Alerta

一种设备盘点方法、装置及相关设备

Resumen de: CN121661323A

本申请提供了一种设备盘点方法、装置及相关设备，属于图像识别技术领域，本申请实施例提供的一种设备盘点方法包括：获取待盘点设备的原始图像；利用U形网络U‑Net网络模型识别所述原始图像的感兴趣区域ROI，所述ROI包含所述待盘点设备的视觉编码标识；监测所述ROI包含的所述视觉编码标识，得到视觉编码标识信息；根据所述视觉编码标识信息对所述待盘点设备进行盘点操作。该设备盘点方法可以提高盘点效率。

一种基于ST-DBSCAN的危险品车辆异常聚集实时监测方法

Resumen de: CN121658961A

本发明提供一种基于ST‑DBSCAN的危险品车辆异常聚集实时监测方法，属于时空数据聚类分析技术领域，本发明具有如下步骤：步骤S1、预处理原始车辆坐标数据，存入时序数据库；步骤S2、滑动时间窗读取危险品车辆轨迹；步骤S3、危险品车轨迹按车牌号去重；步骤S4、初始化ST‑DBSCAN算法；步骤S5、执行改进型ST‑DBSCAN聚类流程；步骤S6、去除聚类集合中的噪音点；步骤S7、地图可视化与自动预警。本发明能够提升聚集报警可信度，显著降低误报；助力危险品运输协同管理，提升整条运输链的安全水平与公众出行信心。

一种精确物流配送方法和系统

Resumen de: CN121660573A

本发明公开了一种精确物流配送方法和系统，涉及物流配送技术领域，该方法包括以下步骤：收集物流用户历史数据，基于用户的历史快递收取方式，结合工作日、双休日，确定用户的偏好类型以及对应的快递站点偏好收取时间段以及上门配送偏好时段；收集不同物流站点历史配送数据，结合当前不同站点待配送包裹数量以及配送属性，构建实时轨迹预测模型，基于快递员当前所在位置，输出其余配送站点的预计到达时间以及预测停留时间；收集快递到达日下不同待配送包裹的用户物流进度查询次数。本发明结合快递员配送习惯、用户收件偏好以及包裹紧急程度，通过大数据分析实现精准化、个性化的物流配送路径规划，以提升配送效率与用户满意度。

一种基于群体智能的无人驾驶矿卡全局任务调度方法、系统、设备及介质

Resumen de: CN121660570A

本申请涉及矿场车辆调度技术领域，具体涉及一种基于群体智能的无人驾驶矿卡全局任务调度方法、系统、设备及介质，包括：实时采集矿区内的无人驾驶矿卡的运行状态数据，并获取矿区内各个目标点的服务率和各个目标点的服务通道数量；为每个目标点分别建立M/M/c排队模型，并计算得到各目标点的关键性能指标；采用群体智能算法对矿卡与目标点之间的匹配关系进行优化求解，得到初始匹配方案；将初始匹配方案作为初始解，建立并求解一个以最小化总体调度成本为目标的混合整数规划问题，生成包含具体矿卡分配、任务优先级及路径规划的实时调度策略，并下发至对应的无人驾驶矿卡执行。本申请可实现全局平均等待时间的降低与矿区资源利用率的提升。

智能物流仓储自主计量与管理平台

Resumen de: CN121660587A

本发明涉及物流管理技术领域，具体涉及一种智能物流仓储自主计量与管理平台，基于接收来自上游ERP系统或网页输入的物流计划数据，生成标准化物流订单，并依据预设的分配规则分派，根据所述订单管理模块生成的标准化物流订单以及运输方式和资源状态，生成派车单，并生成最优运输路径，根据所述派车单和所述最优运输路径，结合获取到的车辆位置和行驶轨迹进行在途状态监控和异常预警，并能根据所述合同价格管理模块中的合同条款与结算策略，提取所述在途管理模块和所述无人计量模块中的电子计量凭证生成结算单进行结算，实现物流数据的实时共享与业务财务一体化管理。

