本發(fā)明屬于倉庫監(jiān)控領(lǐng)域，具體地說，涉及一種倉庫安全管理監(jiān)控系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)代倉庫管理中，物資的高效監(jiān)控和安全管理至關(guān)重要。然而，傳統(tǒng)的倉庫管理系統(tǒng)往往依賴人工記錄和分散的監(jiān)控手段，這不僅效率低下，而且容易產(chǎn)生數(shù)據(jù)不一致和安全漏洞。隨著倉庫規(guī)模的擴(kuò)大和物流需求的增加，倉庫中的物資種類、數(shù)量和流動頻率也在不斷增加，人工管理的局限性愈加明顯。僅依靠人工管理，難以及時、準(zhǔn)確地追蹤物資的進(jìn)出和庫存狀態(tài)，監(jiān)控倉庫內(nèi)的人員活動，識別潛在的安全隱患和異常情況。由于手動操作容易出錯，信息錄入的延遲和錯誤也會導(dǎo)致數(shù)據(jù)的實(shí)時性和準(zhǔn)確性大打折扣。此外，傳統(tǒng)系統(tǒng)缺乏智能化的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測能力，無法有效地利用倉庫數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，導(dǎo)致管理人員難以及時掌握物資需求的變化和潛在的安全風(fēng)險。這樣的局面可能導(dǎo)致庫存過?；蚨倘薄⑦\(yùn)營成本增加、效率低下，甚至引發(fā)嚴(yán)重的安全事故，造成不可估量的損失。因此，倉庫管理迫切需要一種更高效、智能的解決方案，以應(yīng)對日益復(fù)雜的管理挑戰(zhàn)。

2、有鑒于此特提出本發(fā)明。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明要解決的技術(shù)問題在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種倉庫安全管理監(jiān)控系統(tǒng)，解決了上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用技術(shù)方案的基本構(gòu)思是：

3、一種倉庫安全管理監(jiān)控系統(tǒng)，包括：物資出入自動監(jiān)控模塊，用于對倉庫內(nèi)物資的進(jìn)出進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控和管理；

4、視頻監(jiān)控模塊，視頻監(jiān)控模塊與物資出入自動監(jiān)控模塊聯(lián)動，通過部署在倉庫內(nèi)部的高清攝像頭獲取實(shí)時視頻流，監(jiān)控倉庫內(nèi)的物資和人員活動并利用計算機(jī)視覺技術(shù)，自動分析視頻圖像，識別物資的種類和移動路徑，最后，根據(jù)物資出入自動監(jiān)控模塊的記錄，驗(yàn)證物資的實(shí)際狀態(tài)與記錄是否一致，并在發(fā)現(xiàn)異常時標(biāo)記相關(guān)視頻片段；

5、異常檢測與報警模塊，異常檢測與報警模塊基于物資出入自動監(jiān)控模塊和視頻監(jiān)控模塊提供的數(shù)據(jù)，實(shí)時監(jiān)測倉庫內(nèi)的異常情況；

6、智能分析模塊，智能分析模塊用于綜合分析物資出入自動監(jiān)控模塊和視頻監(jiān)控模塊的數(shù)據(jù)，利用人工智能算法預(yù)測倉庫物資的需求變化，識別潛在的安全隱患，該模塊能夠生成倉庫運(yùn)行的優(yōu)化建議，并提供庫存管理、人員調(diào)度和安全策略的決策支持；

7、遠(yuǎn)程監(jiān)控與控制模塊，遠(yuǎn)程監(jiān)控與控制模塊與視頻監(jiān)控模塊和異常檢測與報警模塊互聯(lián)，允許倉庫管理人員通過網(wǎng)絡(luò)接口或移動應(yīng)用實(shí)時查看倉庫內(nèi)的監(jiān)控視頻、物資狀態(tài)和報警信息；

8、數(shù)據(jù)管理與存儲模塊，數(shù)據(jù)管理與存儲模塊用于集中存儲物資出入、視頻監(jiān)控、異常報警和智能分析生成的數(shù)據(jù)。

