CN114821880A - 一种基于叶贝思网络算法的板卡智能微仓故障检测*** - Google Patents
一种基于叶贝思网络算法的板卡智能微仓故障检测*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN114821880A CN114821880A CN202111370627.2A CN202111370627A CN114821880A CN 114821880 A CN114821880 A CN 114821880A CN 202111370627 A CN202111370627 A CN 202111370627A CN 114821880 A CN114821880 A CN 114821880A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- module
- board card
- information
- micro
- warehouse
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 title claims abstract description 26
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 19
- GHMWZRWCBLXYBX-UHFFFAOYSA-M sodium;4-chlorobenzoate Chemical compound [Na+].[O-]C(=O)C1=CC=C(Cl)C=C1 GHMWZRWCBLXYBX-UHFFFAOYSA-M 0.000 title claims description 19
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 58
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 13
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 10
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 6
- 238000012986 modification Methods 0.000 claims description 6
- 230000004048 modification Effects 0.000 claims description 6
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 4
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 abstract description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 2
- 238000000034 method Methods 0.000 description 5
- 239000011111 cardboard Substances 0.000 description 4
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000007635 classification algorithm Methods 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
- G07C9/00—Individual registration on entry or exit
- G07C9/30—Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass
- G07C9/32—Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass in combination with an identity check
- G07C9/37—Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass in combination with an identity check using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voice recognition
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/01—Protocols
- H04L67/12—Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于叶贝思网络算法的板卡智能微仓故障检测***，涉及板卡存储技术领域，本发明通过智能化集中处理模式，结合生物特征采集技术，实现板卡微仓的全局动态管理，实现对板卡的展示、存取、轨迹追踪、查找遍历，实现可视化跟踪管理，精准定位库存信息，并实时采集板卡智能微仓的全局监测信息，基于叶贝思网络算法***板卡的损坏几率，依据监测信息和预测数据向客户端进行数据推送，实现多***、多维度、全局化、可视化、统一化管理，提高板卡智能微仓的管理效率。
