Alerta

一种建筑材料运输车的集群智能调度方法及系统

Resumen de: CN121303842A

本申请提供一种建筑材料运输车的集群智能调度方法及系统，涉及集群智能调度技术领域，基于建筑材料运输车在运输过程中需经过的城市道路的通行效率数据、交通密度数据及天气数据，确定各建筑材料运输车的目标行驶路段和行驶参数组合；建立调度中心、各建筑材料运输车及各目标行驶路段对应的路侧设备之间的数据交互通道；采集并分析各建筑材料运输车对应的驾驶相关数据，形成各建筑材料运输车的风险类型标识和风险评估结果；将风险评估结果为存在驾驶风险的风险运输车的驾驶风险信息传输至调度中心和同路段运输车，以基于驾驶风险信息和风险类型标识，通过调度中心进行备用资源调配，实现集群智能调度，提升了调度系统的整体安全性与运行韧性。

一种血液库存管理方法及系统

Resumen de: CN121306459A

本发明提供了一种血液库存管理方法及系统，属于数据处理领域，该方法包括：获取医院在当前时间之前的若干年内每一周中每一种血液制品的实际用量，得到当前时间所在季节以及当前时间之前的若干年内与当前时间所在季节相同的季节的增量系数序列，结合当前时间下每一种血液制品的最低库存值，得到当前时间所在周的预测库存值；结合当前时间下医院血库内每一种血液制品的数量与采集时间、每一种血液制品的保存期限，得到当前时间所在周的每一种血液制品的最佳库存值。本发明旨在解决由于医院用血有一个动态变化，使得通过EOQ模型管理血液库存时，实际库存量与实际需求量之间存在差异的问题。

一种面向齐套交付的定制家具动态耦合拣配方法

Resumen de: CN121304283A

本发明公开了一种面向齐套交付的定制家具动态耦合拣配方法，涉及智能仓储与生产调度管理技术领域，该方法通过采集客户订单数据及生产进度信息；采集仓库库存状态、在制品加工进度及入库时间与位置数据；计算已到位关键部件数量、在制品平均剩余加工时间及关键部件空间距离，进一步计算齐套耦合度系数，生成拣配策略；基于部件坐标和依赖链条进行路径规划，计算总行走路径长度、点位切换次数及关键部件到位状态，生成动态路径重构指数，执行路径优化策略；通过库存匹配、时间序列预测及历史回溯分析，计算齐套完成概率指数，指导订单拣配优先级和生产衔接策略。该方法可实现订单拣配与生产过程的动态优化，提高齐套完成率及仓储作业效率。

库位整理方法及装置

Resumen de: CN121291999A

本发明提供了一种库位整理方法及装置，涉及人工智能技术领域，所述方法包括：根据后续的生产订单确定所述生产订单所需物料的物料信息；根据物料库的库位状态和所述物料信息，生成所述生产订单对应的物料提前搬运任务，其中，所述物料提前搬运任务用于将所述物料由所述物料的原库位搬运至优化库位，在执行所述生产订单时，从所述优化库位搬运所述物料的效率比从所述原库位搬运所述物料的效率更高；响应于搬运设备处于空闲状态，自动触发所述搬运设备执行所述物料提前搬运任务。通过所述方法，能够显著提升出库响应速度与物流系统效能，对保障生产节拍的连续性与稳定性产生了积极效果。

一种生产确认方法、系统、电子设备及存储介质

Resumen de: CN121304298A

本公开提供一种生产确认方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：根据生产订单涉及的目标产品，确定目标产品对应的各道产品生产工序和每道产品生产工序需要的物料清单；若任一产品生产工序的物料需求被触发，将物料需求对应的物料清单下发至所述物流执行系统，以使所述物流执行系统生成拉取物料任务，并将所述拉取物料任务执行过程中获取的物料信息进行回传；接收所述物流执行系统回传的所述物料信息，将所述物料信息与所述物料需求对应的物料清单进行比对，并根据比对结果确定是否对所述物料信息进行生产确认。据此，提升了物料配送的及时性与准确性，并实现物料信息的自动校验，有效防止了错装、漏装等人为失误，增强过程质量控制能力。

