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Última actualización
28/03/2025 [06:54:00]
Resumen de: AU2022473700A1
An online concierge system may use images received from shopping carts within retailers to determine the availability of items within those retailers. A shopping cart includes externally-facing cameras that automatically capture images of the area around the shopping cart as the shopping cart travels through a retailer. The online concierge system receives these images, which depict displays within the retailers from which a picker or a retailer patron can collect items. The online concierge system determines which items should be depicted in the images and which items are actually depicted in the images. The online concierge system identifies which items should be depicted, but are not depicted, and determines that these items are unavailable (e.g., out of stock) at that retailer. The online concierge system updates an availability database to indicate that these items are unavailable and may notify the retailer that the item is unavailable.
Resumen de: AU2024203622A1
The disclosure discloses a method, an apparatus and a robot for out-of-stock detection of shelf commodity. The method includes: acquiring a plurality of shelf RGB images and a plurality of shelf depth images; executing an out-of-stock area detection step to obtain all vacant areas in the 5 shelf for each shelf RGB image and each shelf depth image, and each vacant area has position information and depth information; stitching the shelf RGB images into a complete shelf image, performing a merging process and a de-duplicating process on all vacant areas and detection boxes of commodities, shelf label and layer lattice, and mapping them to the complete shelf image; generating a shed grid area corresponding to each commodity for the complete shelf image, and 10 dividing all vacant areas in the shelf based on the shed grid area; and determining an out-of-stock detection result of each commodity based on the position information and the depth information of the vacant area and the shed grid area corresponding to each commodity. According to the disclosure, the accuracy of the out-of-stock detection result may be improved. The figure of Abstract is Fig. 1. Acquiring a plurality of shelf RGB images and a plurality of shelf depth f 101 images Executing out-of-stock area detection steps as follows for each shelf RGB image and each shelf depth image Inputting each shelf RGB image into an object detection model pre trained by using a deep learning method, detecting all commodities to obta
Resumen de: DE102023126313A1
Verfahren zum automatisierten Bereitstellen und/oder Übergeben von Terminalinformationen und/oder Terminalübergabeobjekten für ein einem digitalen Schlüssel (1) zugeordnetes Objekt (2), aufweisend ein Erfassen von Schlüsselübergabedaten, wobei die Schlüsselübergabedaten wenigstens eine Neuzuweisung eines digitalen Schlüssels (1) beschreiben; ein Erfassen von Terminalortsdaten, wobei die Terminalortsdaten einen Ort beschreiben, der mit dem digitalen Schlüssel (1) und/oder mit dem dem digitalen Schlüssel (1) zugeordneten Objekt (2) verknüpft ist; und ein Ermitteln von Übergaberoutendaten basierend auf den erfassten Schlüsselübergabedaten und den erfassten Terminalortsdaten, wobei die Übergaberoutendaten wenigstens eine Route von einem dem digitalen Schlüssel (1) zugeordneten Objekt (2) zu dem von den Terminalortsdaten beschriebenen Ort repräsentieren.
Resumen de: DE102023126221A1
Bei einem Verfahren zum Betreiben eines Plattenlagers (10) einer Plattenaufteilanlage (12) kann ein Lagerplatz (30) für eine einzulagernde Platte (50) von einer automatischen Einrichtung (46) gemäß mindestens einem ersten Szenario ermittelt werden. Es wird vorgeschlagen, dass ein Lagerplatz (30) für die einzulagernde Platte (50) von der automatischen Einrichtung (46) zusätzlich gemäß mindestens einem zweiten Szenario ermittelt werden kann, und dass vor der Einlagerung der Platte (50) von der automatischen Einrichtung (46) eine Situationsanalyse durchgeführt und auf der Basis des Ergebnisses der Situationsanalyse das erste oder das zweite Szenario zur Ermittlung des Lagerplatzes (30) ausgewählt wird.