Description
技术领域
本发明涉及板卡存储技术领域，具体涉及一种基于叶贝思网络算法的板卡智能微仓故障检测***。
背景技术
现有的电子设备，如电脑、平板电脑、手机、电视机等的制作均是在PCB板上贴装诸如处理器等大量电子器件，贴装有电子器件的PCB板通常被称为PCBA(Printed CircuitBoard Assembly)，也称为板卡；
现有的板卡存储***中，缺少必要的板卡存放环境监测设备，板卡存放仍采用人工登记方式，缺少信息化集成***，管理成本大，且板卡取用过程中较为依赖取用人员的个人素质，无***的取用人员追溯过程，出现板卡损坏现象时难以定位责任方。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于叶贝思网络算法的板卡智能微仓故障检测***，包括以下内容：
智能板卡管理***：用于对服务端及客户端的运行功能以及数据流通进行管理；
服务端：所述服务端包括门禁模块、板卡监控模块，所述门禁模块用于监控微仓访问人员的流动信息，所述板卡监控模块用于监测微仓中板卡的存储信息；
客户端：包括人员信息存储模块、权限管理模块、智能推送模块，所述人员信息存储模块用于存储微仓访问人员的指纹信息、取用信息和通讯信息，所述权限管理模块用于管理微仓访问人员对板卡存取的权限信息，所述智能推送模块用于根据板卡监控模块的监测信息向微仓访问人员推送板卡故障预测数据。
所述服务端、智能板卡管理***、客户端依次连接，所述服务端与所述客户端连接，所述门禁模块、板卡监控模块、人员信息存储模块、权限管理模块、智能推送模块均与所述智能板卡管理***连接。
优选的，所述服务端还包括微仓信息存储模块、现场监测模块、查询台；所述门禁模块包括指纹验证模块、区域管理模块，所述指纹验证模块用于采集微仓访问人员的指纹信息，所述区域管理模块用于根据采集到的指纹信息和权限管理模块中的权限信息向微仓访问人员分配可使用的板卡区域，所述微仓信息存储模块用于存储服务端流通的数据信息，所述现场监测模块包括图像采集模块、环境检测模块，所述查询台用于来访人员查询板卡在板卡区域中的位置信息，所述微仓信息存储模块、现场监测模块、查询台均与所述智能板卡管理***连接。
优选的，所述板卡监控模块包括板卡信息录入模块、使用记录模块、板卡定位模块、遍历模块、二维码生成模块、维护记录模块，所述板卡信息录入模块用于录入板卡的特征信息，所述使用记录模块用于记录板卡的存取使用信息，所述板卡定位模块用于在微仓中管理并提示板卡的位置信息，所述遍历模块用于定期遍历微仓中板卡的存取信息，所述维护记录模块用于记录板卡的维修数据和损坏记录，所述二维码生成模块用于根据特征信息生成每块板卡的唯一二维码。
优选的，所述智能推送模块包括访问人员画像模块、板卡故障预测模块、数据推送模块，所述人员画像模块用于根据微仓访问人员的取用信息和板卡监控模块的监测数据，生成微仓访问人员的使用画像数据、所述板卡故障预测模块用于根据板卡监控模块采集到的信息，基于叶贝思网络算法，计算板卡损坏几率，所述数据推送模块用于根据微仓访问人员的通讯信息，向微仓访问人员传输板卡损坏几率数据。
优选的，所述访问人员画像模块包括画像标签词数据库、标签词匹配模块，所述画像标签词数据库用于存储画像标签词，所述标签词匹配模块用于根据板卡监控模块的监测信息，将画像标签词与微仓访问人员的取用信息进行匹配。
优选的，所述客户端还包括来访记录模块；所述来访记录模块包括出入库记录模块、时间戳模块，所述出入库记录模块通过指纹验证模块采集微仓访问人员的指纹信息，建立bp神经网络算法模模型，对来访人员的出入库记录进行二分类判别，生成来访记录，所述时间戳模块用于为来访记录打上时间戳，所述来访记录模块与所述智能板卡管理***连接。
优选的，所述权限管理模块包括权限修改模块、权限匹配模块，管理层人员可通过权限修改模块对权限数据进行增添和修改，管理层人员可通过权限匹配模块将修改后的权限数据与微仓访问人员的指纹信息进行匹配。
本发明的有益效果是：
通过智能化集中处理模式，结合生物特征采集技术，实现板卡微仓的全局动态管理，实现对板卡的展示、存取、轨迹追踪、查找遍历，实现可视化跟踪管理，精准定位库存信息，并实时采集板卡智能微仓的全局监测信息，基于叶贝思网络算法***板卡的损坏几率，依据监测信息和预测数据向客户端进行数据推送，实现多***、多维度、全局化、可视化、统一化管理，提高板卡智能微仓的管理效率。
附图说明
图1显示为一种基于叶贝思网络算法的板卡智能微仓故障检测***的原理图；
图2显示为一种基于叶贝思网络算法的板卡智能微仓故障检测***的取用过程示意图。
具体实施方式
下面结合本发明的附图1～2，对本发明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他实施。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“逆时针”、“顺时针”“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
