System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于大数据的物资状态监控系统与方法技术方案_技高网

一种基于大数据的物资状态监控系统与方法技术方案

技术编号:40741095 阅读:2 留言:0更新日期:2024-03-25 20:00
本发明专利技术属于物资监管技术领域,具体是一种基于大数据的物资状态监控系统与方法,其中,该物资状态监控系统包括服务器、物资外观监控捕捉模块、物资移动探测模块、物资环境监测模块和物资管控端;本发明专利技术通过物资外观监控捕捉模块基于物资的实时外观图像并通过分析以生成物资外观异常信号或物资外观正常信号,在生成物资外观正常信号时通过物资移动探测模块将物资的位置移动状况进行分析,且通过物资环境监测模块对物资所处环境进行实时监控分析以判断物资所处环境的风险程度,通过将物资外观、物资移动倾斜和物资环境相结合并综合分析,实现对物资状态的全面监控,有利于保障物资的存放安全,显著降低管理人员对物资的监管难度,智能化程度高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及物资监管,具体是一种基于大数据的物资状态监控系统与方法


技术介绍

1、物资是物质资源的简称,它既包括自然界直接提供的物资财富,又包括经过人的劳动所取得的劳动产品,物资的广义定义涵盖了可以直接和间接满足人们需求的所有物质资料,包括生活资料和生产资料,在狭义定义中,特别是在企业生产中,物资通常指商品生产过程中所消耗的各种生产资料;

2、随着科技的进步和工业的发展,物资状态监控成为了一个重要的需求,传统的物资状态监控方法主要依赖于人工巡检对所存放的物资状况进行监控,存在效率低下、实时性差、数据分析能力弱等问题,且不能自动且全面评估物资状态并精准反馈预警,不利于保障物资的存放安全,加大了管理人员对物资的监管难度,智能化程度低;

3、针对上述的技术缺陷,现提出一种解决方案。


技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的物资状态监控系统与方法,解决了现有技术在进行物资状态监控时,效率低下、实时性差且数据分析能力弱,不能自动且全面评估物资状态并精准反馈预警,不利于保障物资的存放安全,监管难度大且智能化程度低的问题。

2、为实现上述目的,本专利技术提供如下技术方案:

3、一种基于大数据的物资状态监控系统,包括服务器、物资外观监控捕捉模块、物资移动探测模块、物资环境监测模块和物资管控端;物资外观监控捕捉模块通过摄像头对物资进行监控,基于物资的实时外观图像并通过分析以生成物资外观异常信号或物资外观正常信号,且将物资外观异常信号经服务器发送至物资管控端,并将物资外观正常信号经服务器发送至物资移动探测模块;

4、物资移动探测模块在接收到物资外观正常信号时,将物资的位置移动状况进行分析,通过分析生成物资移动异常信号或物资移动正常信号,且将物资移动异常信号经服务器发送至物资管控端;

5、物资环境监测模块对物资所处环境进行实时监控,通过传感器对所处环境的各项参数进行实时监测,并通过分析以判断物资所处环境的风险程度,据此生成物资环境高风险信号或物资环境低风险信号,且将物资环境高风险信号经服务器发送至物资管控端;物资管控端接收到物资外观异常信号、物资移动异常信号或物资环境高风险信号时发出相应预警。

6、进一步的,物资外观监控捕捉模块的具体运行过程包括:

7、采集到物资的实时外观图像,基于实时外观图像以捕捉破损变形部位,若未捕捉到物资的破损变形部位,则生成物资外观正常信号;若捕捉到物资的破损变形部位,则采集到对应破损变形部位的覆盖面积并将其标记为异样面测值,将异样面测值与预设异样面测阈值进行数值比较,若异样面测值超过预设异样面测阈值,则将对应破损变形部位标记为预警部位;若物资的实时外观图像中存在预警部位,则生成物资外观异常信号。

8、进一步的,若物资的实时外观图像中不存在预警部位,则将所有破损变形部位的异样面测值进行求和计算得到异样面检值,将破损变形部位的数量标记为异样数检值;以及将物资的实时外观图像与初始标准外观图像进行比对,据此识别出存在颜色偏差的部位,并将所有存在颜色偏差的部位的面积进行求和计算以得到物资色偏值;