Resumen de: DE102023125697A1
Die Offenbarung betrifft ein computerimplementiertes Verfahren zum Verpacken von einer oder mehreren Waren in einer, insbesondere vordefinierten, Verpackung und/oder in einer damit korrespondierenden Warenaufnahme, insbesondere einer Wareneingabeöffnung, einer Verpackungsstation, umfassend: Erzeugen, auf Basis von Bilddaten, die eine Mehrzahl von Waren mit wenigstens zwei, insbesondere unterschiedlichen oder gleichen, Eigenschaften repräsentieren, einer individualisierten Darstellung der Mehrzahl von Waren, Bestimmen, insbesondere identifizieren, auf Basis der individualisierten Darstellung, einer individuellen Ware aus der Mehrzahl von Waren, und/oder von wenigstens einer Eigenschaft, die der individuellen Ware zugeordnet ist; und, Ausgeben eines Steuersignals auf Basis der wenigstens einen bestimmten Eigenschaft. Ferner betrifft die Offenbarung ein computerimplementiertes Verfahren, zum Zuordnen und/oder Verpacken von einer oder mehreren Waren mittels einer bestimmten von einer Mehrzahl von Verpackungsstationen, umfassend: Erzeugen, auf Basis von Bilddaten, die eine Mehrzahl von Waren mit wenigstens zwei, insbesondere unterschiedlichen oder gleichen, Eigenschaften repräsentieren, einer individualisierten Darstellung der Mehrzahl von Waren, Bestimmen, insbesondere identifizieren, auf Basis der individualisierten Darstellung, einer individuellen Ware aus der Mehrzahl von Waren, und/oder von wenigstens einer Eigenschaft, die der individuellen Ware zugeordnet ist; und, Ausge
Resumen de: EP4527509A1
A picking method, which comprises: acquiring order information and splitting the order information into order row information, each piece of order row information comprising a target product (3) corresponding to an order row, a target order picking quantity, and a target source box (4); then, according to each piece of order row information, determining a picking station (1), a target rail trolley (132), and a target order container (5) which correspond to each order row; the target commodity being picked from the target source box into the target rail trolley and conveyed by the rail trolley and transferred into the target order container. The picking method achieves picking by taking order rows (product types) as the picking unit, and achieves weak coupling between orders during the picking process, weak coupling between orders in an order picking process involving picking between order rows, and weak coupling between order rows, thereby improving efficiency and reducing labor intensity. Additionally disclosed is a goods-to-person picking system applying the picking method.
Resumen de: WO2023225093A1
Systems, methods, and computer-readable storage media for graph model generation, and more specifically to generating graph models using supply chain data and operations. A system can receive, from a plurality of sources, sensor data, each piece of the sensor data including information associated with an exchange. The system can then parse, via at least one processor, the sensor data to identify components of each piece of the sensor data, resulting in parsed sensor data The system resolves, via the processor, missing data within the parsed sensor data, resulting in parsed, resolved sensor data. The system can then map, via the at least one processor, the parsed, resolved sensor data to a graph data structure, the graph data structure having nodes and edges, and store the graph data structure in a graph database.
Resumen de: WO2023223013A1
A warehouse management system and a method of using such a system are disclosed. A data gathering apparatus including lidar and visual image capture devices is attached to a vehicle such as a forklift. The data gathering apparatus gathers lidar and visual image data as it moves around a warehouse with storage locations such as shelves. The lidar and visual image data are processed to produce processed data in the form of a digital twin representing the storage area and accessible using a computer device to provide information about the storage locations and information about products stored on the shelves. In particular that information includes product information, visual images, percentage volume of the stored location filled and percentage of product present compared to a previous quantity.