如图1所示，一种基于叶贝思网络算法的板卡智能微仓故障检测***，包括以下内容：
智能板卡管理***：用于对服务端及客户端的运行功能以及数据流通进行管理；
服务端：所述服务端包括门禁模块、板卡监控模块，所述门禁模块用于监控微仓访问人员的流动信息，所述板卡监控模块用于监测微仓中板卡的存储信息；
客户端：包括人员信息存储模块、权限管理模块、智能推送模块，所述人员信息存储模块用于存储微仓访问人员的指纹信息、取用信息和通讯信息，所述权限管理模块用于管理微仓访问人员对板卡存取的权限信息，所述智能推送模块用于根据板卡监控模块的监测信息向微仓访问人员推送板卡故障预测数据。
所述服务端、智能板卡管理***、客户端依次连接，所述服务端与所述客户端连接，所述门禁模块、板卡监控模块、人员信息存储模块、权限管理模块、智能推送模块均与所述智能板卡管理***连接。
具体的，所述服务端还包括微仓信息存储模块、现场监测模块、查询台；所述门禁模块包括指纹验证模块、区域管理模块，所述指纹验证模块用于采集微仓访问人员的指纹信息，所述区域管理模块用于根据采集到的指纹信息和权限管理模块中的权限信息向微仓访问人员分配可使用的板卡区域，所述微仓信息存储模块用于存储服务端流通的数据信息，所述现场监测模块包括图像采集模块、环境检测模块，所述查询台用于来访人员查询板卡在板卡区域中的位置信息，所述微仓信息存储模块、现场监测模块、查询台均与所述智能板卡管理***连接。
指纹验证模块采集微仓访问人员的指纹信息后，智能板卡管理***将采集到的指纹信息与人员信息存储模块进行比对，在比对成功的情况下，表明该访问人员为已录入管理***的访问人员，有权访问板卡智能微仓；在与人员信息存储模块比对成功后，智能板卡管理***将该指纹信息传输到区域管理模块中，区域管理模块根据采集到的指纹信息和权限管理模块中的权限信息向微仓访问人员分配可使用的板卡区域，微仓访问人员即前往可使用的板卡区域进行板卡的存取；在取用板卡时，微仓访问人员可通过查询台查询板卡的坐标信息；图像采集模块可采集板卡智能微仓现场的图像数据，如微仓访问人员的样貌特征信息、行动轨迹信息，环境检测模块用于采集智能微仓现场的环境温湿度信息、粉尘浓度信息和板卡的取用信息，板卡的取用信息可采用压力传感器、重量传感器中的一种或多种进行验证，可设为当某个压力传感器检测到压力数据清零，则表明该压力传感器所在位置的板卡被取出，若某个压力传感器检测到压力数据由零变为实数，则表明该压力传感器所在位置的板卡被放入。
具体的，所述板卡监控模块包括板卡信息录入模块、使用记录模块、板卡定位模块、遍历模块、二维码生成模块、维护记录模块，所述板卡信息录入模块用于录入板卡的特征信息，所述使用记录模块用于记录板卡的存取使用信息，所述板卡定位模块用于在微仓中管理并提示板卡的位置信息，所述遍历模块用于定期遍历微仓中板卡的存取信息，所述维护记录模块用于记录板卡的维修数据和损坏记录，所述二维码生成模块用于根据特征信息生成每块板卡的唯一二维码。
微仓访问人员在通过查询台查询板卡的坐标信息时，可通过查询台检索板卡的特征信息，查询台将访问人员检索的板卡特征信息与板卡信息录入模块中的数据进行比对，若比对成功，则表明该存储区域中存在微仓访问人员所需的板卡，板卡定位模块可与板卡智能微仓现场的指示灯进行连接，将定位模块管理的位置信息与现场的板卡区域指示灯、货柜指示灯进行关联，在微仓访问人员查询到需取用的板卡时，可使板卡所在位置的区域指示灯、货柜指示灯闪烁，以帮助微仓访问人员快速确定板卡所在位置，提高取用速率；遍历模块可根据***自带的定时设定，定期遍历微仓中板卡的存取信息，并将遍历信息与微仓信息存储模块中的存储数据进行对比，若存在差异数据，则表明智能微仓中板卡的存取情况出现异常；维护记录模块中的板卡维修、损坏信息可由维修人员自行录入，存储与微仓信息存储模块中；二维码生成模块根据微仓信息存储模块中存储的板卡信息，对存储在微仓中的板卡生成唯一对应的二维码数据，微仓访问人员可通过手机app等读码设备扫描二维码数据，读取板卡的取用信息以及维修数据和损坏记录。
具体的，所述智能推送模块包括访问人员画像模块、板卡故障预测模块、数据推送模块，所述人员画像模块用于根据微仓访问人员的取用信息和板卡监控模块的监测数据，生成微仓访问人员的使用画像数据、所述板卡故障预测模块用于根据板卡监控模块采集到的信息，基于叶贝思网络算法，计算板卡损坏几率，所述数据推送模块用于根据微仓访问人员的通讯信息，向微仓访问人员传输板卡损坏几率数据。
具体的，所述访问人员画像模块包括画像标签词数据库、标签词匹配模块，所述画像标签词数据库用于存储画像标签词，所述标签词匹配模块用于根据板卡监控模块的监测信息，将画像标签词与微仓访问人员的取用信息进行匹配。
