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申请/专利权人：大连金马衡器有限公司;辽宁轻工职业学院

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于物联网技术的智能托盘冷链运输监测系统，该系统根据每个区域的若干个温度变化相似的曲线段，从每个区域的温度‑时间曲线的所有曲线段中筛选出异常段和异常区域；根据每个异常区域的温度‑时间曲线的异常段之前的每个曲线段的温度异常程度以及每个温度数据，筛选出若干个需要维护的区域；根据每个需要维护的区域的制冷效果的异常程度以及每个曲线段的温度异常程度，得到智能托盘冷链运输监测结果。本发明通过对比冷链运输车内不同区域温度变化的差异，筛选温度异常区域，根据异常区域经温度调控后恢复正常状态的程度判断异常区域是否需要维护，提高了对制冷效果异常区域识别的准确性。

主权项：1.基于物联网技术的智能托盘冷链运输监测系统，其特征在于，该系统包括以下模块：数据采集模块：用于获取冷链运输车内原有输出功率以及冷链运输车内每个区域每一时刻的温度数据，构建每个区域的温度-时间曲线，对每个区域的温度-时间曲线进行分段，得到若干个曲线段以及每个曲线段的近似温度值；制冷效果的异常程度获取模块：用于根据每个区域的温度-时间曲线中每个曲线段内每个温度数据以及每个曲线段的近似温度值，得到每个区域的温度-时间曲线中每个曲线段的温度异常程度；根据每个区域的温度-时间曲线中每个曲线段的温度异常程度，从所有区域中筛选出若干个异常区域；根据每个异常区域的温度-时间曲线的每个曲线段的温度异常程度以及每个曲线段内每个温度数据，得到每个异常区域的制冷效果的异常程度；监测结果获取模块：用于根据每个异常区域的制冷效果的异常程度以及冷链运输车内原有输出功率，获取每个异常区域的更新温度-时间曲线；根据每个区域的温度-时间曲线中每个曲线段的温度异常程度的获取方式，得到每个异常区域的更新温度-时间曲线中每个曲线段的温度异常程度；根据每个异常区域的制冷效果的异常程度、每个异常区域的更新温度-时间曲线中每个曲线段的温度异常程度以及每个曲线段内每个温度数据，得到托盘冷链运输监测结果。

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