輸送計画作成支援装置及び輸送計画作成支援方法

Resumen de: JP2026046150A

【課題】鉄道を利用した貨客混載輸送において、運用変更に対応可能な荷物の輸送計画の作成の支援。【解決手段】所与の列車ダイヤにおける貨客混載輸送が可能な列車の運用変更に対応可能な荷物輸送計画の作成を支援する輸送計画作成支援装置は、列車それぞれについて計画済みの荷物量を除いた輸送可能な荷物量に関する列車積載条件を設定し、列車への新たな割り当てを必要とする対象荷物それぞれについて、発生駅及び発生時刻に関する発生荷物条件と、輸送先駅に関する輸送先駅条件と、輸送先目標時刻に関する目標時刻条件とを設定し、対象荷物が個別に何れかの列車に割り当てられて、列車積載条件、発生荷物条件及び輸送先駅条件を満足する荷物輸送計画であって、割り当てられた列車の前記列車ダイヤにおける輸送先駅の到着予定時刻と輸送先目標時刻との差が所定条件を満たす荷物輸送計画を所定の最適化計算を用いて作成する。【選択図】図１

余剰在庫管理システム、余剰在庫管理方法及び計量装置

Resumen de: JP2026046224A

【課題】譲渡等取引の対象となる在庫資材１を適切に管理し、様々なユーザが在庫資材１を有効に活用することが可能な余剰在庫管理システムＳ１を提供する。【解決手段】管理部（サーバ３０）と、在庫資材１の重量を計測する重量計測部１０と、在庫資材１のそれぞれに対応する固有の識別情報（タグＩＤ）を取得する識別情報取得部１０ｆと、在庫資材１の重量と固有の識別情報とを管理部に送信する通信部（第１通信部１０ｃ）と、を備え、管理部は、受信した固有の識別情報に基づき、在庫資材１の重量情報を更新し、予め定められた少なくとも一つのユーザ端末（業務ユーザ端末３ａ、一般ユーザ端末４ａ）に、更新された重量情報を送信する。【選択図】図２

システム

Resumen de: JP2026045709A

【課題】実施形態に係るシステムは、ユーザが不在時でも効率的に商品を受け取ることができるようにすることを目的とする。【解決手段】実施形態に係るシステムは、受付部と、格納部と、受取部とを備える。受付部は、ユーザがオンラインで商品を注文し、配達先としてロッカーを選択する。格納部は、受付部によって受け付けられた情報に基づいて、配送業者が商品をロッカーに配達し、ロッカーに商品を格納する。受取部は、格納部によって格納された商品をユーザが指定されたパスコードを使用してロッカーから受け取る。【選択図】図１

輸送ルートの最適化

Resumen de: US20260065175A1

Computer-implemented methods optimising routes in a transport network for a geographical region are disclosed. Methods comprise obtaining an analysis of the geographical region; generating probabilistic predictions, checking whether at least a subset of the generated probabilistic predictions have previously been solved by a trained machine learning model; based on at least a first subset of the generated probabilistic predictions having previously been solved, retrieving the trained machine learning model previously used to solve the at least a first subset of the generated probabilistic predictions and executing the trained machine learning model to determine a first plurality of suggested routes for the transport network; based on at least a second subset of the generated probabilistic predictions not having previously been solved, training a new machine learning model to solve the at least a second subset of generated probabilistic predictions to determine a second plurality of suggested routes for the transport network.

一种纺织柔性产线多材质调度系统

Resumen de: CN121660319A

本发明提供一种纺织柔性产线多材质调度系统，包括有物理执行层，包括可重构的纺织生产设备；智能感知层，布设于所述物理执行层的关键节点；中央调度与控制层，与所述物理执行层和智能感知层通信连接；数字孪生层，其为所述物理执行层在信息空间的虚拟映射，与所述中央调度与控制层和物理执行层构成闭环。本发明通过数字孪生技术实现了调度决策的前瞻性与全局优化能力，系统将初始排产方案置于高保真虚拟产线模型中进行毫秒级并发仿真推演，精准预测不同材质混纺生产时潜在的工艺瓶颈与质量风险，以生产效率、能耗与品质合格率为多目标奖励函数，在虚拟空间中完成海量策略的迭代寻优，从而在投入物理生产前即获得近乎全局最优的调度指令。