智能推送模块中画像标签词数据库中存储有多个标签词，包括但不限于有“板卡取用频率高”、“板卡取用频率低”、“归还板卡损坏率高”、“归还板卡损坏率低”，在微仓访问人员进行取用时，标签词匹配模块根据板卡监控模块返回的板卡监控信息数据，将标签词与微仓访问人员的取用信息进行匹配，如在一周内某微仓访问人员的取用频率大于或等于7次，则标签词匹配模块将“板卡取用率高”与该微仓访问人员的取用信息进行匹配，如在一周内某微仓访问人员归还的板卡损坏个数大于或等于两个，则标签词匹配模块将“归还板卡损坏率高”与该微仓访问人员的取用信息进行匹配；
叶贝思网络算法，即叶贝思分类算法，基于板卡监控模块返回的板卡信息，采用朴素叶贝思网络算法对板卡的损坏几率数据进行预测计算，用一个n维特征向量来描述n个板卡的属性值，即：X＝{x1，x2，…，xn}，假定有m个板卡监控模块返回的板卡监控信息数据，分别用C1,C2,…，Cm表示。给定一个损坏板卡的数据样本X(即没有类标号)，若朴素贝叶斯分类法将未知的样本X分配给类Ci，则一定是
P(Ci|X)>P(Cj|X)1≤j≤m，j≠i
根据贝叶斯定理，由于P(X)对于所有类为常数，最大化后验概率P(Ci|X)可转化为最大化先验概率P(X|Ci)P(Ci)，如果训练数据集有许多属性和元组，计算P(X|Ci)的开销可能非常大，为此，通常假设各属性的取值互相独立，这样先验概率P(x1|Ci)，P(x2|Ci)，…，P(xn|Ci) 可以从训练数据集求得，根据此方法，先分别计算出X属于每一个类别Ci的概率P(X|Ci)P(Ci)，然后选择其中概率最大的类别作为损坏类别，其概率值即为板卡损坏概率。
具体的，所述客户端还包括来访记录模块；所述来访记录模块包括出入库记录模块、时间戳模块，所述出入库记录模块通过指纹验证模块采集微仓访问人员的指纹信息，建立bp神经网络算法模模型，对来访人员的出入库记录进行二分类判别，生成来访记录，所述时间戳模块用于为来访记录打上时间戳，所述来访记录模块与所述智能板卡管理***连接。
通过出入库记录模块采集的指纹信息，建立bp神经网络算法模型后，对出入库记录进行二分类判别，可得出微仓来访人员的板卡取用取向，并协助智能推送模块对微仓来访人员对进行画像标签词的匹配。
具体的，所述权限管理模块包括权限修改模块、权限匹配模块，管理层人员可通过权限修改模块对权限数据进行增添和修改，管理层人员可通过权限匹配模块将修改后的权限数据与微仓访问人员的指纹信息进行匹配。
如图2所示，当微仓访问人员对板卡智能微仓进行访问时，先在指纹识别模块录入指纹信息，记为入库，区域管理模块根据微仓访问人员权限分配对应的板卡取用区域，微仓访问人员前往取用区域后，在查询台处输入板卡特征信息检索板卡位置信息，并根据提示前往取用板卡，离开时同样在指纹识别模块录入指纹信息，记为出库。
Claims (7)
1.一种基于叶贝思网络算法的板卡智能微仓故障检测***，其特征在于，包括以下内容：
智能板卡管理***：用于对服务端及客户端的运行功能以及数据流通进行管理；
服务端：所述服务端包括门禁模块、板卡监控模块，所述门禁模块用于监控微仓访问人员的流动信息，所述板卡监控模块用于监测微仓中板卡的存储信息；
客户端：包括人员信息存储模块、权限管理模块、智能推送模块，所述人员信息存储模块用于存储微仓访问人员的指纹信息、取用信息和通讯信息，所述权限管理模块用于管理微仓访问人员对板卡存取的权限信息，所述智能推送模块用于根据板卡监控模块的监测信息向微仓访问人员推送板卡故障预测数据；
所述服务端、智能板卡管理***、客户端依次连接，所述服务端与所述客户端连接，所述门禁模块、板卡监控模块、人员信息存储模块、权限管理模块、智能推送模块均与所述智能板卡管理***连接。
2.根据权利要求1所述的一种基于叶贝思网络算法的板卡智能微仓故障检测***，其特征在于，所述服务端还包括微仓信息存储模块、现场监测模块、查询台；所述门禁模块包括指纹验证模块、区域管理模块，所述指纹验证模块用于采集微仓访问人员的指纹信息，所述区域管理模块用于根据采集到的指纹信息和权限管理模块中的权限信息向微仓访问人员分配可使用的板卡区域，所述微仓信息存储模块用于存储服务端流通的数据信息，所述现场监测模块包括图像采集模块、环境检测模块，所述查询台用于来访人员查询板卡在板卡区域中的位置信息，所述微仓信息存储模块、现场监测模块、查询台均与所述智能板卡管理***连接。
3.根据权利要求2所述的一种基于叶贝思网络算法的板卡智能微仓故障检测***，其特征在于，所述板卡监控模块包括板卡信息录入模块、使用记录模块、板卡定位模块、遍历模块、二维码生成模块、维护记录模块，所述板卡信息录入模块用于录入板卡的特征信息，所述使用记录模块用于记录板卡的存取使用信息，所述板卡定位模块用于在微仓中管理并提示板卡的位置信息，所述遍历模块用于定期遍历微仓中板卡的存取信息，所述维护记录模块用于记录板卡的维修数据和损坏记录，所述二维码生成模块用于根据特征信息生成每块板卡的唯一二维码。
4.根据权利要求3所述的一种基于叶贝思网络算法的板卡智能微仓故障检测***，其特征在于，所述智能推送模块包括访问人员画像模块、板卡故障预测模块、数据推送模块，所述人员画像模块用于根据微仓访问人员的取用信息和板卡监控模块的监测数据，生成微仓访问人员的使用画像数据、所述板卡故障预测模块用于根据板卡监控模块采集到的信息，基于叶贝思网络算法，计算板卡损坏几率，所述数据推送模块用于根据微仓访问人员的通讯信息，向微仓访问人员传输板卡损坏几率数据。