多模态大模型与多模态融合的仓库货物SKU自动检测方法

Resumen de: CN121305037A

本发明公开多模态大模型与多模态融合的仓库货物SKU自动检测方法，包括以下步骤：S1、构建SKU检测系统，该系统包括YOLO物体检测模型、向量数据库和关系型数据库；在自定义货架图像数据集上对YOLO模型进行训练；S2、对输入货架图像进行物体检测，通过YOLO模型识别并裁剪货物区域，生成裁剪图像列表；S3、对每个裁剪图像进行文本质量评估，使用OCR引擎计算置信度，并过滤置信度低于设定阈值的低质量图像；S4、对保留的裁剪图像进行OCR文本提取，通过多模态大模型识别品牌和文本内容，同时计算过曝比例和图像面积；该模态大模型与多模态融合的仓库货物SKU自动检测方法能够自动化、高精度且低维护成本地完成仓库货物SKU识别与检索。

一种基于迁移学习的逆向物流规划系统及方法

Resumen de: CN121303999A

本发明公开了一种基于迁移学习的逆向物流规划系统及方法，包括：逆向物流规划模块用于最小化所述逆向物流系统的总成本与总拆解处理时间的双目标优化问题和约束条件集，获得逆向物流规划模型；优化求解模块用于采用两阶段多目标优化算法求解逆向物流规划模型，获得帕累托最优解集；迁移学习模块用于当新周期检测到零部件需求显著变化时，利用将上一周期帕累托最优解迁移学习后初始种群。本发明利用结合迁移学习机制的两阶段多目标优化算法，解决了逆向物流中拆解线平衡与车辆路径规划割裂优化、以及需求动态不确定的难题。实现了系统总成本与拆解时间的高效平衡，显著提升了规划效率、自适应能力与资源利用率。

WMS智能库存盘点方法、装置、设备和介质

Resumen de: CN121304037A

本发明涉及智能库存盘点技术领域，公开了一种WMS智能库存盘点方法、装置、设备和介质。该方法：基于WMS系统中的货位出库频次数据、SKU库存价值数据和历史盘点差异率数据划分得到货位优先级批次；根据货位优先级批次对不同批次货位执行库存数据采集，得到实际库存数据集合；进行校验，得到库存差异分类结果；基于库存差异分类结果启动工作流引擎自动化差异处理，得到差异处理结果；更新WMS系统库存数据表，并执行业务数据同步和数据一致性验证，得到跨系统数据一致性验证结果。本发明降低了对单一人工操作的依赖，实现与订单系统、采购系统、财务系统的实时数据同步，确保库存调整后各系统数据的一致性，形成了业务闭环。

一种无人机陆基电磁起降运输方法、装置及电子设备

Resumen de: CN121303997A

本申请提供了一种无人机陆基电磁起降运输方法、装置及电子设备，有效地解决了现有的无人机陆基电磁起降运输系统在物流园中无法供为无人机提供高频次连续起降的运输环境的问题。该方法包括：根据接收到的订单信息、无人机的多种状态信息、物流园的场地信息以及实时空域信息，生成无人机运输方案和生成飞行路径序列，基于飞行路径序列进行直流母线的功率需求预测得到预测功率以及预测功率约束，并输出预测功率对应的功率分配指令；根据优化后的功率分配指令、无人机运输方案得到运行控制指令，执行运行控制指令以进行物流运输；实时采集无人机在物流运输时产生的运行数据，识别出运行数据中的异常信息以实时调整所述无人机的物流运输。

温室大棚产销协同管理方法、系统及电子设备

Resumen de: CN121303740A

本申请涉及一种温室大棚产销协同管理方法、系统及电子设备。该方法包括：对目标温室大棚的果实种植区域进行图像采集，获取第一作物图像；根据第一作物图像进行果实识别处理，得到果实识别结果；根据果实识别结果，确定当前产能信息；基于当前产能信息以及预先设定的销售单元，建立将物理果实关联至可售单元的产销映射关系模型；接收销售端的订单信息，根据订单信息从产销映射关系模型确定待采收的目标果实区块，基于目标果实区块生成采收计划；其中，采收计划用于指导物流系统进行采收及运输调度。本申请提供的方案，能够实现从销售订单到生产采收的逆向驱动，有效克服产销信息脱节问题，有效提升采收作业的精准性与物流调度效率，减少资源浪费。

