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龙图腾网获悉龙岩学院;龙岩烟草工业有限责任公司申请的专利一种边缘-云协同的5G物流仓储异常检测装置及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：CN120181755B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510637157.3，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权一种边缘-云协同的5G物流仓储异常检测装置及方法是由曾玮;郭天文;李晓刚;陈阳;邓弘立;徐仰高;杜少毅;李文灿;卢达辉;马志远;卢志敏;苏太育设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种边缘-云协同的5G物流仓储异常检测装置及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及物流仓储技术领域，公开了一种边缘‑云协同的5G物流仓储异常检测装置及方法。该装置包括物流数据采集模块、边缘预处理模块、轻量模型推理模块、云协同分析模块和动态策略生成模块。物流数据采集模块获取多源异构物流仓储数据；边缘预处理模块对相关数据清洗降维生成标准化边缘特征向量；轻量模型推理模块基于AutoML框架构建模型进行实时推理；云协同分析模块融合数据生成全局异常事件定位图谱；动态策略生成模块据此生成指令和告警信号，通过5G网络切片下发。该发明能高效处理多源异构数据，实现异常实时检测、精准定位与快速响应，提升物流仓储管理智能化水平和运营效率，降低成本与货物损失风险。

本发明授权一种边缘-云协同的5G物流仓储异常检测装置及方法在权利要求书中公布了：1.一种边缘-云协同的5G物流仓储异常检测装置，其特征在于，包括： 物流数据采集模块：用于获取多源异构物流仓储数据集合；所述数据包括传感器时序数据、视频监控数据、设备状态数据及货物流转路径数据； 边缘预处理模块：对所述传感器时序数据及设备状态数据进行流式数据清洗及特征降维处理，生成标准化边缘特征向量； 轻量模型推理模块：基于AutoML框架构建的轻量级异常检测模型，对所述标准化边缘特征向量进行实时推理，输出异常概率评分及分类标签； 云协同分析模块：接收所述视频监控数据及异常概率评分，通过时空关联算法融合货物流转路径数据，生成全局异常事件定位图谱； 动态策略生成模块：根据所述全局异常事件定位图谱及分类标签，生成设备调控指令及告警信号，并通过5G网络切片下发至目标终端； 所述时空关联算法的实现步骤包括： 根据货物流转路径数据划分仓储空间网格，统计各网格内货物停留时间及移动轨迹偏离度； 将视频监控数据与异常概率评分按时间戳对齐，提取异常事件的空间分布密度； 通过特征融合算法结合空间分布密度与轨迹偏离度，生成包含异常热区的定位图谱。

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