9、可選的，對倉庫內(nèi)物資的進(jìn)出進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控和管理時，首先，使用條形碼掃描設(shè)備，當(dāng)物資通過倉庫入口或出口時，自動掃描物資上的條形碼，以獲取物資的唯一識別信息，接著，根據(jù)掃描獲取的物資信息，系統(tǒng)判斷物資的狀態(tài)，狀態(tài)包括但不限于待入庫、待出庫、已入庫、已出庫，當(dāng)物資的狀態(tài)被確定后，系統(tǒng)將自動記錄物資的相關(guān)信息，包括入庫時間、出庫時間、物資編號、物資名稱、數(shù)量、操作人員、物資類別和存放位置，隨后，將記錄的物資信息上傳至中央數(shù)據(jù)庫，最后，對上傳的信息與倉庫的庫存數(shù)據(jù)進(jìn)行比對，驗(yàn)證物資的進(jìn)出信息是否準(zhǔn)確無誤，若有異常，系統(tǒng)會自動生成提示，通知管理人員進(jìn)行核查。

10、可選的，在倉庫的入口、出口以及重要存放區(qū)域部署高清攝像頭，攝像頭實(shí)時捕捉倉庫內(nèi)部的圖像和視頻數(shù)據(jù)，生成連續(xù)的實(shí)時視頻流，接著，對攝像頭獲取的實(shí)時視頻流進(jìn)行預(yù)處理并利用深度學(xué)習(xí)的圖像識別算法預(yù)處理后的視頻流中自動檢測并識別物資的種類和具體特征，在識別出物資后，通過物體檢測和跟蹤算法，實(shí)時監(jiān)控物資的移動路徑，分析物資在倉庫內(nèi)的流向和存放位置；然后將實(shí)時檢測到的物資狀態(tài)與物資出入自動監(jiān)控模塊記錄的物資狀態(tài)進(jìn)行比對，若發(fā)現(xiàn)視頻中物資的狀態(tài)與數(shù)據(jù)庫中的記錄不一致，系統(tǒng)將標(biāo)記該物資或?qū)?yīng)的視頻片段為異常；

11、檢測到物資移動路徑異常、未按規(guī)定路線存放或與物資出入記錄不一致時，系統(tǒng)自動標(biāo)記相應(yīng)的視頻片段，并生成異常事件日志；最后，將所有的檢測結(jié)果和標(biāo)記的異常信息同步至中央數(shù)據(jù)庫，并通知倉庫管理人員查看異常視頻片段和相應(yīng)的日志記錄，在出現(xiàn)異常標(biāo)記后根據(jù)預(yù)設(shè)的安全策略，決定是否觸發(fā)聲光報警、發(fā)送報警通知至管理人員的移動設(shè)備或執(zhí)行其他應(yīng)急響應(yīng)操作。

12、可選的，預(yù)設(shè)的安全策略包括區(qū)域訪問控制策略、物資移動監(jiān)控策略、出入庫驗(yàn)證策略、人員行為監(jiān)測策略、緊急事件響應(yīng)策略、數(shù)據(jù)一致性檢查策略、異常頻次監(jiān)控策略。

13、可選的，基于物資出入自動監(jiān)控模塊和視頻監(jiān)控模塊提供的數(shù)據(jù)，實(shí)時檢測倉庫內(nèi)的異常情況的步驟為：

14、從物資出入自動監(jiān)控模塊和視頻監(jiān)控模塊實(shí)時獲取倉庫內(nèi)的物資進(jìn)出數(shù)據(jù)、物資狀態(tài)、人員進(jìn)出記錄以及視頻圖像數(shù)據(jù)，并基于這些數(shù)據(jù)構(gòu)建倉庫內(nèi)部操作的全貌；

15、在完成數(shù)據(jù)采集后，根據(jù)物資出入自動監(jiān)控模塊提供的數(shù)據(jù)，分析物資的當(dāng)前狀態(tài)，并核查實(shí)際物資移動路徑是否符合預(yù)定的物資進(jìn)出流程，隨后，利用視頻監(jiān)控模塊捕獲的圖像數(shù)據(jù)，通過人臉識別或其他身份驗(yàn)證技術(shù)，確認(rèn)進(jìn)入倉庫的人員是否擁有相應(yīng)的訪問權(quán)限，通過結(jié)合物資狀態(tài)和人員身份信息，系統(tǒng)進(jìn)一步利用計算機(jī)視覺技術(shù)分析視頻數(shù)據(jù)，識別物資的種類和位置，從而判斷物資是否按照規(guī)定存放并檢測有無未經(jīng)授權(quán)的物資移動。