一种基于智能调度的冷链运输路径优化方法

Resumen de: CN121304007A

本发明公开了一种基于智能调度的冷链运输路径优化方法，包括：采集运输路径环境数据，构建包含路径段温度与长度属性的有向图结构；定义冷量消耗函数，计算路径段的预估冷量消耗值，形成包含制冷代价的环境图；构建状态向量与动作空间，设计路径选择策略网络与状态价值网络；设定包含冷量消耗、配送完成、冷链失效与补给行为的多目标奖励函数，采用改进的PPO算法进行多轮策略训练，通过信赖域策略优化更新网络参数；最终在实际运输中调用最优策略输出路径选择动作，实现对冷链中断风险的动态规避与补给插入调控。本发明可实现冷链路径选择的智能化、自适应与高能效优化。

一种基于双种群遗传算法的物资保障任务调度系统

Resumen de: CN121303717A

本发明公开了一种基于双种群遗传算法的物资保障任务调度系统，包括节点模型、任务需求与能力模型、物资保障任务调度模型、模型的约束条件以及基于双种群遗传的模型求解保障任务调度算法；所述节点模型包括需求节点、保障节点、保障节点可提供的各类物资储量和保障节点的保障装备；所述任务需求与能力模型包括需求节点某个物资保障任务需求量、需求任务期望完成时间、保障任务需求的物资数量。该系统有效克服了传统单一种群优化算法在物资保障任务调度中易陷入局部最优解、难以兼顾多目标冲突的局限性，显著提高了物资保障任务的时间效率、资源利用率和调度方案的整体可行性。

一种快递日订单量预测方法、装置、电子设备及存储介质

Resumen de: CN121304233A

本发明公开了一种快递日订单量预测方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：依据当前日期获取历史数据，并提取各历史数据的小时级累计订单量序列；获取当前日期的累计订单量序列，并将当前日期的累计订单量序列分别与各历史数据的小时级累计订单量序列进行相似性度量，确定目标相似性度量结果；依据目标相似性度量结果对历史数据进行排序并对历史数据进行筛选，确定筛选后的相似历史日期；获取相似历史日期的全天累计订单量，并采用相似历史日期的全天累计订单量对当前日期的全天累计订单量进行预测。采用本方案，获取历史数据小时级累计订单量，利用相似性度量筛选相似历史日期，对当前日期的日订单量进行预测，提高预测准确性及稳定性。

基于多特征融合的铁路货运量预测方法和装置

Resumen de: CN121302314A

本发明提供一种基于多特征融合的铁路货运量预测方法和装置，所述方法包括：将向量形式的货运量的基础数据作为预训练的铁路货运量预测模型的输入数据；提取特征，包括：基于所述基础运营指标数据计算铁路货运效益强度，所述铁路货运效益强度和基础运营指标数据组成静态货运特征；基于所述历史时序数据提取时序特征；基于所述设定时段内的货物构成向量提取货物构成特征；利用门控融合网络整合所述静态货运特征、所述时序特征和所述货物构成特征，得到融合特征；利用预测模块对所述融合特征进行非线性预测，并进行反标准化逆向变换，映射输出预测的设定时段内铁路货运量。

基于数据分析的AGV调度与仓储库存的决策系统与方法

Resumen de: CN121304027A

本发明涉及仓储管理技术领域，具体涉及了一种基于数据分析的AGV调度与仓储库存的决策系统与方法。包括库存管理模块，用于获取仓储数据、销售数据以及待入库数据，所述仓储数据包括实时库存数据、各类型货品的仓储数量、仓储金额，所述销售数据包括各类型货品的销售金额，所述待入库数据包括待入库货品及待入库数量；区域分析模块，用于根据实时库存数据分析当前各个库存区域的占用率，占用率低于预设占用阈值的库存区域标记为低占用区域标；周转率分析模块，用于根据各类型货品在预设周期内的仓储金额以及销售金额计算货品在预设周期内的库存周转率入库等级模块，用于根据待入库货品的待入库数量、仓储数量周转率确定待入库货品的入库等级。