9、将物资色偏值、异样面检值和异样数检值进行数值计算得到外观异样检测值,将外观异样检测值与预设外观异样检测阈值进行数值比较,若外观异样检测值超过预设外观异样检测阈值,则生成物资外观异常信号;若外观异样检测值未超过预设外观异样检测阈值,则生成物资外观正常信号。

10、进一步的,物资移动探测模块的具体运行过程包括:

11、采集到物资上若干个检测点的当前位置和所设定的初始位置,将对应检测点的当前位置和初始位置的距离值标记为点移值;将所有点移值进行求和计算并取均值以得到移动探测值,且采集到物资的倾斜角度值并将其标记为倾斜险析值,将移动探测值和倾斜险析值与预设移动探测阈值和预设倾斜险析阈值分别进行数值比较,若移动探测值或倾斜险析值超过对应预设阈值,则生成物资移动异常信号。

12、进一步的,若移动探测值和倾斜险析值均未超过对应预设阈值,则获取到单位时间内若干个时刻的移动探测值和倾斜险析值,将相邻两时刻的移动探测值进行差值计算得到移动速测值,将相邻两时刻的倾斜险析值进行差值计算得到倾斜险测值;将单位时间内的所有移动速测值进行求和计算并取均值以得到移动增测值,将单位时间内的所有倾斜险测值进行求和计算并取均值以得到倾斜增测值;

13、将移动增测值和倾斜增测值与预设移动增测阈值和预设倾斜增测阈值分别进行数值比较,若移动增测值或倾斜增测值超过对应预设阈值,则生成物资移动异常信号;若移动增测值和倾斜增测值均未超过对应预设阈值,则生成物资移动正常信号。

14、进一步的,物资环境监测模块的具体运行过程包括:

15、采集到物资所处环境的烟雾浓度值和可燃气体浓度值,将烟雾浓度值和可燃气体浓度值与预设烟雾浓度阈值和预设可燃气体浓度阈值分别进行数值比较,若烟雾浓度值或可燃气体浓度值超过对应预设阈值,则生成物资环境高风险信号;若烟雾浓度值和可燃气体浓度值均未超过对应预设阈值,则通过物资环检分析以得到物资环检特征值,将物资环检特征值与预设物资环检特征阈值进行数值比较,若物资环检特征值超过预设物资环检特征阈值,则生成物资环境高风险信号;若物资环检特征值未超过预设物资环检特征阈值,则生成物资环境低风险信号。

16、进一步的,物资环检分析的具体分析过程如下:

17、采集到物资所处环境的温度数据、湿度数据和光照数据,将温度数据相较于相应预设适宜温度标准值的偏离值标记为物资温征值,同理获取到物资湿征值和物资光征值,且将物资温征值、物资湿征值和物资光征值进行数值计算得到物资环检特征值。

18、进一步的,在生成物资环境高风险信号时,对物资所处环境进行调控,并以生成物资环境高风险信号的时刻作为时间起点,以完成相应调控并使物资所处环境恢复至正常状态的时刻作为时间尾点,将时间起点与时间尾点之间的间隔时长标记为物资环境恢时值;

19、将物资环境恢时值与预设物资环境恢时阈值进行数值比较,若物资环境恢时值超过预设物资环境恢时阈值,则判断对应调控过程不合格,若物资环境恢时值未超过预设物资环境恢时阈值,则判断对应调控过程合格,且将物资环境恢时值和相应调控判断信息发送至服务器进行存储。

20、进一步的,服务器与物资管控评估模块通信连接,在进行物资状态监控过程中,物资管控评估模块对相应物资状态监控过程进行管控评估,若在物资状态监控过程中生成物资外观异常信号,则判断物资状态监控过程不合格;

21、若在相应物资状态监控过程中未生成物资外观异常信号,则采集到相应物资状态监控过程中物资移动异常信号的生成次数并将其标记为物资移动探析值,并采集到相应物资状态监控过程中物资环境高风险信号的生成次数和调控过程不合格的判断次数并将其分别标记为物资环境探析值和物资调控探析值;

