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申请/专利权人：四川享宇科技有限公司

摘要：本发明公开了金融透明仓库监管管理系统，属于仓库监管领域，包括货物进出库管理模块、存储环境管理模块、仓库结构管理模块、防入侵管理模块以及可视化管理模块；货物进出库管理模块用于采集食品入库与出库时的保存信息，构建食品状态分析模型，输出第一分析结果；存储环境管理模块用于采集仓库内部环境信息，构建存储环境分析模型，输出第二分析结果；仓库结构管理模块用于采集仓库墙壁的结构信息，构建结构强度分析模型。本发明，能够从仓库出入库、仓库环境、仓库结构强度以及仓库防入侵四个角度对仓库进行全面高效的管理，降低仓库的风险，并将四个分析模型的分析结果通过可视化显示屏关联在一起，使得仓库管理更加透明。

主权项：1.金融透明仓库监管管理系统，其特征在于，包括货物进出库管理模块、存储环境管理模块、仓库结构管理模块、防入侵管理模块以及可视化管理模块；所述货物进出库管理模块用于采集食品入库与出库时的保存信息，构建食品状态分析模型，输出第一分析结果；所述存储环境管理模块用于采集仓库内部环境信息，构建存储环境分析模型，输出第二分析结果；所述仓库结构管理模块用于采集仓库墙壁的结构信息，构建结构强度分析模型，输出第三分析结果；所述防入侵管理模块用于采集货物进出库的认证信息，构建防入侵分析模型，输出第四分析结果；所述可视化管理模块用于接收第一分析结果、第二分析结果、第三分析结果、第四分析结果，并通过可视化显示屏显示出来；所述食品状态分析模型的具体分析过程为：在食品入库时通过微生物检测技术对食品中的细菌进行检测，将检测到的细菌数量标记为A1，再将检测到的细菌种类标记为B1；在食品出库时通过微生物检测技术对食品中的细菌进行检测，将检测到的细菌数量标记为A2，再将检测到的细菌种类标记为B2；将A2与预设值a进行比对，若A2＞a，则说明食品出库时细菌数量超过预设值，品质不合格；若A2≤a，则说明食品出库时细菌数量未超过预设值，品质合格；采集食品出入库的时间，确定食品在仓库内的保存时间并标记为T；计算细菌数量变化趋势=（A2-A1）T，再计算细菌种类变化趋势=（B2-B1）T； 将（+）与预设值进行比对，若（+）＞，则说明食品保存期间细菌变 化趋势异常；若（+）≤，则说明食品保存期间细菌变化趋势正常； 所述存储环境分析模型的具体分析过程为：将实时采集到的仓库内部各区域温度标记为Xi，i=1···n，其中，n为正整数；若Xi不处于预设区间内，则将Xi对应的区域规划到第一序列并标记为Q，若Xi处于预设区间内，则说明Xi对应的区域温度正常；将以往仓库内部区域同一时间对应的第一序列筛选出来，标记为qi，i=1···n；将Q与qi进行匹配，若Q不与任意一个qi匹配，则说明仓库内部温度异常；若Q与任意一个qi匹配，则计算Q与所匹配的qi的差异值，从中确定最小的差异值并以此判断当前仓库内部温度是否异常；将实时采集到的仓库内部各区域湿度标记为Yi，i=1···n，其中，n为正整数；若Yi不处于预设区间内，则将Yi对应的区域规划到第二序列并标记为W，若Yi处于预设区间内，则说明Yi对应的区域湿度正常；将以往仓库内部区域同一时间对应的第二序列筛选出来，标记为wi，i=1···n；将W与wi进行匹配，若W不与任意一个wi匹配，则说明仓库内部湿度异常；若W与任意一个wi匹配，则计算W与所匹配的wi的差异值，从中确定最小的差异值并以此判断当前仓库内部湿度是否异常；所述结构强度分析模型的具体分析过程为：通过应变传感器采集仓库墙壁的结构信息，并将检测到的仓库内各区域墙壁结构信息标记为Di，i=1···n；将Di与预设值d进行比对，若Di＞d，则将Di对应的仓库区域划分到第三序列；通过摄像头采集仓库中各区域的墙壁图像，再对采集到的图像进行图像识别，判断墙壁上是否存在裂缝，若墙壁存在裂缝，则将墙壁所在区域划分到第四序列；将第三序列与第四序列进行对比，确定重合区域的数量并标记为E1，确定第三序列中不与第四序列重合的区域数量并标记为E2，确定第四序列中不与第三序列重合的区域数量并标记为E3；计算结构风险权重值V=50%*E1+30%*E2+20%*E3；将V与预设值v进行比对，若V＞v，则说明仓库墙壁存在风险，若V≤v，则说明仓库墙壁不存在风险；所述防入侵分析模型的具体分析过程为：将此次食品进出库的耗时标记为t实时，再将此次进出库的食品量标记为G实时；将以往仓库进出库的耗时标记为ti，再将对应的进出库食品量标记为Gi，i=1···n；将G实时与Gi进行一一比对，若G与Gi的差值绝对值在预设区间内，则将Gi规划到第五序列；将第五序列中的Gi对应的ti筛选出来，再将筛选出的ti分别与t实时进行比对，若t实时与任意一个筛选出的ti的差值绝对值不在预设区间内，则进入下一步骤；通过监控摄像头采集仓库内部图像，再对采集到的图像进行图像识别，判断是否有工作人员进入仓库中后消失在监控图像上，若有则说明仓库存在入侵风险，若没有则进入下一步骤；对仓库内的工作人员动作进行识别，判断是否存在入侵风险。

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