Alerta

报废物资现场踏勘数据采集与智能处理系统

Resumen de: CN123070944A

本发明具体为报废物资现场踏勘数据采集与智能处理系统，涉及报废物资回收处置技术领域，包括：踏勘任务解析与采集管控模块；多源特征分层与质量校验模块；身份指纹渐进构建模块；身份指纹跨任务演化管理模块；区分贡献度补采决策模块。本发明中，对踏勘任务统一解析分派，将标识、图像、称重、定位与环境参数五类通道按固定时序调度采集，每项特征同步绑定采集条件参数，再按可获取性与区分稳定性将全部特征分层编码，以层权重与一致度经参与标记门控计算簇间匹配度，任务之间经批次链执行继承比对，在无既有标签条件下为每件物资建立了身份载体，又避免缺失特征稀释匹配度。

一种核电厂的防异物管理方法、装置、电子设备及介质

Resumen de: CN123072798A

本发明涉及一种核电厂的防异物管理方法、装置、电子设备及介质，该方法包括：获取针对核电厂中目标对象的异物管理请求，异物管理请求中包括目标对象的对象类型，目标对象的对象类型为设备系统内脱落的零部件、工器具、个人物品、系统内部杂质、生物类异物和有害化学物质中的任一种；确定目标对象的对象类型对应的异物管理策略；根据异物管理策略对目标对象进行异物管理。通过本发明的方法，可针对核电厂六类异物分别配置差异化的管控策略，实现了异物的分类精准管控与全流程闭环管理，有效替代了传统人工登记检查模式，显著提高了防异物工作的效率、可靠性和可追溯性，系统性降低了异物事件的发生概率。

一种能够实现油品储运和管路网络的智能管控方法

Resumen de: CN123070829A

本发明涉及炼油化工及销售储存运输技术领域，特别涉及一种能够实现油品储运和管路网络的智能管控方法。该管控方法步骤如下：在自带函数逻辑语句的电子表格软件平台中，对要开发的储运实际流程进行绘制智能管控流程图；利用软件平台自带的函数逻辑语句及后台“VBA”编程系统相联合应用，将智能管控流程图中的相关设备类、管线类，通过输入命令，向后台的流程智能模块传递输入信息。本发明实现了流程智能模拟管控目的，不但具有超高的外观仿真度，更是精准的模拟出生产中流程动态化效果；可以有效应对数量庞大的类别不同、介质种类不同的储运管道管理，且突出直观的显性化为亮点。

融合边组装交叉蚁群系统的带服务约束多物流车协同方法

Resumen de: CN123070840A

本发明公开了融合边组装交叉蚁群系统的带服务约束多物流车协同方法，属于物流调度优化领域。所述方法提出了蚁群解构造策略，利用起点权重、信息素等信息引导车辆选择表现较优的出发点和客户点，以提升路径质量；针对蚁群解多样性不足的问题，提出了基于边组装交叉的蚂蚁解质量提升方案，引入存档机制，在存档非空时利用存档个体与当代蚂蚁解进行边组装交叉生成子代以增强种群多样性；针对局部寻优精度不足的问题，进一步设计了融合跨路径客户点重分配与2‑opt的局部搜索操作提升解的质量。本发明可有效求解带服务约束的多物流车调度优化问题，贴近实际物流场景中对复杂约束的处理需求，具有重要的工程应用价值。

一种基于湿敏特性的自动化立体仓库货位分配方法

Resumen de: CN123070835A

本发明公开一种基于湿敏特性的自动化立体仓库货位分配方法，涉及自动化技术。针对现有技术中的问题提出本方案。利用流体动力学仿真确保立体仓库内部货位的温湿度达标；综合最小化批次出入库总耗时原则及最大化物料相关性聚集度原则建立数学模型；在唯一性、动态温湿度及堆垛机载具容量的三重约束条件下，利用AMPGA‑SA货位分配算法对所建立的数学模型进行求解，根据最终的解进行货位分配处理。优点在于，突破了将仓库视为均匀热力学空间的局限，从物理层面保障了元件的安全；创新性地引入批次感知机制，显著降低了出入库总耗时；深度融合自适应多种群遗传算法与模拟退火算法，大幅提升求解复杂多目标模型时的全局寻优质量与收敛能力。