5.根据权利要求4所述的一种基于叶贝思网络算法的板卡智能微仓故障检测***，其特征在于，所述访问人员画像模块包括画像标签词数据库、标签词匹配模块，所述画像标签词数据库用于存储画像标签词，所述标签词匹配模块用于根据板卡监控模块的监测信息，将画像标签词与微仓访问人员的取用信息进行匹配。
6.根据权利要求1所述的一种基于叶贝思网络算法的板卡智能微仓故障检测***，其特征在于，所述客户端还包括来访记录模块；所述来访记录模块包括出入库记录模块、时间戳模块，所述出入库记录模块通过指纹验证模块采集微仓访问人员的指纹信息，建立bp神经网络算法模模型，对来访人员的出入库记录进行二分类判别，生成来访记录，所述时间戳模块用于为来访记录打上时间戳，所述来访记录模块与所述智能板卡管理***连接。
7.根据权利要求6所述的一种基于叶贝思网络算法的板卡智能微仓故障检测***，其特征在于，所述权限管理模块包括权限修改模块、权限匹配模块，管理层人员可通过权限修改模块对权限数据进行增添和修改，管理层人员可通过权限匹配模块将修改后的权限数据与微仓访问人员的指纹信息进行匹配。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111370627.2A CN114821880A (zh) | 2021-11-18 | 2021-11-18 | 一种基于叶贝思网络算法的板卡智能微仓故障检测*** |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111370627.2A CN114821880A (zh) | 2021-11-18 | 2021-11-18 | 一种基于叶贝思网络算法的板卡智能微仓故障检测*** |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114821880A true CN114821880A (zh) | 2022-07-29 |
Family
ID=82525753
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111370627.2A Pending CN114821880A (zh) | 2021-11-18 | 2021-11-18 | 一种基于叶贝思网络算法的板卡智能微仓故障检测*** |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114821880A (zh) |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103198391A (zh) * | 2013-03-21 | 2013-07-10 | 国家电网公司 | 基于蚁群算法的电力通信备品备件管理***及方法 |
| US20140351642A1 (en) * | 2013-03-15 | 2014-11-27 | Mtelligence Corporation | System and methods for automated plant asset failure detection |
| CN105894233A (zh) * | 2016-03-31 | 2016-08-24 | 国网山东省电力公司济宁供电公司 | 插件仓储***及使用方法 |
| CN110532309A (zh) * | 2019-07-15 | 2019-12-03 | 浙江工业大学 | 一种高校图书馆用户画像***的生成方法 |
| CN110796413A (zh) * | 2019-10-29 | 2020-02-14 | 珠海格力电器股份有限公司 | 货物配送方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN110795260A (zh) * | 2019-09-10 | 2020-02-14 | 武汉攀升鼎承科技有限公司 | 一种智能客户关怀*** |
| CN111027777A (zh) * | 2019-12-12 | 2020-04-17 | 江苏苏宁物流有限公司 | 一种智能物流配送方法及装置 |
| US20210027240A1 (en) * | 2019-01-22 | 2021-01-28 | Everseen Limited | Goods receipt management system and method |
| CN113077203A (zh) * | 2021-03-05 | 2021-07-06 | 深圳供电局有限公司 | 一种远程智能仓储*** |
-
2021
- 2021-11-18 CN CN202111370627.2A patent/CN114821880A/zh active Pending
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20140351642A1 (en) * | 2013-03-15 | 2014-11-27 | Mtelligence Corporation | System and methods for automated plant asset failure detection |