一种船舶航线潮汐窗口通行计算方法及系统

Resumen de: CN121301692A

本发明涉及智能航运领域，尤其涉及一种船舶航线潮汐窗口通行计算方法及系统，获取船舶的航行参数与目标航线的水文地理信息；基于航行参数，计算船舶在航行过程中所需的最小安全水深；基于水文地理信息，预测目标航线上至少一个潮汐点在未来一段时间内的潮汐高度变化；结合潮汐高度变化与水文地理信息，动态确定潮汐点在未来一段时间内的实际水深变化；将实际水深变化与最小安全水深进行比对分析，根据分析的结果，生成潮汐点的一个或多个可通行时间窗口；输出可通行时间窗口，用于供船舶航行决策使用。综合考虑了船体下沉量、波浪、船舶摇摆及安全储备等多重因素，动态计算出的最小安全水深更为科学全面，避免了固定安全余量可能带来的风险。

一种基于多源数据融合的供应链物资智能预测与调配方法及系统

Resumen de: CN121303735A

本申请实施例公开了一种基于多源数据融合的供应链物资智能预测与调配方法及系统，方法包括：采集供应链中的多源数据；构建供应链网络模型，其中，所述供应链网络模型的节点表示供应商、仓库或物流枢纽，边表示节点间的物资流动关系，边的权重基于多源数据确定，反映物资流动关系的优先次序；基于社区检测算法，生成基于节点功能关联的子网络模块，并基于多源数据进行节点重要性评估，识别关键节点和脆弱节点；基于多源数据融合技术，通过特征映射将所述多源数据整合到所述子网络模块，生成各子模块的物资需求预测模型；根据子网络模块和物资需求预测模型，生成最优物资调配方案；本申请提高了供应链管理的效率与鲁棒性。

一种高级计划与排程标准化数据接口方法与系统

Resumen de: CN121303875A

本发明公开了一种适用于智能制造领域的高级计划与排程(APS)标准化数据接口方法与系统。该方法通过构建标准化数据接口体系，将复杂、多样的业务数据转化为模型可识别的结构化输入，实现业务数据的有效传递与语义承载。所述系统解决了现有APS系统中数据接口不统一、集成成本高、对外部系统依赖强、定制化程度高、难以适应业务变化等问题。本发明具有灵活集成、快速实施、可准确驱动APS模型生成可执行计划、支持数据联动与协同计划、易于推广的技术优势。

基于动态权重的农产品电商评价排序系统及方法

Resumen de: CN121304277A

本发明公开了基于动态权重的农产品电商评价排序系统及方法，涉及农产品信息管理技术领域，系统包括：农产品品质分析模块、加工成品品质分析模块、加工适配分析模块；所述农产品品质分析模块用于针对农产品各品质参数分别构建农产品品质变化预测模型，预测分析各原产地农产品经存储运输过程品质参数变化数据；所述加工成品品质分析模块根据用户农产品加工历史数据，分析各原产地农产品存储运输前后品质参数分别进行预测的加工成品品质参数变化；所述加工适配分析模块用于计算各原产地农产品存储运输前后的农产品品质参数偏离率和加工成品品质参数偏离率，分析用户选择不同原产地农产品的加工适配度，并确定用户检索农产品时的检索排序策略。

一种基于SKU的AI智能补货方法及系统

Resumen de: CN121304047A

本申请属于仓储物流与人工智能技术交叉领域，具体公开了一种基于SKU的AI智能补货方法及系统，该方法包括如下步骤：构建SKU全维度特征数据集；采用预测模型对每个SKU的未来需求进行预测，输出需求预测值及预测不确定性；根据需求预测值及预测不确定性、供应商交货周期其波动性、服务水平目标、仓储成本，动态计算每个SKU的最优安全库存水平和补货点；当任一SKU的实时库存触及或低于其动态补货点时，基于多目标优化算法生成补货建议；将补货建议转换为WMS系统中的采购建议单，实时监控其执行状态，并将执行结果反馈至预测模型形成闭环学习。本申请能实现基于SKU粒度的高精度需求预测和动态智能补货决策。