一种基于二维码的打码扫码系统

Resumen de: CN123070837A

本发明公开了一种基于二维码的打码扫码系统，涉及软件开发技术领域，包括接口模块、标签打印模块、单据处理模块、出库扫描校验模块及出库结果同步模块。接口模块接收生产下线打码、报废、生产入库和销售出库等信息；标签打印模块依据统一二维码编码规则生成并打印丝束包二维码标签，并支持重量、规格变化后的旧码报废及新码补打；单据处理模块生成相应业务单据，并通过PDA采集入库、出库扫码数据；出库扫描校验模块调用企业管理系统接口校验丝束包重量、包号和状态；出库结果同步模块回传销售出库扫码结果。本发明实现二维码标签统一、扫码数据实时采集及多系统同步，提高打码效率、库存核销及时性和全过程追溯能力。

一种基于深度强化学习与遗传算法协同的AGV全局任务分配方法及系统

Resumen de: CN123067377A

本发明一种基于深度强化学习与遗传算法协同的AGV全局任务分配方法及系统，属于智能仓储物流技术领域；该方法首先实时构建包含交通拥堵、AGV状态及任务属性的全局状态空间；利用深度强化学习模型快速输出任务的候选AGV集合，将全局解空间压缩为局部可行域；随后采用特定的编码映射机制，将DRL输出的策略直接映射为遗传算法的优势初始种群；最后在局部可行域内通过GA进行多目标迭代寻优，输出兼顾完工时间、能耗、负载均衡及防碰撞的最优调度方案。本发明结合了DRL的实时响应能力与GA的全局寻优能力，有效解决了异构AGV集群在复杂动态环境下的调度效率低、易陷入局部最优及多目标冲突等问题。

一种基于双方多目标蚁群协商的动态低空公共航路网络构建方法

Resumen de: CN123072237A

本发明提供了一种基于双方多目标蚁群协商的动态低空公共航路网络构建方法，包括以下步骤：步骤1，建立环境快照并表达完整航路网络；步骤2，同步构造完整网络并实施硬约束可行化；步骤3，形成双方非支配档案并更新信息素；步骤4，以三维共同航段开展过程内协商；步骤5，确定代表网络并实施事件触发式重规划。本发明以完整航路网络作为一次规划和评价的基本对象，使建筑净空、禁飞区、起降点保护以及不同OD之间的航路间隔在同一环境快照下统一校验，可减少单线分别生成后因组合冲突而反复修补的情况，适用于城市物流配送、垂直起降短途载运和应急保障等固定或周期性航路网络的方案生成。

任务处理方法、装置和仓储系统

Resumen de: CN123070847A

本申请涉及仓储物流技术领域，公开了一种任务执行方法、装置和仓储系统，该方法包括：响应于目标工作区域对应的至少一个待处理任务，确定目标工作区域的驻守状态；在基于驻守状态确定目标工作区域满足派遣条件的情况下，基于仓储系统中多个机器人的属性参数，在多个机器人中筛选与目标工作区域相匹配的第一机器人；建立第一机器人与目标工作区域之间的驻守绑定关系；基于至少一个待处理任务中的目标任务，生成任务执行指令，以使第一机器人移动至目标工作区域后，基于任务执行指令对到达目标工作区域的目标对象执行任务操作。本申请能够适应于具身机器人的拣货任务场景。

重卡物流路径优化与运力协同调度系统

Resumen de: CN123070833A

本发明公开了重卡物流路径优化与运力协同调度系统，属于智能物流调度技术领域。传统重卡路径规划难以兼顾限高、限重、分时段限行等实时通行约束和司机连续驾驶时长、日驾驶时长法规，导致路径不合法或效率低，且任务与运力调度分离。本发明包括车辆状态监测模块、路网约束管理模块、路径优化模块和任务协同调度模块，路径优化模块依据实时通行约束构建时空扩展图，在搜索中累计驾驶时长，达上限时在停车节点插入强制休息并调整结束时刻避让限行，生成合规可行路径，任务协同调度模块据此进行运力协同调度。本发明能实现重卡运输的合规路径优化和高效运力调配，主要用于重卡干线物流的路径规划与多车协同调度。

