买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司;浙江华东工程建设管理有限公司申请的专利一种多维数据联动处理的堆放监测与余料计算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：CN119809506B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411738044.4，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权一种多维数据联动处理的堆放监测与余料计算方法是由陈浩天;张强;关威;侯震飞;郭梦妮;洪庆锋;支文财设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多维数据联动处理的堆放监测与余料计算方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种多维数据联动处理的堆放监测与余料计算方法，包括以下步骤：环境评估与需求定义：对堆放区域进行评估，定制化设计传感器布局和数据采集方案；传感器网络部署与校准：按照设计方案部署传感器、RFID标签阅读器和3D扫描仪；数据接口与融合平台搭建；三维堆放模型构建；智能分析算法开发与测试：开发基于机器学习的智能分析算法，对算法进行训练与测试，优化算法性能；动态监测与异常检测机制建立：实施动态监测系统，持续跟踪堆放状态变化，开发异常检测算法，对安全隐患进行实时识别，并触发预警机制；余料计算与优化建议生成：执行精细的余料计算，提供精确的物料剩余量信息；系统集成与现场调试。

本发明授权一种多维数据联动处理的堆放监测与余料计算方法在权利要求书中公布了：1.一种多维数据联动处理的堆放监测与余料计算方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，环境评估与需求定义：对堆放区域进行评估，根据评估结果，定制化设计传感器布局和数据采集方案； S2，传感器网络部署与校准：按照设计方案部署传感器、RFID标签阅读器和3D扫描仪，部署需确保全面覆盖堆放区域，完成部署后对传感器进行精确校准； S3，数据接口与融合平台搭建：开发数据接收与处理接口，确保各类传感器数据能够无缝接入中央处理系统；构建数据融合平台，实现多源数据的标准化处理与整合，形成统一的数据模型； S4，三维堆放模型构建：利用3D扫描与图像识别技术，结合重量、尺寸数据，动态构建堆放物料的三维模型，三维模型需能够实时反映堆放状态的变化，包括物料添加、移除及位置调整； S5，智能分析算法开发与测试：开发基于机器学习的智能分析算法，用于预测物料消耗趋势、优化堆放布局及计算余料量，通过历史数据对算法进行训练与测试，不断优化算法性能； S6，动态监测与异常检测机制建立：实施动态监测系统，持续跟踪堆放状态变化，开发异常检测算法，对安全隐患进行实时识别，并触发预警机制； S7，余料计算与优化建议生成：结合实时堆放模型与物料属性，执行精细的余料计算，提供精确的物料剩余量信息，基于计算结果，系统自动生成堆放优化建议，指导库存管理与空间利用； S8，系统集成与现场调试：将所有模块集成至统一的管理系统中，进行现场安装与调试，确保整个系统运行顺畅，数据处理与反馈及时准确； 所述步骤S7具体包括以下步骤： 实时堆放模型更新：基于动态监测系统获取的最新堆放状态数据，包括堆放长度、宽度、深度以及每层物料的分布情况，更新三维堆放模型，此过程如涉及三维重建，则使用光线投射法或体素化算法进行三维重建，公式简化表示为： ； 式中，表示堆放体积，表示第i层的长度，表示第i层的宽度，表示第i层的高度； 余料精确计算：应用密度映射技术与体积重量换算，结合每种物料的密度信息，精确计算剩余物料的总体积与总重量，计算公式如下： ； 式中，表示余料重量；表示堆放体积；为平均密度，考虑了堆放中各物料的混合平均值，代表从初始状态至当前时间点累计移除的物料重量； 所述步骤S7中，生成堆放优化建议的算法包括： 空间利用率最大化：采用遗传算法或粒子群优化的启发式算法，针对当前堆放状态及剩余物料，搜索最优化的堆放布局方案，目标函数可定义为最小化未使用的空间体积，同时考虑物料取出的便利性，公式化简表示为： ； 式中，为目标函数，为总空闲体积，为调节因子，平衡空间利用与操作效率，为操作便利度； 库存管理建议：依据余料计算结果，运用预测模型分析未来需求趋势，给出补货或调配建议，减少库存成本，公式表示为： ； 式中，表示补货量，表示预测的需求量，表示当前的余料量，为安全库存系数，反映了对市场波动的缓冲需求，表示安全库存量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司;浙江华东工程建设管理有限公司，其通讯地址为：310014 浙江省杭州市潮王路22号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。