一种基于深度优先算法的库存分配方法及系统

Resumen de: CN121304021A

本发明涉及库存分配技术领域，且公开了一种基于深度优先算法的库存分配方法及系统，采用深度优先算法结合剪枝策略，在严格遵循周转规则的前提下，实现库存合理分配。本发明一方面确保先进先出、先到期先出等周转规则的严格执行，有效减少库存积压和过期情况的发生；另一方面能够通过多库位组合，尽量满足刚好出够所需库存数量，减少库存浪费；第三方面深度优先算法结合剪枝策略，大幅减少了搜索空间，提高了库存分配的效率，与传统方法相比，库存分配的响应时间提升了50%以上；并且出库次数和拣选次数明显减少，降低了仓储作业成本，某仓库应用本方法后，出库次数较之前减少了30%，拣选次数减少了25%。

基于“源-脊-圈”多要素耦合的油气长距离运移定量评价方法

Resumen de: CN121303913A

本申请公开一种基于“源‑脊‑圈”多要素耦合的油气长距离运移定量评价方法，包括以下步骤：获得圈闭所在运汇单元的源岩供烃系数；获得运移脊输导系数；获得圈闭有效性系数；根据源岩供烃系数、运移脊输导系数及圈闭有效性系数，建立“源‑脊‑圈”耦合评价公式，通过公式得到运移潜力综合指数。本申请针对现有的油气长距离运移评价方法的不足，聚焦烃源岩供烃能力、运移脊输导能力与圈闭有效性的协同作用，强调三维空间中油气沿优势运移路径的长距离迁移规律，通过量化参数揭示运移过程中的损耗与富集效应，实现定量评价油气长距离运移条件的效果。

一种集装箱场桥智能转场调度方法

Resumen de: CN121303996A

本发明涉及码头智能调度技术领域，具体公开了一种集装箱场桥智能转场调度方法，包括以下步骤：S1、采集场桥状态数据与业务数据；S2、采用边缘计算将S1采集的数据传输至堆场智能调度系统；S3、构建多目标优化模型；S4、堆场智能调度系统基于改进的NSGA‑Ⅲ算法对多目标优化模型进行求解，并输出最优调度方案；S5、将最优调度方案下发至场桥控制系统进行转场作业，转场完成后，场桥向堆场智能调度系统反馈完成状态，堆场智能调度系统更新数据并进入下一轮调度周期。本发明采用上述的一种集装箱场桥智能转场调度方法，解决了传统调度效率低、能耗高、设备损耗大的问题，实现了港口场桥调度的高效、低耗与智能化，满足现代化码头作业需求。

一种堆场规划方法、装置、电子设备及计算机存储介质

Resumen de: CN121303995A

本申请公开了一种堆场规划方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，本申请获取待分配集装箱的堆放信息、各堆场的堆放信息，先通过类型信息直接与堆场进行匹配，将待分配集装箱中的第一类集装箱分配至对应的堆场，再将待分配集装箱中剩余的第二类集装箱利用分配模型以堆场与泊位之间集装箱运输距离最短、各堆场集装箱密度均衡、各堆场期望派箱数量和堆场中潜在空位优先级为目标，通过多次循环将第二类集装箱逐次分配至各堆场将第二类集装箱分配至各堆场，其中，分配模型每次循环的约束条件的可行域较上一次约束条件的可行域更大，从而不断将每次循环剩下的集装箱分配至对应的堆场中，提高分配成功率和运算效率。

用于港口安全的风险隐患智能预测方法

Nº publicación: CN121303993A 09/01/2026

Solicitante:

交通运输部水运科学研究所

Resumen de: CN121303993A

本申请涉及人工智能技术领域，具体涉及一种用于港口安全的风险隐患智能预测方法。该用于港口安全的风险隐患智能预测方法包括：采集来自港口的多个数据源的异构数据，并对所述异构数据进行时间和空间标记；针对所述异构数据进行包含时间特征和空间特征的特征提取，并基于提取的特征构建动态时空知识图谱；以及，将所述动态时空知识图谱输入图神经网络以获得每个节点基于时空知识图谱拓扑的节点特征向量，并基于所述节点特征向量进行风险隐患预测。这样，通过基于异构数据的时间信息和空间信息构建的动态时空知识图谱结合图神经网络的知识关联，可以进行有效的港口安全风险隐患智能预测。