一种基于多模态数据融合的仓储货品质量智能决策方法及系统

Resumen de: CN123070848A

本发明属于人工智能和自动化仓储技术领域，尤其涉及一种基于多模态数据融合的仓储货品质量智能决策方法及系统。首先针对货品SKU完好样本，标定重量分布参数、构建视觉特征模板、录入标称条码，生成基准数字孪生模型；通过仓储传送线自动化检测平台同步采集条码、重量、多视角外观图像三类模态数据；经多条码仲裁校验、破损条码重建后，分别计算条码匹配分、重量正态分、外观相似分；利用线性加权融合得到货品综合置信度；依据高、低置信度阈值执行放行、人工复核、拦截告警三级决策。本发明解决传统仓储检测维度单一、决策刚性、难以处理临界异常的问题，可适配不同货品特性，提升货品质量评估精度，减少人工介入，保障仓储作业自动化闭环运行。

库存盘点方法、装置、设备及程序产品

Resumen de: CN123070856A

本申请涉及库存管理领域，尤其涉及库存盘点方法、装置、设备及程序产品。该方法包括：获取多个独立的数据源，确定多个独立的数据源的优先级；获取目标采样总数，根据目标采样总数确定各个数据源的子目标采样数；从优先级最高的数据源开始，根据数据源的子目标采样数获取候选对象，对候选对象过滤处理得到候选对象的实际获取数量；在实际获取数量小于子目标采样数，且存在后续数据源时，在后续数据源追加候选对象进行过滤处理，确定后续数据源的候选对象的实际获取数量，直到实际获取数量之和与目标采样总数匹配；基于实际获取的候选对象进行库存盘点。该方法可在真实业务环境下稳定输出重要盘点对象，有利于提高盘点效率和风险发现率。

一种基于数字大脑的火车无人化装车决策方法

Resumen de: CN123061786A

本申请公开了一种基于数字大脑的火车无人化装车决策方法，涉及铁路装车技术领域，通过采集并预处理火车装车现场多源作业数据，形成数字大脑基础数据空间，使车辆、货物、设备和环境状态能够统一参与装车决策。数字大脑结合装车任务目标、车厢装载约束、货物适配关系、设备可达关系和异常风险条件，生成无人化装车任务决策方案，避免仅依赖人工经验或单一称重信号控制装车，降低超载、欠载、偏载、撒料和堵料风险。装车控制系统依据该方案联动控制给料、输送、落料、除尘及安全联锁设备，并在装车过程中根据实时反馈和历史作业结果动态修正决策方案，从而提高装车精度、装车效率和无人化作业安全性。

反应堆粒子输运计算方法及装置

Resumen de: CN123069820A

本申请公开了一种反应堆粒子输运计算方法及装置，属于反应堆技术领域。方法包括：获取反应堆的目标接续区域的接续文件；其中，接续文件包括目标接续区域内的粒子通量矩，粒子通量矩根据第一粒子输运程序针对目标接续区域进行粒子输运计算确定；响应于接续文件包括目标接续区域内的粒子通量矩，控制第二粒子输运程序基于粒子通量矩执行粒子输运接续计算，得到粒子输运计算结果；其中，第一粒子输运程序为蒙特卡罗程序和离散纵标程序中的一者，第二粒子输运程序为蒙特卡罗程序和离散纵标程序中的另一者。本申请可以提高反应堆粒子输运计算的效率。

一种基于单品重量偏差分析的服装打包异常定位方法及系统

Resumen de: CN123070665A

本发明涉及物流分拣与重量检测技术领域，公开了一种基于单品重量偏差分析的服装打包异常定位方法及系统，包括：获取订单单品标准重量清单与工位实时称重数据，经对齐归一化输出标准化重量数据集；计算各单品重量偏差率并形成偏差向量；结合偏差率大小与方向判定异常，通过平均偏差率、异常占比、严重占比加权计算异常度评分；根据异常单品时序匹配定位异常工位，生成排查指引；基于历史数据自适应校准重量阈值并优化打包流程。相较于现有技术中总重检测精度低、异常无法定位、依赖人工核对的缺陷，本发明通过单品级重量偏差量化、多维度异常度评分与工位级追溯定位，实现了服装打包异常的精准识别、快速定位与闭环优化。

