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龙图腾网恭喜成都中康大成环保科技有限公司申请的专利应用于烟草无人机前置仓的烟草配送方法、计算机设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119558752B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510104667.4，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权应用于烟草无人机前置仓的烟草配送方法、计算机设备是由赵晓洪;李细军;蒲胤霖;冯云飞设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于烟草无人机前置仓的烟草配送方法、计算机设备在说明书摘要公布了：本申请的实施例涉及应用于烟草无人机前置仓的烟草配送领域，具体涉及应用于烟草无人机前置仓的烟草配送方法、计算机设备。该方法的一具体实施方式包括：响应于接收到对应目标烟草无人机前置仓的烟草配送请求信息，对烟草配送请求信息和目标烟草无人机前置仓当前的烟草存储信息进行结构化处理，得到结构化烟草信息；确定烟草配送请求信息对应的烟草配送限制信息；将前置仓结构化信息、前置仓烟草结构化信息、前置仓烟草关联信息输入至前置仓烟草配送模型中，得到前置仓烟草配送信息；根据前置仓烟草配送信息，控制待配送烟草无人机进行烟草配送。该实施方式可以提高前置仓烟草配送信息的准确性，提高前置仓的利用率，减少烟草配送资源的浪费。

本发明授权应用于烟草无人机前置仓的烟草配送方法、计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种应用于烟草无人机前置仓的烟草配送方法，包括： 响应于接收到对应目标烟草无人机前置仓的烟草配送请求信息，对所述烟草配送请求信息和所述目标烟草无人机前置仓当前的烟草存储信息进行结构化处理，得到结构化烟草信息，其中，所述结构化烟草信息包括：前置仓结构化信息、前置仓烟草结构化信息、前置仓烟草关联信息； 确定所述烟草配送请求信息对应的烟草配送限制信息，其中，所述烟草配送限制信息为与预设的前置仓烟草配送模型对应的至少一个限制条件； 将所述前置仓结构化信息、所述前置仓烟草结构化信息、所述前置仓烟草关联信息输入至所述前置仓烟草配送模型中，得到所述烟草配送限制信息下的前置仓烟草配送信息； 根据所述前置仓烟草配送信息，确定对应的至少一个待配送烟草无人机； 控制相关联的烟草搬运设备，对所述至少一个待配送烟草无人机进行烟草装载； 响应于确定烟草装载完成，控制至少一个待配送烟草无人机进行烟草配送； 响应于接收到对所述目标烟草无人机前置仓的前置仓资源转化预测请求，通过预先训练的前置仓资源转化效率预测模型，对所述目标烟草无人机前置仓在目标时间的前置仓资源转化效率进行预测； 根据生成的前置仓资源转化效率预测结果，调整目标烟草无人机前置仓的无人机配送资源以及烟草存储资源； 其中，前置仓资源转化效率预测模型是通过以下步骤训练得到的： 获取目标区域内的各个烟草无人机前置仓的历史前置仓资源转化信息序列集，其中，一个烟草无人机前置仓对应一个历史前置仓资源转化信息序列； 从所述历史前置仓资源转化信息序列集中选择出一个历史前置仓资源转化信息序列，作为目标历史前置仓资源转化信息序列，其中，目标历史前置仓资源转化信息包括：前置仓资源转化效率； 对所述目标历史前置仓资源转化信息序列中的任意数量个目标历史前置仓资源转化信息包括的前置仓资源转化效率进行掩码处理，得到第一前置仓资源转化信息样本，其中，任意数量小于目标历史前置仓资源转化信息序列包括的目标历史前置仓资源转化信息的数量； 通过所述第一前置仓资源转化信息样本，对初始前置仓资源转化效率预测模型进行预训练，得到预训练初始前置仓资源转化效率预测模型； 对所述目标历史前置仓资源转化信息序列中位于所述序列末位的至少两个目标历史前置仓资源转化信息包括的前置仓资源转化效率进行掩码处理，得到第二前置仓资源转化信息样本； 基于所述第二前置仓资源转化信息样本，对预训练初始前置仓资源转化效率预测模型进行模型微调，得到微调完成的前置仓资源转化效率预测模型； 其中，所述对所述目标历史前置仓资源转化信息序列中的任意数量个目标历史前置仓资源转化信息包括的前置仓资源转化效率进行掩码处理，得到第一前置仓资源转化信息样本，包括： 通过滑动窗口的方式，对所述目标历史前置仓资源转化信息序列进行截取，得到历史前置仓资源转化信息子序列组； 对于所述历史前置仓资源转化信息子序列组中的每个历史前置仓资源转化信息子序列，从该历史前置仓资源转化信息子序列中选取预设数量个历史前置仓资源转化信息，以及通过掩码标记，对选取的各个历史前置仓资源转化信息包括的前置仓资源转化效率进行掩码处理，得到各个掩码历史前置仓资源转化信息； 将掩码处理后的掩码历史前置仓资源转化信息子序列组确定为第一前置仓资源转化信息样本。

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