申请/专利权人：惠龙易通国际物流股份有限公司

申请日：2022-04-02

公开（公告）日：2022-07-05

公开（公告）号：CN114707931A

主分类号：G06Q10/08

分类号：G06Q10/08;G06Q10/04;G06F17/18;G06N3/04;G06N3/08;G01D21/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.07.22#实质审查的生效;2022.07.05#公开

摘要：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。

主权项：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。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 惠龙易通国际物流股份有限公司 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

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