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龙图腾网获悉靖江新华港务有限公司申请的专利用于农产品仓库智能监控的仓储数据分析系统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：CN121212974B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511432040.8，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权用于农产品仓库智能监控的仓储数据分析系统及方法是由赵利;孙建平设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于农产品仓库智能监控的仓储数据分析系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了用于农产品仓库智能监控的仓储数据分析系统及方法，涉及农产品监控技术领域，所述分析方法包括以下步骤：基于仓库的布局情况，得到仓库的若干个节点，并生成一个仓库网络模型；对仓库网络模型中各个节点的仓储数据进行周期性采集；对各个节点之间的仓储数据进行关联分析，得到不同节点之间的因果关系，在仓库网络模型中生成若干条影响路径；对任意单位周期中的异常节点进行识别，生成若干条溯源路径，得到各个异常节点的最佳溯源路径；对仓库网络模型中的异常节点进行实时识别，对仓库的期望异常情况进行分析；突破传统阈值报警的局限，实现了事前预测与事中追溯，极大提高了仓储管理的主动性与精准性。

本发明授权用于农产品仓库智能监控的仓储数据分析系统及方法在权利要求书中公布了：1.用于农产品仓库智能监控的仓储数据分析方法，其特征在于：所述分析方法包括以下步骤： 步骤S100：基于仓库的布局情况，得到仓库的若干个节点，并生成一个仓库网络模型；预先安装有若干个监控设备，对仓库网络模型中各个节点的仓储数据进行周期性采集； 步骤S200：对任意单位周期中各个节点的仓储数据进行提取，对各个节点之间的仓储数据进行关联分析，得到不同节点之间的因果关系；根据不同节点之间的因果关系，在仓库网络模型中生成若干条影响路径； 步骤S300：基于仓储数据对任意单位周期中的若干个异常节点进行识别，基于所有异常节点在仓库网络模型中的分布情况，生成若干条溯源路径；对各条溯源路径的适配程度进行评估，得到各个异常节点的最佳溯源路径； 步骤S400：对仓库网络模型中的异常节点进行实时识别；基于异常节点的分布情况对溯源路径进行识别，并根据溯源路径中其余节点的因果关系，对仓库的期望异常情况进行分析； 所述步骤S300包括以下步骤： 步骤S301：对每一个节点的监控维度预设相应的异常识别阈值，任意选取一个单位周期，从选取单位周期中任意选取一个节点，对选取节点的仓储数据集合进行提取，若仓储数据集合中存在某个监控数据超过异常识别阈值，则将所述某个监控数据设定为异常数据；统计仓储数据集合中的异常数据数量为myc，设定仓储数据集合的数据总量为M1，计算得到仓储数据集合的异常数据占比η=mycM1；预设一个异常占比阈值ηth，若η≥ηth，则将选取节点设定为异常节点； 步骤S302：对仓库网络模型在选取单位周期中的所有异常节点进行获取，获取仓库网络模型的若干条影响路径，并从中任意选取一条影响路径，将各个异常节点与选取影响路径中的各个节点进行比对，得到选取影响路径中包含的异常节点数量为p，设定选取单位周期中异常节点总数量为Q，计算得到选取影响路径的适配程度C=pQ；预设一个适配程度阈值Cth，若C≥Cth，则将选取影响路径设定为选取单位周期的期望溯源路径； 步骤S303：对选取单位周期的若干条期望溯源路径进行获取，若存在某条期望溯源路径的适配程度C=1，则将所述某条期望溯源路径设定为最佳溯源路径，否则，则选取适配程度最高的一条期望溯源路径并设定为目标溯源路径，并将目标溯源路径中的异常节点进行去除得到一个剩余异常节点集合，对剩余异常节点集合重新生成新的期望溯源路径，并同样选取适配程度最高的一条期望溯源路径设定为目标溯源路径，直到包含所有异常节点或者没有新的期望溯源路径生成为止；将所有目标溯源路径进行汇总，生成选取单位周期的最佳溯源路径。

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