22、将物资移动探析值、物资环境探析值和物资调控探析值进本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大数据的物资状态监控系统,其特征在于,包括服务器、物资外观监控捕捉模块、物资移动探测模块、物资环境监测模块和物资管控端;物资外观监控捕捉模块通过摄像头对物资进行监控,基于物资的实时外观图像并通过分析以生成物资外观异常信号或物资外观正常信号,且将物资外观异常信号经服务器发送至物资管控端,并将物资外观正常信号经服务器发送至物资移动探测模块;

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的物资状态监控系统,其特征在于,物资外观监控捕捉模块的具体运行过程包括:

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的物资状态监控系统,其特征在于,若物资的实时外观图像中不存在预警部位,则将所有破损变形部位的异样面测值进行求和计算得到异样面检值,将破损变形部位的数量标记为异样数检值;以及将物资的实时外观图像与初始标准外观图像进行比对,据此识别出存在颜色偏差的部位,并将所有存在颜色偏差的部位的面积进行求和计算以得到物资色偏值;

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的物资状态监控系统,其特征在于,物资移动探测模块的具体运行过程包括:

5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的物资状态监控系统,其特征在于,若移动探测值和倾斜险析值均未超过对应预设阈值,则获取到单位时间内若干个时刻的移动探测值和倾斜险析值,将相邻两时刻的移动探测值进行差值计算得到移动速测值,将相邻两时刻的倾斜险析值进行差值计算得到倾斜险测值;将单位时间内的所有移动速测值进行求和计算并取均值以得到移动增测值,将单位时间内的所有倾斜险测值进行求和计算并取均值以得到倾斜增测值;

6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的物资状态监控系统,其特征在于,物资环境监测模块的具体运行过程包括:

7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的物资状态监控系统,其特征在于,物资环检分析的具体分析过程如下:

8.根据权利要求6所述的一种基于大数据的物资状态监控系统,其特征在于,在生成物资环境高风险信号时,对物资所处环境进行调控,并以生成物资环境高风险信号的时刻作为时间起点,以完成相应调控并使物资所处环境恢复至正常状态的时刻作为时间尾点,将时间起点与时间尾点之间的间隔时长标记为物资环境恢时值;

9.根据权利要求1所述的一种基于大数据的物资状态监控系统,其特征在于,服务器与物资管控评估模块通信连接,在进行物资状态监控过程中,物资管控评估模块对相应物资状态监控过程进行管控评估,若在物资状态监控过程中生成物资外观异常信号,则判断物资状态监控过程不合格;

10.一种基于大数据的物资状态监控方法,其特征在于,该物资状态监控方法采用如权利要求1-9任一项所述的基于大数据的物资状态监控系统。

...

【技术特征摘要】

1.一种基于大数据的物资状态监控系统,其特征在于,包括服务器、物资外观监控捕捉模块、物资移动探测模块、物资环境监测模块和物资管控端;物资外观监控捕捉模块通过摄像头对物资进行监控,基于物资的实时外观图像并通过分析以生成物资外观异常信号或物资外观正常信号,且将物资外观异常信号经服务器发送至物资管控端,并将物资外观正常信号经服务器发送至物资移动探测模块;

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的物资状态监控系统,其特征在于,物资外观监控捕捉模块的具体运行过程包括:

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的物资状态监控系统,其特征在于,若物资的实时外观图像中不存在预警部位,则将所有破损变形部位的异样面测值进行求和计算得到异样面检值,将破损变形部位的数量标记为异样数检值;以及将物资的实时外观图像与初始标准外观图像进行比对,据此识别出存在颜色偏差的部位,并将所有存在颜色偏差的部位的面积进行求和计算以得到物资色偏值;

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的物资状态监控系统,其特征在于,物资移动探测模块的具体运行过程包括:

5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的物资状态监控系统,其特征在于,若移动探测值和倾斜险析值均未超过对应预设阈值,则获取到单位时间内若干个时刻的移动探测值和倾斜险析值,将相邻两时刻的移动探测值...

【专利技术属性】
技术研发人员:刘志伟赵雪松白旸宁克张津安亚锟高山山吉荣鹏
申请(专利权)人:国网山西省电力公司物资分公司
类型:发明
国别省市:

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