基于菜品组合的原料采购优化方法及系统

Resumen de: CN121660598A

本发明涉及供应链管理技术领域，公开了基于菜品组合的原料采购优化方法及系统。该方法采集多源历史销售数据，包括菜品销售记录、顾客偏好信息和季节性因素，通过数据清洗和特征工程构建训练数据集；利用深度学习网络模型处理训练数据集，识别菜品组合间的隐含关联模式，输出原料需求预测序列；建立综合考虑成本最小化、供应稳定性和风险控制因素的采购优化目标函数；对目标函数进行迭代优化，生成初步采购方案；实时监控市场供应链数据流，包括供应商库存状态和物流延迟信息，通过动态规划算法调整初步采购方案，产生最终采购决策。该方法提升了采购决策的科学性和运营效率。

一种农村厕所粪污资源化利用的智能管控方法及系统

Resumen de: CN121660669A

本公开实施例提供了一种农村厕所粪污资源化利用的智能管控方法及系统，该方法包括：采集粪污产生量及存储状态数据并将所述数据上传至物联网平台；根据所述数据进行动态分析，生成清运任务调度指令，其中所述调度指令包括清运点位、清运时间和清运量；基于所述清运任务调度指令，驱动清运车辆前往指定农村厕所点位，并同步触发预处理站的微生物接种程序，以使预处理站在清运车辆到达前完成微生物接种准备；通过大数据平台实时监测生物处理环节的运行状态，获取处理参数数据，并基于所述处理参数数据反馈调整微生物接种参数。通过本公开实施例的方案，能够通过物联网与大数据平台，智能调度粪污清运车辆，并联动预处理站的微生物接种程序，保障后续生物处理效率。

一种基于韧性-效率耦合的特定区域港口发展评估方法及系统

Resumen de: CN121660512A

本发明公开了一种基于韧性‑效率耦合的特定区域港口发展评估方法及系统，方法实施包括三个主要步骤。首先针对特定区域港口发展的特征，建立包含韧性和效率两个维度的特定区域港口发展评估指标体系。其次，分别运用贝叶斯网络方法实现对特定区域港口安全韧性水平的量化评估，运用基于松弛变量的产出导向DEA模型实现对港口效率水平的量化评估。最后，运用韧性‑效率耦合协调模型实现对港口韧性‑效率综合水平的量化评估。本发明能够更有效地综合多种不同的评价指标要求，也能确保综合评价结果的稳定性和可靠性；输出的评价结果既包括韧性水平和效率水平单一维度，也包括综合发展双元维度，对评价港口发展和制定决策、政策具有明确的指向性。

生产排程信息处理方法、电子设备及存储介质

Resumen de: CN121660371A

本申请提供一种生产排程信息处理方法、电子设备及存储介质，该方法包括：获取各待排程月份的生产需求数据及首个待排程月份的前一月份的初始库存数据；根据生产需求数据及初始库存数据，确定年度计划信息，年度计划信息包括各产线上各车型在各待排程月份的第一总生产量、各车型在各待排程月份的第一目标月末库存及各待排程月份的出勤日历；根据年度计划信息及生产需求数据，确定车型配置信息，车型配置信息包括各产线上各车型的各配置在各待排程月份的第二总生产量；根据车型配置信息及预先设置的排产规则库，确定月度计划信息，月度计划信息包括各出勤日中各生产车间的各批次的顺位排序，以提升生产排程效率。

再造烟叶原料一垛一码数字化管理方法及系统

Resumen de: CN121660603A

本发明涉及再造烟叶原料管理技术领域，提供一种再造烟叶原料一垛一码数字化管理方法，包括：步骤1：对入库的再造烟叶原料，形成标准化管理的物理垛位，为每一物理垛位生成一个全局唯一的数字标识码，构建再造烟叶原料的数字孪生档案；步骤2，在原料入库时，通过手持终端扫描数字标识码，将多维数据集成并绑定至该再造烟叶原料的数字孪生档案中；步骤3，利用每个物理垛位部署的微环境传感节点，实时监测物理垛位内部的温度、湿度、水分活度，并实时更新至数字孪生档案；步骤4，根据电子配料单，推荐符合条件的具体垛位，进行投料。本发明能够实现从原料入库、仓储、养护到配方投料的全过程精准化、可视化管理。

