可视化仓库的库位信息获取方法与流程
本发明涉及电数字处理领域。更具体地，本发明涉及可视化仓库的库位信息获取方法。
背景技术：
1、仓库作为物流和供应链管理的核心环节，承担着存储、保管、调配等多种功能。高效的仓库管理不仅能够降低库存成本，提高物资流转效率，还能确保供应链的稳定性和响应速度。随着信息技术的发展，可视化仓库管理逐渐成为提升仓库运营效率的重要手段。通过可视化技术，管理者可以实时监控仓库状态，优化库位分配，及时响应市场变化。传统的库位信息获取方法主要依赖于条形码扫描、rfid技术等，这些方法在实际应用中存在局限性，如易受环境干扰、标签损坏、覆盖范围有限等，难以满足大规模、高动态的仓库管理需求。
2、现有公开号为cn115271602a的中国专利申请文件公开了一种智慧果蔬仓库管理方法、装置及电子设备，该方法获取第一果蔬信息，所述第一果蔬信息包括果蔬名称；根据预先设置的果蔬贮存条件，确认所述第一果蔬信息对应的第一贮存条件，所述预先设置的果蔬贮存条件包括温度和湿度；根据所述第一贮存条件，确定第一贮存区，并将第一果蔬贮存于所述第一贮存区中。
3、但是，果蔬贮存的温度和湿度是一个范围，若温度或者湿度值产生波动，会导致第一贮存区的贮存条件发生改变，从而导致获取的贮存的库位信息不准确，不适宜贮存的情况。
技术实现思路
1、为解决库位信息不准确的问题，本发明提出可视化仓库的库位信息获取方法。
2、本发明公开可视化仓库的库位信息获取方法，包括：根据预设采样间隔按照时间顺序获取湿度值序列；将任意一个采样时刻作为目标时刻，计算目标时刻对应湿度值的可信度；将以目标时刻为中心构建的窗口作为目标窗口，获得目标窗口左侧的左观测窗口和目标窗口右侧的右观测窗口，其中，左观测窗口和右观测窗口的窗口尺寸与目标窗口的窗口尺寸一致；计算可信度修正值，可信度修正值满足关系式：
3、，表示时刻对应湿度值的可信度修正值，表示时刻对应湿度值的可信度，表示左观测窗口中湿度值的一阶差的方差，表示右观测窗口中湿度值的一阶差的方差，表示左观测窗口中湿度值的均值，表示右观测窗口中湿度值的均值，表示归一化函数。
4、遍历湿度值序列获得可信度修正值序列，对可信度修正值序列聚类，以完成库位信息。
5、针对每个采样时刻的湿度值计算其可信度，为数据的可靠性提供了量化指标。通过构建目标窗口及其左右观测窗口，方案进一步分析了湿度值的局部变化特性，并通过可信度修正值的计算，综合考虑了湿度值的稳定性和一致性。通过精确的数据预处理、动态的可信度评估和先进的数据分析技术，提高了环境监测的准确性和效率。
6、优选的，所述可信度包括：以目标时刻为中心设置目标时段，计算目标时段中湿度值的离群值均值；计算目标时刻对应湿度值的可信度，可信度满足关系式：
7、，其中，表示时刻对应湿度值的可信度，表示时刻对应湿度值的离群值，表示目标时段中时刻对应湿度值的离群值大于离群值均值的时刻个数，表示目标时段中时刻总数，在可信度关系式中，时刻为目标时刻，表示指数函数。
8、能够动态地评估每个采样时刻湿度值的可靠性，使用指数函数来约束可信度可以使可信度的计算对于离群值的大小和数量变化非常敏感，从而能够快速响应数据中的异常情况，提高了异常检测的准确性。
9、优选的，所述目标时段为包含目标时刻的任意一个时段。
10、优选的，所述离群值包括：将目标窗口中每个时刻对应湿度值构建为第一序列；将第一序列中与目标时刻相邻的两个时刻的湿度值均值替换目标时刻的湿度值，构建第二序列；对第一序列和第二序列进行曲线拟合，计算离群值，离群值满足关系式：
11、，其中，表示时刻对应湿度值的离群值，表示目标窗口的窗口尺寸，为第一序列的拟合曲线，为第二序列的拟合曲线，在离群值关系式中，时刻为目标时刻。
12、构建基于目标窗口的湿度值序列，并利用相邻时刻的湿度值均值来平滑目标时刻的数据，有效地降低了随机波动对湿度值可信度的影响。利用积分方法计算离群值，方案不仅考虑了整个目标窗口的湿度值变化，还通过比较原始和平滑序列的拟合曲线差异，量化了每个时刻湿度值的异常程度。
