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龍圖騰網(wǎng)獲悉龍巖學(xué)院;龍巖煙草工業(yè)有限責(zé)任公司申請(qǐng)的專利一種邊緣-云協(xié)同的5G物流倉(cāng)儲(chǔ)異常檢測(cè)裝置及方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120181755B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510637157.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/087；該發(fā)明授權(quán)一種邊緣-云協(xié)同的5G物流倉(cāng)儲(chǔ)異常檢測(cè)裝置及方法是由曾瑋;郭天文;李曉剛;陳陽(yáng);鄧弘立;徐仰高;杜少毅;李文燦;盧達(dá)輝;馬志遠(yuǎn);盧志敏;蘇太育設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-19向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種邊緣-云協(xié)同的5G物流倉(cāng)儲(chǔ)異常檢測(cè)裝置及方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及物流倉(cāng)儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種邊緣?云協(xié)同的5G物流倉(cāng)儲(chǔ)異常檢測(cè)裝置及方法。該裝置包括物流數(shù)據(jù)采集模塊、邊緣預(yù)處理模塊、輕量模型推理模塊、云協(xié)同分析模塊和動(dòng)態(tài)策略生成模塊。物流數(shù)據(jù)采集模塊獲取多源異構(gòu)物流倉(cāng)儲(chǔ)數(shù)據(jù)；邊緣預(yù)處理模塊對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)清洗降維生成標(biāo)準(zhǔn)化邊緣特征向量；輕量模型推理模塊基于AutoML框架構(gòu)建模型進(jìn)行實(shí)時(shí)推理；云協(xié)同分析模塊融合數(shù)據(jù)生成全局異常事件定位圖譜；動(dòng)態(tài)策略生成模塊據(jù)此生成指令和告警信號(hào)，通過(guò)5G網(wǎng)絡(luò)切片下發(fā)。該發(fā)明能高效處理多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)異常實(shí)時(shí)檢測(cè)、精準(zhǔn)定位與快速響應(yīng)，提升物流倉(cāng)儲(chǔ)管理智能化水平和運(yùn)營(yíng)效率，降低成本與貨物損失風(fēng)險(xiǎn)。

本發(fā)明授權(quán)一種邊緣-云協(xié)同的5G物流倉(cāng)儲(chǔ)異常檢測(cè)裝置及方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種邊緣-云協(xié)同的5G物流倉(cāng)儲(chǔ)異常檢測(cè)裝置，其特征在于，包括： 物流數(shù)據(jù)采集模塊：用于獲取多源異構(gòu)物流倉(cāng)儲(chǔ)數(shù)據(jù)集合；所述數(shù)據(jù)包括傳感器時(shí)序數(shù)據(jù)、視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)及貨物流轉(zhuǎn)路徑數(shù)據(jù)； 邊緣預(yù)處理模塊：對(duì)所述傳感器時(shí)序數(shù)據(jù)及設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行流式數(shù)據(jù)清洗及特征降維處理，生成標(biāo)準(zhǔn)化邊緣特征向量； 輕量模型推理模塊：基于AutoML框架構(gòu)建的輕量級(jí)異常檢測(cè)模型，對(duì)所述標(biāo)準(zhǔn)化邊緣特征向量進(jìn)行實(shí)時(shí)推理，輸出異常概率評(píng)分及分類標(biāo)簽； 云協(xié)同分析模塊：接收所述視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)及異常概率評(píng)分，通過(guò)時(shí)空關(guān)聯(lián)算法融合貨物流轉(zhuǎn)路徑數(shù)據(jù)，生成全局異常事件定位圖譜； 動(dòng)態(tài)策略生成模塊：根據(jù)所述全局異常事件定位圖譜及分類標(biāo)簽，生成設(shè)備調(diào)控指令及告警信號(hào)，并通過(guò)5G網(wǎng)絡(luò)切片下發(fā)至目標(biāo)終端； 所述時(shí)空關(guān)聯(lián)算法的實(shí)現(xiàn)步驟包括： 根據(jù)貨物流轉(zhuǎn)路徑數(shù)據(jù)劃分倉(cāng)儲(chǔ)空間網(wǎng)格，統(tǒng)計(jì)各網(wǎng)格內(nèi)貨物停留時(shí)間及移動(dòng)軌跡偏離度； 將視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)與異常概率評(píng)分按時(shí)間戳對(duì)齊，提取異常事件的空間分布密度； 通過(guò)特征融合算法結(jié)合空間分布密度與軌跡偏離度，生成包含異常熱區(qū)的定位圖譜。

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