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龙图腾网获悉吉林云投莱森购数字科技有限公司申请的专利一种无人化智能商超系统及其实现方法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：CN120471656B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510963302.7，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权一种无人化智能商超系统及其实现方法是由禇克庆;王乙竹;周正书;史艳翠;魏言春;田玮;郑兆启设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人化智能商超系统及其实现方法在说明书摘要公布了：本发明公开了无人化智能商超系统及其实现方法，属于无人零售技术领域，包括：将超市区域划分成N个储存区，并构建网格节点图；利用货架传感器实时采集各网格节点的货品种类、剩余数量，结合应季商品数据库判定货品应季状态；再以货品剩余数量区间为节点，依据货品关联性构建储存图谱，经分区连接形成商品关联网络；基于商品关联网络构建货品关联销量模型，结合应季状态和剩余数量制定货品迁移策略，再根据迁移结果与实时剩余数量建立差异性补货模型，实现动态补货；通过传感器采集设备运行数据，运用机器学习算法建立故障预测模型，对存在故障风险的设备及时预警；实现了无人零售商店货品的智能管理与设备的高效运维，提高了运营效率。

本发明授权一种无人化智能商超系统及其实现方法在权利要求书中公布了：1.一种无人化智能商超系统的实现方法，其特征在于，包括：执行无人零售商店智能补货及故障预警方法，以实现所述无人化智能商超系统的无人值守功能，包括： 将无人零售商店的超市区域进行储存区域划分，通过对每个货品储存区构建网格节点图，结合传感器实时获取对应的货品种类信息和产品的剩余数量，以及每个网格节点处货品的应季状态，以货品剩余数量区间为节点，结合货品关联性构建货品储存图谱，并经过分区连接形成商品关联网络； 基于商品关联网络，构建货品关联销量模型，综合应季状态与货品剩余数量制定货品迁移策略，同时，依据迁移结果和实时货品剩余数量建立差异性补货模型，确定每种货品的补货需求并制定动态补货策略； 通过在设备上部署传感器实时采集设备运行数据，运用机器学习算法建立设备故障预测模型，当预测到设备存在故障风险时，及时发出预警信息； 所述对每个货品储存区构建网格节点图的具体步骤包括： A1：获取划分后的N个货品储存区，基于每个货品储存区的实际物理空间尺寸，运用三维建模软件对每个货品储存区进行数字化建模； A2：根据建模结果对每个货品储存区进行网格划分，在完成网格划分后，采用笛卡尔坐标系，以货品储存区的左下角角落为坐标原点，根据网格在三维空间中的位置确定每个网格节点的三维坐标，并采用区域代码+行列层号的形式为每个网格节点赋予唯一的编号； A3：定义每个网格节点的基础属性，并建立节点属性数据库；所述基础属性包括但不限于对应的货品种类、当前货品剩余数量、节点的承重限制、光照需求、温湿度要求； A4：分析货品之间的关联性，利用图论原理，根据货品之间的关联程度，构建网格节点之间的连接关系，形成具有货品关联信息的网格节点图；所述关联性包括互补关系、替代关系和搭配习惯；所述连接关系包括强连接和弱连接； 所述基于商品关联网络，构建货品关联销量模型，综合应季状态与货品剩余数量制定货品迁移策略，同时，依据迁移结果和实时货品剩余数量建立差异性补货模型，确定每种货品的补货需求并制定动态补货策略，包括： C1：收集商品关联网络中的货品关联数据；所述货品关联数据包括但不限于货品关联程度、属性信息、行为数据； C2：使用特征提取方法和独热编码方法对货品关联数据进行特征提取和编码处理，得到处理后的货品关联数据； C3：加载预构建的随机森林回归模型，并使用处理后的货品关联数据对预构建的随机森林回归模型进行训练，得到能够根据输入特征预测货品剩余数量的货品关联销量模型； C4：根据货品的应季状态信息，对每种货品的应季状态进行量化评估，同时，分析每种货品的剩余数量，结合历史货品剩余数量计算库存周转率，判断货品的库存积压或短缺情况； C5：综合货品关联销量模型预测的货品剩余数量、应季状态量化评估结果和剩余数量分析情况，制定货品迁移策略； C6：整合货品迁移结果数据、实时剩余数量数据、历史货品剩余数量以及供应商供货信息，确定补货影响因素，采用动态规划方法构建差异性补货模型；所述差异性补货模型以最小化库存成本和缺货损失为目标，输入补货影响因素数据，输出每种货品的最优补货数量和补货时间； C7：根据差异性补货模型的计算结果，结合实际库存情况和货品剩余数量要求，生成补货方案；所述补货方案包括补货货品清单、补货数量、补货时间、供应商选择； C8：实时监测货品剩余数量和库存数据的变化，调整补货方案。

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