13、优选的，所述离群值还包括：将目标窗口中每个时刻对应湿度值构建为第一序列；将第一序列中与目标时刻相邻的两个时刻的湿度值均值替换目标时刻的湿度值，构建第二序列；对第一序列拟合获得第一曲线，对第二序列拟合获得第二曲线；计算第一曲线和第二曲线的相似度，将相似度的值作为离群值。
14、对两个序列进行拟合，计算两个拟合曲线的相似度，能够识别出湿度值的异常波动，还能够评估数据的连续性和平滑性，从而有效区分正常变化和潜在的离群点。
15、优选的，所述以完成库位信息包括：利用预设聚类算法对可信度修正值序列聚类，计算每个数据点与聚类中心的距离，并对距离进行归一化，其中，一个数据点对应一个可信度修正值；当距离大于预设距离阈值，数据点为噪声，对应时刻的湿度值为异常湿度值，生成并发送报警信号；遍历所有数据点，完成对湿度值序列的去噪。
16、提高了对环境湿度数据异常的检测精度，而且通过遍历所有数据点，实现了对整个湿度值序列的全面去噪处理。这不仅确保了环境监测数据的准确性和可靠性，还为环境控制系统提供了及时的反馈，有助于快速响应和处理潜在的环境问题，从而保障了环境监测系统的稳定性和有效性。
17、优选的，所述预设聚类算法为密度聚类。
18、优选的，所述归一化利用最大最小值归一化。
19、本发明的有益效果：
20、1、通过精心设计两个观测窗口，分别位于目标时刻对应窗口的两侧，能够捕捉到湿度值的近期变化趋势，这为理解目标时刻湿度值的波动提供了上下文信息。通过对两个观测窗口内湿度值的方差和均值差异进行深入分析，能够识别出湿度变化的一致性和异常性，进而对目标时刻的湿度值可信度进行有根据的修正。这种动态的修正机制使得库位信息的获取不仅依赖于单一时刻的数据，而是融入了时间序列的分析，增加了评估的深度和广度。
21、2、归一化处理确保了不同时间点或不同库位间数据的可比性，而聚类算法的引入则从大量数据中识别出有意义的数据，这些数据可以表示环境状态的稳定性或潜在的变化趋势。通过设置距离阈值来识别和处理噪声，进一步提高了数据的质量和可靠性，减少了误报和漏报，从而确保报警信号的精确性和行动的及时性。
22、3、不仅提升了库位信息获取的及时性和准确性，还增强了对环境变化的适应性和响应能力，为仓库管理者提供了强有力的决策支持工具。通过本发明可以更有效地监控和控制仓库环境，保障存储物品的安全和完整。
技术特征：
1.可视化仓库的库位信息获取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的可视化仓库的库位信息获取方法，其特征在于，所述可信度包括：
3.根据权利要求2所述的可视化仓库的库位信息获取方法，其特征在于，所述目标时段为包含目标时刻的任意一个时段。
4.根据权利要求2所述的可视化仓库的库位信息获取方法，其特征在于，所述离群值包括：
5.根据权利要求2所述的可视化仓库的库位信息获取方法，其特征在于，所述离群值还包括：
6.根据权利要求1所述的可视化仓库的库位信息获取方法，其特征在于，所述以完成库位信息包括：
7.根据权利要求6所述的可视化仓库的库位信息获取方法，其特征在于，所述预设聚类算法为密度聚类。
8.根据权利要求6所述的可视化仓库的库位信息获取方法，其特征在于，所述归一化利用最大最小值归一化。
技术总结
本发明涉及电数字处理领域，更具体地，本发明涉及可视化仓库的库位信息获取方法。所述方法包括：根据预设采样间隔按照时间顺序获取湿度值序列；计算目标时刻对应湿度值的可信度；将以目标时刻为中心构建的窗口作为目标窗口，获得目标窗口左侧的左观测窗口和目标窗口右侧的右观测窗口；计算可信度修正值；遍历湿度值序列获得可信度修正值序列，对可信度修正值序列聚类，以完成库位信息的获取。通过本发明的技术方案，能够提高库位信息获取的及时性和准确性。
技术研发人员：孙世国,高亚坤,李洋,吴广山,范家文
受保护的技术使用者：浪潮智慧供应链科技（山东）有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23