Resumen de: CN119693098A
本发明属于物流管理技术领域，本发明公开了基于大数据分析的智能快递订单处理优化系统及方法，包括：对目标快递公司内与快递订单相关数据进行采集，获得相应的物流订单信息；物流订单信息包括快递订单信息和订单辅助数据；对所采集的物流订单信息进行数据处理，获得相应的订单决策树状图；获取待处理订单，并结合订单决策树状图为相应待处理订单制定相应的初始订单处理策略；对所获得的初始订单处理策略进行策略验证，并基于策略验证结果采取相应的反馈措施；实现了对快递订单信息的高效管理和优化。
Resumen de: CN119692903A
本发明涉及路径规划技术领域，且公开了一种物流运输最优路径规划方法，包括通过物联网设备、移动应用及API接口从多种渠道获取实时交通流量数据、天气预报信息以及事故报告的外部因素，形成原始数据集；对原始数据集进行预处理并将其存储在分布式数据库中，得到预处理后的交通数据；基于原始数据集和预处理后的交通数据，构建基于机器学习算法的交通预测模型，将预处理后的交通数据和原始数据集作为训练集。该物流运输最优路径规划方法，通过设计包含多层LSTM单元的神经网络架构，并采用滑动窗口法从中提取多个子序列作为训练样本，结合均方误差和惩罚项的损失函数来衡量预测值与真实值之间的差异，提供了更为准确的交通预测。
Resumen de: CN119691989A
本发明公开了一种物料流元模型驱动的离散车间生产仿真方法，首先提出物料流元模型以描述物料的流动，细化物流决策函数、生产行为控制函数和控制逻辑；其次，设计一个基于物料流元模型的进程交互仿真算法以实现准确的生产过程仿真，包含生产仿真模型构建和仿真运行计算；定义了一种物料流连通图的仿真模型，作为仿真输入；随后，基于MFMM设计一种改进的进程交互算法以实现仿真运行调度，其包含时钟推进机制和基于MFMM的进程推进机制。本发明实现了车间物料流的灵活建模与准确仿真，可为离散制造行业的生产分析与优化提供了有力的技术支撑。
Resumen de: CN119688045A
一种生鲜智能货架自动称重方法、系统、介质及程序产品，涉及货物识别系统领域，该方法包括：在检测到目标货架上生鲜货物的重量减少时，获取生鲜货物的重量减少值，和与目标货架互联的购物筐的购物筐标识；根据生鲜货物的货物标识和重量减少值生成货物记录，并绑定货物记录至购物筐标识上；在检测到购物筐与称重终端互联时，基于购物筐的购物筐标识确定多条待结算的目标货物记录；确定称重终端上待结算货物的称重重量，并确定与待结算货物相对应的目标货物记录；在目标货物记录中的重量减少值与称重重量的差值低于预设损耗阈值时，以称重重量作为待结算货物的结算重量，生成结算清单。实施该方法，能在提高称重效率的同时，保证称重准确率。
Resumen de: CN119692905A
本发明提供了一种硅钢原料卷、条料卷在入库及加工过程中的一套物流控制系统，涉及变压器铁心卷料加工领域。货车来料原卷信息自动定位记录，原卷入库信息自动定位记录并自动生成信息进入WMS系统。MES系统根据订单排产，将WMS系统中被自动定位记录的原卷调取到纵剪系统。纵剪完成后的条料卷自动定位记录到条料库；实时定位记录整个原卷和调料卷的周转信息，客户端随时查取定位卷料信息。本发明克服了现有硅钢原料卷、条料卷在入库及加工过程中物流周转技术的不足，不仅能准确的捕捉在线卷料的位置，还能以SKADA的形式在线采集，定位，追踪原卷、条料卷周转信息。
Resumen de: CN119692899A
本发明涉及众包任务推荐技术领域，且公开了一种基于能力评价的众包任务推荐方法，包括：通过准时能力和助力订单完成能力两个维度对配送员进行评估；准时能力评估通过分析配送员到达各测试站点的时间一致性来确定其准点率，而助力订单完成能力则根据配送员完成助力订单的比例进行评级；判断是否存在助力订单，并在存在时根据上述两种能力评价筛选合适的配送员执行助力任务；在筛选过程中会考虑配送站点重合度、满足配送时间的要求以及配送员的能力评级等多方面因素。最终，选择最优配送员接受并完成助力请求。