一种图书运输箱状态检测方法、装置、设备及介质

Resumen de: CN123071623A

本发明公开了一种图书运输箱状态检测方法、装置、设备及介质，涉及计算机视觉与机器人调度技术领域。方法包括：获取视觉采集设备采集的原始图像，原始图像为自动导引车将待检测的图书运输箱运送至固定视觉检测工位后拍摄获取；对原始图像进行书箱定位与透视校正，获取标准图像，并建立局部坐标系；对标准图像进行分割，提取图书占用区域；提取图书占用区域的多维视觉特征，并融合计算，确定图书运输箱的容量状态及装载风险指标；根据容量状态及装载风险指标，向机器人调度系统发送对应的调度控制指令，以指示机器人调度系统对自动导引车执行协同调度操作。本发明提高了复杂场景下容量估计的准确性，并实现了自动化物流系统的主动协同调度。

一种腐蚀性液体桶的双层级电子编码溯源及关联解除方法

Resumen de: CN123070973A

本发明涉及一种腐蚀性液体桶的双层级电子编码溯源及关联解除方法。该方法包括：为每个桶配备具备RFID和二维码的双模电子标签作为唯一身份标识；首次使用时采集初始化学品供液模块供液过程的压力‑温度基线曲线，与工艺参数等数据共同哈希上链，形成桶‑液动态特征锚定数据。供液时，通过智能合约自动执行安全评估，包括历史盛装液体兼容性检查、结构完整性验证和寿命阈值判断，通过后生成多方签名的安全重置证书完成关联解除。新批次建立时继承上一周期证书哈希，确保生命周期状态连续传承。客户端可扫码查看全生命周期报告，系统在桶接近设计寿命时主动预警并推荐回收点。实现了腐蚀性液体桶全生命周期的可信溯源与安全管理。

用于优化产品包装单元设计的方法和装置

Resumen de: WO2025194407A1

Disclosed herein are a method and apparatus for optimizing designs of product packaging units. A method based on one aspect of the present disclosure comprises: for each product having a corresponding order quantity among a plurality of products, using an integer programming model to determine the capacity of each level of packaging unit among one or more levels of packaging units above a basic packaging unit of the product, wherein the integer programming model uses minimizing the logistics-related costs of the product having the corresponding order quantity as its objective function; for each clustering scheme among a plurality of clustering schemes applied to the plurality of products, calculating the total logistics-related cost savings compared with a situation where the clustering scheme is not applied, wherein each clustering scheme corresponds to a different number of clusters and is used for dividing the plurality of products into the corresponding number of clusters on the basis of the sizes of the basic packaging units of the plurality of products; and on the basis of the clustering scheme having the maximum total logistics-related cost savings among the plurality of clustering schemes, determining an optimal packaging unit design.

一种任务排序方法

Resumen de: WO2025157387A1

The disclosure relates to a method of ordering tasks for at least one robotic vehicle in an automated storage and retrieval system, comprising: receiving a plurality of groups of tasks each comprising one or more tasks to be executed consecutively, each task being to retrieve a respective container in the automated storage and retrieval system using one of the at least one robotic vehicles and each task having a task availability parameter indicative of an availability of the respective container to the one of the at least one robotic vehicles, at least one of the groups being a sequenced group having a respective explicit sequence indicator indicating a sequence in which the task(s) of the group should be executed with respect to the task(s) of any other sequenced group, and at least one of the groups being an unsequenced group having a default sequence indicator indicating that the task(s) of the group may be executed in any order with respect to the task(s) of other groups; determining, for each group, a group availability parameter representative of the task availability parameter(s) of each of the task(s) in the group; forming a sorted set of sequenced groups by sorting the sequenced groups by explicit sequence indicator and, if multiple groups have a same explicit sequence indicator, by group availability parameter; forming a set of unsequenced groups from the unsequenced groups; and determining, from the sorted set of sequenced groups and the set of unsequenced groups,