| CN103198391A (zh) * | 2013-03-21 | 2013-07-10 | 国家电网公司 | 基于蚁群算法的电力通信备品备件管理***及方法 |
| CN105894233A (zh) * | 2016-03-31 | 2016-08-24 | 国网山东省电力公司济宁供电公司 | 插件仓储***及使用方法 |
| US20210027240A1 (en) * | 2019-01-22 | 2021-01-28 | Everseen Limited | Goods receipt management system and method |
| CN110532309A (zh) * | 2019-07-15 | 2019-12-03 | 浙江工业大学 | 一种高校图书馆用户画像***的生成方法 |
| CN110795260A (zh) * | 2019-09-10 | 2020-02-14 | 武汉攀升鼎承科技有限公司 | 一种智能客户关怀*** |
| CN110796413A (zh) * | 2019-10-29 | 2020-02-14 | 珠海格力电器股份有限公司 | 货物配送方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN111027777A (zh) * | 2019-12-12 | 2020-04-17 | 江苏苏宁物流有限公司 | 一种智能物流配送方法及装置 |
| CN113077203A (zh) * | 2021-03-05 | 2021-07-06 | 深圳供电局有限公司 | 一种远程智能仓储*** |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20110175734A1 (en) | Method and apparatus for tracking objects and people | |
| US9536215B2 (en) | Real-time and offline location tracking using passive RFID technologies | |
| CN109656973B (zh) | 一种目标对象关联分析方法及装置 | |
| CN107909668B (zh) | 一种签到方法及终端设备 | |
| CN103810545A (zh) | 一种物联网智能图书馆方法与装置 | |
| US20140108653A1 (en) | Man-Machine Interaction Data Processing Method and Apparatus | |
| CN102222283A (zh) | 人脸识别的数据管理*** | |
| CN109559081B (zh) | 一种基于rfid标签的库房工具管理***及控制方法 | |
| CN109492604A (zh) | 人脸模型特征统计分析*** | |
| CN108280795A (zh) | 基于动态数据库的高速公路绿色通道异常车辆的筛选方法 | |
| CN104751298A (zh) | 基于虹膜算法的电力安全信息识别与智能管理*** | |
| CN109902681B (zh) | 用户群体关系确定方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN111260856A (zh) | 一种基于物联网技术的智能图书柜、***及其控制方法 | |
| CN106779565A (zh) | 基于智能监控的物流仓储信息管理*** | |
| CN114625901B (zh) | 一种多算法整合方法及装置 | |
| CN111739056A (zh) | 一种轨迹追踪*** | |
| CN105844311A (zh) | 融合双频段rfid信号的集中管控***及方法 | |
| CN115171260A (zh) | 一种基于人脸识别的智能门禁*** | |
| CN105740927B (zh) | 基于囊匣的文物管理方法、***及装置 | |
| CN110543583A (zh) | 信息处理方法及装置、图像设备及存储介质 | |
| CN202230509U (zh) | 人脸识别的数据管理*** | |
| CN114821880A (zh) | 一种基于叶贝思网络算法的板卡智能微仓故障检测*** | |
| CN112418063A (zh) | 人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN109635888A (zh) | 一种设备管理方法、***和可读存储介质 | |
| CN111145514B (zh) | 一种多维度预警策略方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20220729 |