【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的仓储方法及系统
本专利技术涉及仓储
，尤其涉及一种基于人工智能的仓储方法及系统。
技术介绍
仓库可以分为普通仓库和专用仓库，普通仓库是指常温保管、自然通风、无特殊功能的仓库，而专用仓库是指配有冷藏、保温、干燥等设施的仓库，主要用于存储如粮食、蔬果、肉类、药材等易变质或需要其他特定存储条件的物品。经检索，申请公布号为CN108873697A的中国专利公开了一种基于人工智能的仓储方法及系统。该智能仓储模型是通过先构建深度神经网络机器学习模型，再通过周期性地上传当前的仓储状态数据、仓储运维设备的设备状态数据以及对应的仓储运维设备的专家操作数据作为训练数据集来训练所建立的。通过收集仓储状态数据及设备状态数据，并将其输入智能仓储模型；并根据所述智能仓储模型，计算出所需调用的仓储运维设备及仓储运维设备的具体操作指令，根据计算结果，控制相应的仓储运维设备完成其所对应的具体操作指令，解决了传统仓储运维方法效率较差、仓储成本高的问题。但是现有技术设计的仓储管理系统仍然需要诸多工作人员每日多次巡逻来人工监测货物的...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的仓储方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤S1：获取仓库以前的货物仓储相关数据；/n步骤S2：将步骤S1中所述的过往货物仓储相关数据分成若干份，取其中若干份来构建货物仓储状态预测模型；/n步骤S3：将余下的相关数据对货物仓储状态预测模型进行准确度检验，根据检验结果对货物仓储状态预测模型进行优化；/n步骤S4：在仓库内设置环境监测器、警报器和环境调控管路，并在监控室和管理办公室内设置监控显示器；/n步骤S5：货物进入仓库后，登记货物相关信息并将其输入步骤S3中所述的优化后的货物仓储状态预测模型，以此预测该货物在仓库环境条件下的仓储状态；/n步骤S6：通...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的仓储方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：获取仓库以前的货物仓储相关数据；
步骤S2：将步骤S1中所述的过往货物仓储相关数据分成若干份，取其中若干份来构建货物仓储状态预测模型；
步骤S3：将余下的相关数据对货物仓储状态预测模型进行准确度检验，根据检验结果对货物仓储状态预测模型进行优化；
步骤S4：在仓库内设置环境监测器、警报器和环境调控管路，并在监控室和管理办公室内设置监控显示器；
步骤S5：货物进入仓库后，登记货物相关信息并将其输入步骤S3中所述的优化后的货物仓储状态预测模型，以此预测该货物在仓库环境条件下的仓储状态；
步骤S6：通过货物仓储状态预测模型判断货物在仓库存放过程中是否会发生受潮、生虫、霉变、腐烂、燃烧、爆炸、有毒物质泄漏的情况，并在预测结果发生前通过步骤S4中设置的环境调控管路进行预调控；
步骤S7：通过步骤S4中所述的环境监测器对货物的仓储环境信息进行实时监控，并在环境参数超标时通过步骤S4中所述的环境调控管路、警报器和监控显示器分别进行环境调控、警报提醒、显示器提醒相关人员；
步骤S8：根据步骤S7中所述显示器显示的环境参数，若货物需要转移时则调取仓库内的机械设备前往货物放置点进行货物转移工作。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的仓储方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述的过往货物仓储相关数据划分为6份，其划分比例分别为50%、10%、10%、10%、10%、10%，且使用占比为50%的过往货物仓储相关数据用于构建货物仓储状态预测模型，其余的过往货物仓储相关数据用于对货物仓储状态预测模型依次进行5次优化。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的仓储方法，其特征在于，所述步骤S4中，所述的环境调控管路包括空调管路、通风管路、灭虫剂喷施管路和喷淋管路。
4.一种基于人工智能的仓储系统，其特征在于，包括处理器模块，所述处理器模块连接有数据获取模块、模型构建模块、存储模块和通讯模块，所述数据获取模块与模型构建模块相连接，所述模型构建模块连接有反馈模块，所述通讯模块连接有机械设备管理模块、报警模块、环境监测模块、货物出入管理模块、货物状态预测模块和环境调控模块，所述报警模块连接有显示模块；
所述处理器模块用于发出数据获取指令、模型构建指令、数据存取指令、数据调用指令、报警指令、环境监测指令、货物入库指令、货物出库指令、货物状态预测指令和环境调控指令；
所述数据获取模块用于接收所述处理器模块发出的数据获取指令，获取过往的货物仓储数据；
所述模型构建模块用于接收所述处理器模块发出的模型构建指令...
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