Resumen de: CN119692904A
本申请实施例提供一种快递到车的控制方法、装置、车辆及介质。该方法包括：当车端接收到来自终端设备的取件请求时，实时获取负责配送该快递的配送人员的位置信息，并根据配送人员与车辆之间的距离是否小于一个预设的距离阈值，控制车端唤醒快递识别功能等待获取待配送快递的具体信息，若用户的取件请求信息与获取到的快递信息匹配成功，控制车辆的后备箱开启，以便配送人员投放快递。通过上述方法，解决了现有快递到车配送方法在决策验证环节中存在的潜在安全隐患问题，防止了误操作或未经授权的访问，提高了快递配送的安全性和用户信任度，为现代物流行业提供了创新的解决方案。
Resumen de: CN119691516A
本发明属于危化品车辆识别技术领域，公开了一种考虑多模态时序信息的危化品车辆识别方法，包括以下步骤：S1.数据采集；S2.数据预处理；S3.特征提取；S4.时间序列建模；S5.多模态信息融合；S6.分类识别；S7.实时反馈与预警；S8.模型更新与优化。本发明考虑多模态时序信息的危化品车辆识别方法能有效整合多模态数据，提高危化品车辆识别的准确性和实时性；能够减少误报率和漏报率，为交通管理部门提供可靠的决策支持；能够适应不断变化的交通状况，通过模型的实时更新优化，保持高准确率；能够显著提升交通安全管理的效率和效果，减少危化品运输过程中的风险和潜在危害。
Resumen de: CN119692680A
本发明公开一种嵌入深度强化学习的自动化码头进口集装箱箱位分配方法。该方法包括：首先，对于提箱区，基于当批集装箱的总处理时间和未来所有集装箱的翻箱总时间，建立目标函数；然后，对所建立的数学模型进行鲁棒对等转换，将不确定性模型转化为确定性模型，并相应新增贝位布局选择的约束；接着，对贝位的可能布局进行统计与简化，从而大幅缩减模型中的约束条件数量；通过深度强化学习方法求解鲁棒对等转换后的目标函数中的翻箱上界值，最终利用商业求解器获得箱位分配方案。本发明在显著提高箱位分配策略求解效率的基础上，确保了码头在面对具有高度不确定性的进口箱作业时具备更高的稳定性与可靠性，为码头运营管理提供了强有力的决策支持。
Resumen de: CN119692898A
本发明公开了一种基于改进的自适应大邻域搜索算法的电动车末端配送路径优化方法，包括：1)构建电动物流车末端配送路径优化模型；2)定义多种破坏算子和修复算子对自适应大邻域搜索算法进行改进；3)采用轮盘赌方法调整算子权重，选择不同算子；4)按照模拟退火准则来控制解的接受过程，从而得到最优路径方案。本发明能够在较短时间内为较大规模的末端配送需求点安排配送和补能路线，从而有效提高了配送效率，降低了电动物流车辆末端配送的总时间。
Resumen de: CN119692914A
本申请公开了一种智能采购前审方法及装置，当接收到采购前审申请时，获取所述采购前审申请所对应的待前审的版本采购文件，获取待前审的版本采购文件中的待前审项目，确定待前审项目对应的项目分类，并在项目分类下进行前审操作，在前审操作的过程中，扫描整个待前审的版本采购文件中的所有文件内容，通过预设规则语句和所有文件内容进行采购文件的资格条件智能前审，得到前审结论；其中，预设规则语句至少由语句阀值、敏感词和敏感词可信度确定，根据前审模板和前审结论导出前审报告。
Resumen de: CN119692778A
本申请提供了一种基于电网物资供应链运营的风险监控方法及系统，通过智能化的风险识别流程显著提升供应链管理效率。该方法首先从历史数据库获取电网物资消耗数据，并根据物料清单计算各类物料的消耗速度和消耗量。并通过预设的消耗监测阈值筛选出重点监测物料，避免了对全部物资进行繁琐的数据处理。对于筛选出的监测物料，系统进一步收集其仓储、生产和物流数据，并利用预训练的供应链风险识别模型评估风险度。当物料供应链风险度超过预设阈值时，将其定义为供应风险物料。这种精准的风险监控方法不仅降低了数据处理的计算开销，还能及时识别潜在的供应链风险，为电网物资管理提供了更加高效和智能的解决方案。
