远程部署数据Unicode编码，再将远程部署数据Unicode编码转化为远程部署数据二进制编码，将远程部署数据二进制编码分成长度相等的数据分组，每个数据分组长度为128位，对应128位的字节序列密钥；
将当前数据分组的前一个数据分组作为初始向量，当前数据分组与初始向量进行异或运算，再使用生成密钥对异或运算的结果进行加密，将加密后的数据作为下一数据分组的初始向量，重复以上过程，将最后一个加密后的数据作为第一个数据分组的初始向量，完成对所有数据分组的加密，实现对远程部署数据的加密。
6.根据权利要求1所述的基于环境监控远程部署管理平台，其特征在于，所述安全管理模块对无人叉车以及无人叉车工作仓库进行安全管理，具体如下：
安全管理模块包括仓库安全单元、叉车安全单元和安全预警单元；
仓库安全单元根据环境监控数据判断的到火灾判断数据；
叉车安全单元对无人叉车进行故障判断得到叉车故障数据；
将火灾判断数据和叉车故障数据输设置为预警数据；
安全预警单元根据预警数据进行安全预警，具体如下：
当仓库发生火灾，安全预警灯闪烁，安全预警单元利用通信设备拨打119报警；
当无人叉车为工作故障无人叉车，安全预警模块利用通信设备发维护人员发出通告，安排维护人员对工作故障无人叉车进行安全维护。
7.根据权利要求6所述的基于环境监控远程部署管理平台，其特征在于，所述仓库安全单元获取火灾判断数据，具体如下：
根据远程监控数据，获取环境温度数据、烟雾浓度数值和一氧化碳浓度数值；
根据环境温度数据、烟雾浓度数值和一氧化碳浓度数值，计算得到火灾判断系数Hz；
通过互联网分别获取火灾平均温度数值Wd1，火灾平均烟雾浓度数值Yw1和火灾平均一氧化碳浓度数值Co1计算得到火灾判断系数阈值数据Hz1；
当Hz≥Hz1，判断对应仓库发生火灾；
当Hz＜Hz1，判断对应仓库未发生火灾；
将仓库发生火灾和仓库未发生火灾对应的仓库设置为火灾判断数据。
8.根据权利要求6所述的基于环境监控远程部署管理平台，其特征在于，所述叉车安全单元获取叉车故障数据，具体如下：
根据远程监控数据得到无人叉车的工作续航时间数值和定位精度数值，通过CPU温度传感器获取无人叉车的CPU工作温度数值；
无人叉车的CPU工作温度数值、无人叉车的工作续航时间数值和无人叉车的定位精度数值，计算得到无人叉车故障系数Cc；
根据无人叉车使用说明书获取无人叉车的CPU工作温度数值标准数值、无人叉车的工作续航时间标准数值和无人叉车的定位精度标准数值，计算得到无人叉车故障系数阈值Cc1；
当Cc＜Cc1，判断为工作正常无人叉车；
当Cc≥Cc1，判断工作故障无人叉车；
将工作正常无人叉车和故障无人叉车分别对应的无人叉车设置为叉车故障数据。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106254089A (zh) * 2016-06-21 2016-12-21 天津市环境保护科学研究院 基于rdp加密技术的恶臭在线监控平台
CN114221759A (zh) * 2021-11-29 2022-03-22 成都卫士通信息产业股份有限公司 一种远程监控部署方法、装置、电子设备及存储介质
CN114584925A (zh) * 2022-03-01 2022-06-03 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所 一种作业安全监控方法及装置
CN115600953A (zh) * 2021-07-07 2023-01-13 未来机器人（深圳）有限公司（Cn） 仓库库位的监控方法、装置、计算机设备和存储介质
CN116070992A (zh) * 2022-10-25 2023-05-05 浙江工业大学 一种基于WebGL的自动化立体仓库的远程监测系统
CN117114576A (zh) * 2023-08-31 2023-11-24 佛山市太米智能科技有限公司 一种基于人工智能的仓储智能调度监控管理方法及系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20220187830A1 (en) * 2020-12-10 2022-06-16 Shiwei Liu Modular deployment and retrieval system for unmanned sub-carriers

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106254089A (zh) * 2016-06-21 2016-12-21 天津市环境保护科学研究院 基于rdp加密技术的恶臭在线监控平台
CN115600953A (zh) * 2021-07-07 2023-01-13 未来机器人（深圳）有限公司（Cn） 仓库库位的监控方法、装置、计算机设备和存储介质
CN114221759A (zh) * 2021-11-29 2022-03-22 成都卫士通信息产业股份有限公司 一种远程监控部署方法、装置、电子设备及存储介质
CN114584925A (zh) * 2022-03-01 2022-06-03 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所 一种作业安全监控方法及装置
CN116070992A (zh) * 2022-10-25 2023-05-05 浙江工业大学 一种基于WebGL的自动化立体仓库的远程监测系统
CN117114576A (zh) * 2023-08-31 2023-11-24 佛山市太米智能科技有限公司 一种基于人工智能的仓储智能调度监控管理方法及系统

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