【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能仓管理，尤其涉及一种人工智能与物联网驱动的智能仓管理系统。
技术介绍
1、仓库管理是现代供应链中不可或缺的一环，特别是在电子商务和即时配送需求快速增长的背景下，传统的仓库管理系统主要依赖人工操作和简单的数据库软件，这不仅效率低下，而且很难适应复杂和动态的仓库环境，即使在引入自动化和物联网(iot)技术之后，大多数现有系统也只实现了基本的数据收集和监控功能，而缺乏高度集成和智能决策能力。
2、近年来，人工智能(ai)和物联网(iot)技术得到了迅速发展，但其在仓库管理系统中的应用大多停留在单一功能或模块的优化，如仅用于库存追踪或环境监测，这些系统通常没有全面地解决如何将海量的数据集成到一个统一的框架中，进行综合分析和智能决策，以优化整个仓库运营。
3、现有的仓库管理系统通常没有实时物品三维定位功能，也缺乏动态的仓库布局优化和高度个性化的仓库环境调控，因此，它们在仓库空间利用、人工搬运路径优化和环境条件调整等方面具有明显的局限性。
4、此外，尽管有一些系统通过机器学习算法尝试识别仓库运营的效率瓶颈或库存问题，但这些算法通常并没有与实际的仓库操作和物联网设备紧密集成，导致决策支持的实时性和准确性大打折扣。
5、因此，存在一种迫切需要，即开发一种集成人工智能与物联网技术的智能仓库管理系统，能够高效地解决上述问题。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了一种人工智能与物联网驱动的智能仓管理系统。
2、一种
3、数据收集模块：用于从各种传感器和设备中收集仓库环境和物品信息，并将这些数据传输到数据处理模块；
4、数据处理模块：接收并预处理来自数据收集模块的数据，并将预处理后的数据传送到数据分析模块；
5、数据分析模块：对接收到的数据进行分析，以识别仓库中的效率瓶颈、库存不足或过剩的问题，并将分析结果传送到决策支持模块；
6、决策支持模块：根据数据分析模块的分析结果，生成仓库管理策略，并将该策略传送到物联网控制模块和实时物品定位与优化模块；
7、实时物品定位与优化模块：利用分析结果对仓库内物品进行实时三维定位，并基于对应的物品位置信息，动态规划物品的摆放，以优化仓库空间利用率和减少人工搬运的路径长度；
8、物联网控制模块：执行决策支持模块生成的仓库管理策略，通过控制物联网设备来调整仓库环境、移动物品或更改仓库布局。
9、进一步的，所述数据收集模块包括传感器接口单元、rfid读取单元、图像采集单元以及数据整合与标准化单元，其中，
10、传感器接口单元：用于与各种传感器进行通信，并接收传感器输出的原始数据；
11、rfid读取单元：专门与rfid标签和rfid读取器进行通信，用于获取仓库内物品的唯一标识和位置信息，rfid读取单元能够实时监控所有物品的位置，并将这些信息传送给数据处理模块；
12、图像采集单元：通过安装在仓库内的摄像头进行图像捕捉，用于后续的物品识别和位置跟踪，所述图像采集单元还支持高分辨率和多角度的图像采集；
13、数据整合与标准化单元：负责将传感器接口单元、rfid读取单元和图像采集单元收集的数据进行整合和标准化。
14、进一步的，所述各种传感器包括温度传感器、湿度传感器、烟雾感器、光照传感器和重量传感器，具体的，
15、温度传感器：安装在仓库的入口、出口和货物存储区，用于监测仓库内各区域的温度；
16、湿度传感器：安装在与温度传感器相同的位置，用于监测仓库内的湿度水平；
17、烟雾传感器：安装在仓库的顶部，用于检测仓库内烟雾浓度；
18、光照传感器：安装在仓库的顶部和工作区域，用于监测仓库内的光照条件；
19、重量传感器：安装在货架上，用于实时监控仓库内物品的重量；
20、所述各种传感器都通过低延迟、高带宽的无线数据链接与传感器接口单元进行连接，所述传感器接口单元会周期性地从每个传感器处收集数据。
21、进一步的，所述数据处理模块包括数据验证单元、数据清洗单元、数据转换单元和数据聚合单元，其中，
22、数据验证单元：用于对从数据收集模块接收的原始数据进行验证，具体的，通过检查数据的时间戳和来源，以及进行基础的范围检查，来完成数据验证；
23、数据清洗单元：用于去除或修正无效、不完整或错误的数据，具体的，当湿度传感器发送的数据显示一个极不寻常的值时，该数据清洗单元会标记该不寻常的值并参考附近时间点的数据进行修正；
24、数据转换单元：用于将各种格式和单位的数据转换为一个统一的标准格式和单位；
25、数据聚合单元：用于将来自不同传感器或相同传感器不同时间点的数据进行聚合，具体的，通过计算每个存储区的平均温度和湿度，或者将连续多个时间点的数据进行平均，以便进行周期性的分析。
26、进一步的，所述数据分析模块具体包括特征提取单元、效率瓶颈识别算法以及库存问题识别算法，具体的，
27、特征提取单元：对从数据处理模块接收到的预处理过的数据进行特征提取，该特征包括时间序列数据的均值、方差以及峰值；