行李搬运管理系统、行李搬运管理方法、行李搬运管理程序产品和存储介质

Resumen de: CN123070819A

提供行李搬运管理系统、行李搬运管理方法、行李搬运管理程序产品和存储介质。能够使自主移动体在设施内搬运利用者的行李而不会增大设施的利用者的作业负担。行李搬运管理系统具备：输入装置(1)，其用于利用者输入用于利用设施的利用信息；计划部(2a)，其基于通过输入装置(1)输入的利用信息，制作使自主移动体(5)搬运利用者的行李的搬运计划；以及控制部(2b)，其基于由计划部(2a)制作出的搬运计划，使自主移动体(5)搬运行李。

材料存储对象的监测

Resumen de: WO2025209885A1

A method for monitoring and/or controlling one or more material storage object(s) in a material storage area associated with a production network, the method comprising: - providing image data of the material storage area including one or more material storage object(s), wherein the image data is related to geographic metadata indicating a position of the area where the image data was captured; - providing reference data of the material storage area, wherein the reference data is related to geographic metadata and including one or more static characteristic(s) associated with the infrastructure of the material storage area, wherein the one or more static characteristics are indicative of a possible position of the one or more material storage objects according to the infrastructure; - matching an object position of the one or more material storage object(s) in the image as captured with the one or more static characteristic(s) linked to the position; - detecting one or more object identifier(s) associated with a material stored in the material storage object; - providing the one or more object identifier(s) linked to the one or more static characteristic(s) for monitoring and/or controlling one or more material storage object(s).

基于机器学习的疗法设备补给预计

Resumen de: WO2025212863A1

Techniques for improved machine learning are provided. Forecasted acquisitions data indicating predicted future acquisitions of one or more respiratory therapy systems is determined. An active devices prediction is generated based on processing at least a subset of the forecasted acquisitions data using a first trained machine learning model trained based on historical acquisitions of one or more respiratory therapy systems. A resupply effectiveness prediction is generated using a second trained machine learning model trained based on historical consumption of one or more consumables for the one or more respiratory therapy systems. A consumables prediction is generated based on the active devices prediction and the resupply effectiveness prediction.

用于环境物联网通信的状态管理

Resumen de: WO2025208592A1

Various aspects of the present disclosure generally relate to wireless communication. In some aspects, a reader device may receive a communication indicating a short-term ambient Internet of Things (IoT) state of an ambient IoT device. The reader device may store state information for the ambient IoT device that identifies the short-term ambient IoT state. Numerous other aspects are described.

一种基于动态运输需求的井下运输调度方法及系统

Resumen de: CN123070612A

本发明提供了一种基于动态运输需求的井下运输调度方法及系统，涉及井下物资调度技术领域，其中方法包括以下步骤：S1：获取井下运输的多模态数据，并对所述多模态数据进行预处理；S2：构建运输需求预测模型，并将经过预处理的所述多模态数据输入至所述运输需求预测模型进行预测，得到对应的运输需求预测结果；S3：获取实时运输请求，结合所述运输需求预测结果与所述实时运输请求完成井下综合调度；本发明实现轨道运输与无轨胶轮车运输的智能协同调度，提高井下辅助运输的整体效率和资源利用率，降低运输能耗和运营成本。

一种国际物流润滑油行业智能分箱系统

Nº publicación: CN123070828A 10/11/2026

Solicitante:

上海一起送网络科技有限公司

Resumen de: CN123070828A

本发明公开了一种国际物流润滑油行业智能分箱系统，属于国际物流装箱规划技术领域。该系统包括：货物属性识别模块，根据形状类型字段将货物划分为纸箱、中桶、大桶三类形态，并结合货品的重量和包装大小进行装箱计算，并配置几何建模参数与渲染属性；装载约束引擎，内置重下轻上、大下小上约束，重桶及整托盘优先分配至底层，实时校验货物总重与货柜承重上限；自动分箱模块，由服务端根据货物规格、重量、批次、数量及集装箱尺寸约束自动计算分箱方案；Web端三维渲染模块，基于WebGL引擎在浏览器端渲染多形态货物模型；分层展开、按层筛选与光线投射悬浮交互子模块，实现箱内货物分层查看与逐件识别。本发明无需专用硬件即可实现自动化分箱与三维可视化。