基于大模型的智能制造生产线自动化设计方法及系统

Resumen de: CN121660550A

本发明涉及智能制造系统设计技术领域，公开了一种基于大模型的智能制造生产线自动化设计方法及系统，利用预训练大语言模型构建语义理解引擎，将用户非结构化文本输入转化为标准化设计要素集；基于工艺知识图谱与产品制造特征库，利用图神经网络进行工艺路径推理与任务层级拆解，将标准化设计要素集拆解为多个子任务；构建设备能力数据库，通过向量化相似度检索与多目标优化模型实现多个子任务与设备的自动匹配，输出推荐设备组合清单；基于推荐设备组合清单及空间约束条件，采用3D空间建模模块建立数字车间草图，运用遗传算法对设备布局和物流路径进行寻优，输出最优布局方案集合；本发明提供全生命周期的智能化设计与优化支持。

一种沥青混合料运输和摊铺关键参数异常预警与追溯系统

Resumen de: CN121660621A

本发明属于沥青混合料运输摊铺监管技术领域，具体是一种沥青混合料运输和摊铺关键参数异常预警与追溯系统，包括混合料状态维持分析模块、混合料运输辅助分析模块、运输合规性评估模块、摊铺监测管理模块和工程预警追溯端；本发明是通过混合料状态维持分析模块精准判定运输过程中的沥青混合料状态，在混合料状态合格的前提下进一步聚焦运输风险，运输合规性评估模块对整个运输过程进行合规性复盘，进入摊铺环节后基于摊铺运行诊断结果和摊铺效果评估结果准确判断摊铺管控表现，实现从沥青混合料出厂到路面成型的全环节质量可控、风险可预警和问题可追溯，有效的降低施工质量隐患。

輸送ルートの最適化

Resumen de: US20260065174A1

Computer-implemented methods for optimising routes in a transport network for a geographical region are disclosed. Methods may include obtaining an analysis of the geographical region; generating probabilistic predictions; and checking whether at least a subset of the generated probabilistic predictions have previously been solved by a trained machine learning model. When at least a first subset of the generated probabilistic predictions have previously been solved, retrieving the trained machine learning model previously used to solve the at least a first subset of the generated probabilistic predictions and executing the trained machine learning model to determine a first plurality of suggested routes for the transport network. When at least a second subset of the generated probabilistic predictions have not previously been solved, training a new machine learning model to solve the at least a second subset of generated probabilistic predictions to determine a second plurality of suggested routes for the transport network.

情報処理装置および情報処理方法

Resumen de: US20260065212A1

An information processing apparatus includes: a transaction relationship score calculation unit that calculates an inter-industry transaction relationship score indicating a relevance of a transaction relationship among a plurality of industry types; a component supplier industry-type estimation unit that estimates an industry type of a factory candidate of a supplier on a basis of identification information of a component for a factory candidate of a supplier; an industry type similarity calculation unit that calculates an inter-industry transaction relationship score between an industry type of a factory candidate of a supplier and an industry type of a factory candidate of a supplier estimated by the component supplier industry-type estimation unit; and a component manufacturing factory estimation unit that selects a factory candidate of a supplier on a basis of an inter-industry transaction relationship score calculated by the industry type.

状態確認システム

Resumen de: JP2026046826A

【課題】物流施設の集計情報を表示させる際の集計期間が周期的である場合において、ユーザが集計期間を毎回調整する手間を軽減できる状態確認システムを提供する。【解決手段】状態確認システムは、収集装置と、表示端末と、を備える。収集装置は、物流施設を走行する走行車の位置データを含む稼動データと、物流施設に設けられたセンサが時系列で取得したセンサデータと、の少なくとも何れかを収集する。表示端末は、稼動データ及びセンサデータの少なくとも何れかを、周期的な集計期間の開始時刻から終了時刻まで集計して得られる集計情報を集計画面に表示する。表示端末は、開始時刻を変更する指示を受け付けた場合に、当該開始時刻を変更して、変更後の開始時刻を用いて集計した集計情報を集計画面に表示する。【選択図】図８