Resumen de: CN119693179A
本发明公开了一种特殊小卡车厢数据构建和多系统流转方法、装置及设备，涉及车辆生产制造技术领域，该方法包括整箱搭载BIW通过VAN车涂装生产线，并改进小卡车厢部分制造工艺和流程；EBOM对产品BOM结构数据中关于车厢的结构进行重新规划和搭建，构建漆后和漆前车厢总成；MBOM对工艺路线进行扩展和分配，并在BOM中增加层次结构和零件号，在SCF系统中同步增加生产线代码；MBOM识别车型开发代号标志，以在底盘号转换时保持车型不变，传递数据至SAP。本申请采用新的工艺方案和数据流转方案，能够节省不同车型车厢的制造成本，节约动能和消耗，同时打通了数据流程，确保所有数据在线自动流转。
Resumen de: CN119692707A
本发明公开了一种航空运输方案的确定方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：确定可用航段集合、备选路由集合及集货量集合；根据可用航段集合、备选路由集合及集货量集合，确定航空运输方案；其中，航空运输方案包括：选中航段集合、选中路由集合及航段机型集合；选中航段集合中包括多个选中航段；选中路由集合中包括多个选中航段对应的航段路由；航段机型集合中包括多个选中航段对应的机型；对航空运输方案进行错峰优化处理，得到优化运输方案。该实施方式能够提升航空运输方案的生成效率，且生成的航空运输方案具有较好的运输效果。
Resumen de: CN119692889A
本发明公开了一种物流货物的预警方法、装置及设备，所述方法应用于物流技术领域，所述方法包括：获取历史时段内历史物流货物的历史信息档案以及关键物流信息；基于历史物流货物的历史信息档案以及关键物流信息，确定历史运输数据；根据历史运输数据以及当前物流货物的实时路况信息，预测当前物流货物到达目标地的时间，并向收货方发送到达时间通知消息；根据当前物流货物在运输过程中的温度变化以及湿度变化，判断当前物流货物的质量是否受到影响；若当前物流货物的质量的质量受到影响，发出质量预警信息并根据影响条件生成处理策略。本发明有效提高了物流运输的效率和质量，降低了货物损失的风险。
Resumen de: CN119692896A
本发明提供了一种应用于卷烟卸货的物流引导管理系统及卸烟方法，涉及物流管理技术领域，该系统包括：车辆排队登记模块用于对货车司机上传的准运证进行识别获取准运证信息并生成电子排队表，用于给当前车辆分配空闲车位；车位更新模块用于在车辆分配空闲车位后将对应的车位信息更新为使用状态，并在车辆开始卸烟时将当前车位信息更新为空闲状态；卸烟排期模块用于根据电子排队表中的准运证信息以及电子排队表的生成时间生成卸烟排期计划；卸烟状态管理模块用于对开始卸烟状态、取消卸烟状态和卸烟完成状态进行管理。本方案能够解决现有卷烟卸货过程中存在的秩序混乱，登记排序不公平、不合理，现场工作效率低等问题。
Nº publicación: CN119693035A 25/03/2025
Solicitante:
内蒙古伊利实业集团股份有限公司
Resumen de: CN119693035A
本发明公开了一种基于业务全链大数据分析建模的窜货预警方法及装置，其中，该方法包括：获取经销商待预测的经营数据，得到第一特征数据；对第一特征数据进行离散化，将离散化后的第一特征数据输入构建好的经销商窜货预测模型，得到经销商发生窜货的概率，根据经销商发生窜货的概率，在经销商存在窜货风险时，从清洗后的经营数据中提取待预测的订单数据，对订单数据进行特征提取，得到第二特征数据；将第二特征数据输入构建好的订单窜货预测模型，得到订单发生窜货的概率，根据订单发生窜货的概率，进行市场窜货预警。本发明能够及时发现经销商的窜货动机及异常情况，在各阶段窜货行为尚未发生时进行有效制止，从而避免可能的损害。
BOPI
Sede Electrónica