28、效率瓶颈识别算法：利用支持向量机svm算法对特征进行分类，以识别仓库内的效率瓶颈，具体公式表示为：
29、
30、其中，αi、yi和xi是支持向量的参数，k是核函数，b是偏置项；
31、库存问题识别算法：使用随机森林对库存水平进行预测，并识别潜在的库存不足或过剩问题，使用的具体公式为：
32、
33、其中，pt(y∣x)是第t颗决策树对样本x进行分类得到的概率，t是决策树的数量。
34、进一步的，所述决策支持模块包括策略生成单元，所述策略生成单元接收来自数据分析模块的分析结果，该分析结果包括效率瓶颈的具体位置和类型，以及库存不足或过剩的物品标识和数量；所述策略生成单元内嵌有效率优化策略和库存管理策略，具体的，
35、效率优化策略：当数据分析模块识别出仓库内的效率瓶颈时，将生成相应的调度或流程改进策略；
36、库存管理策略：根据库存不足或过剩的物品信息，会生成相应的库存补充或减少指令。
37、进一步的，所述实时物品定位与优化模块包括定位数据接收单元，定位数据接收单元从数据收集模块接收多个传感器传感器提供的数据，该数据包括物品的坐标信息和时间戳，所述实时物品定位与优化模块内嵌有三维映射算法，该算法使用多点三角定位的方法对物品在仓库中的实际三维位置进行计算，具体的算法公式如下：
38、
39、其中，(x,y,z)是物品的三维坐标，(x1,y1,z1)是其中一个参考传感器本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种人工智能与物联网驱动的智能仓管理系统，其特征在于，包括数据收集模块、数据处理模块、数据分析模块、决策支持模块、实时物品定位与优化模块以及物联网控制模块，其中，
2.根据权利要求1所述的一种人工智能与物联网驱动的智能仓管理系统，其特征在于，所述数据收集模块包括传感器接口单元、RFID读取单元、图像采集单元以及数据整合与标准化单元，其中，
3.根据权利要求2所述的一种人工智能与物联网驱动的智能仓管理系统，其特征在于，所述各种传感器包括温度传感器、湿度传感器、烟雾感器、光照传感器和重量传感器，具体的，
4.根据权利要求3所述的一种人工智能与物联网驱动的智能仓管理系统，其特征在于，所述数据处理模块包括数据验证单元、数据清洗单元、数据转换单元和数据聚合单元，其中，
5.根据权利要求4所述的一种人工智能与物联网驱动的智能仓管理系统，其特征在于，所述数据分析模块具体包括特征提取单元、效率瓶颈识别算法以及库存问题识别算法，具体的，
6.根据权利要求5所述的一种人工智能与物联网驱动的智能仓管理系统，其特征在于，所述决策支持模块包括
7.根据权利要求6所述的一种人工智能与物联网驱动的智能仓管理系统，其特征在于，所述实时物品定位与优化模块包括定位数据接收单元，定位数据接收单元从数据收集模块接收多个传感器传感器提供的数据，该数据包括物品的坐标信息和时间戳，所述实时物品定位与优化模块内嵌有三维映射算法，该算法使用多点三角定位的方法对物品在仓库中的实际三维位置进行计算，具体的算法公式如下：
8.根据权利要求7所述的一种人工智能与物联网驱动的智能仓管理系统，其特征在于，所述实时物品定位与优化模块还包括有空间优化单元，该空间优化单元接收来自三维映射算法的实时物品定位数据，并与仓库的当前布局数据进行对比，计算可用的仓库存储空间，所述实时物品定位与优化模块内嵌有Dijkstra算法，利用Dijkstra算法在现有物品定位基础上，动态计算最优物品存放路径和位置，具体算法为：
9.根据权利要求8所述的一种人工智能与物联网驱动的智能仓管理系统，其特征在于，所述物联网控制模块具体包括：
...【技术特征摘要】
1.一种人工智能与物联网驱动的智能仓管理系统，其特征在于，包括数据收集模块、数据处理模块、数据分析模块、决策支持模块、实时物品定位与优化模块以及物联网控制模块，其中，
2.根据权利要求1所述的一种人工智能与物联网驱动的智能仓管理系统，其特征在于，所述数据收集模块包括传感器接口单元、rfid读取单元、图像采集单元以及数据整合与标准化单元，其中，
3.根据权利要求2所述的一种人工智能与物联网驱动的智能仓管理系统，其特征在于，所述各种传感器包括温度传感器、湿度传感器、烟雾感器、光照传感器和重量传感器，具体的，
4.根据权利要求3所述的一种人工智能与物联网驱动的智能仓管理系统，其特征在于，所述数据处理模块包括数据验证单元、数据清洗单元、数据转换单元和数据聚合单元，其中，
5.根据权利要求4所述的一种人工智能与物联网驱动的智能仓管理系统，其特征在于，所述数据分析模块具体包括特征提取单元、效率瓶颈识别算法以及库存问题识别算法，具体的，
6.根据权利要求5所述的一种人工智能与物联网驱动的智能仓管理系统，其特征在于，所述决策支持模块包括策略生成单元，所述策略生成单元接收来自数据...
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