システム

Resumen de: JP2026045579A

【課題】実施形態に係るシステムは、花の見ごろを予測し、そのタイミングに合わせて輸送手段や人材を効率的に確保することを目的とする。【解決手段】実施形態に係るシステムは、予測部と、マッチング部と、確保部とを備える。予測部は、花の見ごろを予測する。マッチング部は、予測部によって予測されたタイミングに基づいて輸送手段または人材をマッチングする。確保部は、マッチング部によってマッチングされた輸送手段または人材を確保する。【選択図】図１

融合时序特征学习与领域知识推理的多专项电力物资需求预测方法及系统

Resumen de: CN121660596A

本发明公开了一种融合时序特征学习与领域知识推理的多专项电力物资需求预测方法及系统，涉及电力物资管理领域。该方法包括：获取电力项目物资历史数据，构建多维特征数据集；基于Transformer架构构建时序特征学习模型，通过多头自注意力机制和时间衰减机制捕捉物资需求的长期依赖关系；构建电力物资领域知识图谱，采用图神经网络进行知识推理；设计自适应特征融合层，将时序特征与领域知识特征进行门控融合；建立多任务学习框架，同时优化需求量预测、采购批次规划和时间窗口预测三个任务；通过后处理机制，确保预测结果符合业务约束。本发明实现了对不同类型电力物资需求的精准预测，显著提升了电力企业物资管理的智能化水平。

快递损坏件处理方法、装置、设备及存储介质

Resumen de: CN121660589A

本发明涉及物流技术领域，公开了快递损坏件处理方法、装置、设备及存储介质，方法包括获取目标问题快件的破损环节特征和入库时间特征；将破损环节特征和入库时间特征输入预先训练的物流责任分拨预测模型中，以得到目标责任分拨建议；分发目标问题快件至对应的责任分拨中心；基于用户角色权限展示目标问题快件，以得到对应用户角色权限的待处理问题快件列表；基于协同过滤的智能排序算法对目标待处理问题快件进行优先级排序；获取核心待处理问题快件的核心属性特征；将核心属性特征输入预先训练的深度学习融合模型中，输出目标处理建议；本方案通过进行责任认定、智能排序、智能输出，提升了问题快件处理的时效性及整体处理效率。

LNG槽车物流方法、装置、设备及存储介质

Resumen de: CN121660555A

本申请提供了一种LNG槽车物流方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：确定LNG接收站卸气量需求及槽车原始运输数据；获取预先建立的多目标优化模型，并获取对应的约束条件；使用NSGA‑II遗传算法求解多目标优化模型，基于原始运输数据中各槽车的初始路径随机生成调度方案的初始种群，对初始种群进行交叉变异生成新种群，通过非支配排序和拥挤度计算生成下一次迭代的初始种群；迭代结束后使用最终的调度方案作为满足当前站点的LNG槽车物流方案，在运输过程中根据动态变化影响实时更新LNG槽车物流方案。本申请应用多目标优化同时优化多个关键因素；通过遗传算法的交叉变异操作，大幅度提高算法收敛速度和求解的质量。

基于安检系统的包裹检测方法、电子设备及存储介质

Nº publicación: CN121661363A 13/03/2026

Solicitante:

顺丰科技有限公司

Resumen de: CN121661363A

本申请公开基于安检系统的包裹检测方法、电子设备及存储介质，方法包括：获取待签收包裹的物品类别；当待签收包裹被运输至中转网点，获取待签收包裹在中转网点的第一图像，并确定中转网点的上一个历史中转网点对应的第二图像；对第一图像和第二图像进行差异检测，得到置信度分数；根据物品类别设置破损阈值，并根据置信度分数确定待签收包裹的破损值，其中，破损值用于表征待签收包裹中物品的破损程度；当破损值超过破损阈值，生成拦截信息以拦截待签收包裹。在本申请实施例中，能够实现对不同类型的物品的破损检测，提高破损检测精准度，减少损失。