16、可選的，在檢測到異常事件的過程中，當(dāng)物資的移動軌跡偏離預(yù)定路徑或未經(jīng)授權(quán)區(qū)域時，判定為未授權(quán)物資移動，并檢查物資出入的數(shù)量和種類信息是否與系統(tǒng)記錄匹配，若檢測到不匹配，則判定為異常物資出入，隨后結(jié)合人員進(jìn)入權(quán)限核對，若發(fā)現(xiàn)未經(jīng)授權(quán)人員進(jìn)入，則標(biāo)記為未授權(quán)人員進(jìn)入，同時，系統(tǒng)監(jiān)控環(huán)境狀況，檢測到火災(zāi)、煙霧、泄漏危險情況，或者在監(jiān)控圖像中發(fā)現(xiàn)異常行為時，判定為其他安全威脅，最后，將所有檢測到的異常事件進(jìn)行記錄和標(biāo)記，并生成相應(yīng)的事件日志；

17、當(dāng)檢測到異常事件的同時系統(tǒng)自動觸發(fā)倉庫內(nèi)的聲光報警設(shè)備，發(fā)出警報音和閃光燈信號，提醒在場人員注意并將異常事件的詳細(xì)信息通過短信發(fā)送給預(yù)設(shè)的倉庫管理人員的移動終端。

18、可選的，綜合分析物資出入自動監(jiān)控模塊和視頻監(jiān)控模塊的數(shù)據(jù)，利用人工智能算法預(yù)測倉庫物資的需求變化，識別潛在的安全隱患，該模塊能夠生成倉庫運(yùn)行的優(yōu)化建議，并提供庫存管理、人員調(diào)度和安全策略的決策支持的步驟為：

19、從物資出入自動監(jiān)控模塊獲取物資進(jìn)出記錄、當(dāng)前庫存狀態(tài)、物資移動信息同時從視頻監(jiān)控模塊收集相關(guān)的圖像和視頻數(shù)據(jù)，捕捉倉庫內(nèi)的物資堆放、人員活動和環(huán)境狀況；

20、通過數(shù)據(jù)分析提取物資出入自動監(jiān)控模塊中接收的關(guān)鍵特征，接著利用回歸分析算法建立預(yù)測模型，分析物資的需求變化趨勢，識別出倉庫操作中的潛在安全隱患；

21、結(jié)合數(shù)據(jù)分析和模型預(yù)測結(jié)果，對倉庫內(nèi)的物資需求進(jìn)行預(yù)測，識別出未來發(fā)生的庫存短缺或過剩問題并利用異常檢測算法，分析人員活動和物資移動的模式，識別出潛在的安全隱患；

22、基于風(fēng)險評估和預(yù)測分析結(jié)果，系統(tǒng)自動生成倉庫運(yùn)行的優(yōu)化建議，最后將生成的優(yōu)化建議和分析結(jié)果匯總成易于理解的報告，并提供可視化的圖表，幫助管理人員直觀地了解倉庫的運(yùn)行狀態(tài)和潛在問題。

23、可選的，利用回歸分析算法建立預(yù)測模型的步驟為：

24、收集倉庫物資的歷史數(shù)據(jù)和外部影響因素的數(shù)據(jù)整合為一個數(shù)據(jù)集并將得到數(shù)據(jù)集分割為訓(xùn)練集和測試集，根據(jù)數(shù)據(jù)特性和分析目標(biāo)，選擇線性回歸算法建立預(yù)測模型，接著，使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入到選定的回歸算法中并通過最小二乘法預(yù)測模型參數(shù)使模型能夠最佳擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)；隨后，將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于測試集，計算預(yù)測值與實(shí)際值之間的誤差并使用評估指標(biāo)評估模型的預(yù)測性能和擬合程度；

25、根據(jù)模型評估的結(jié)果，調(diào)整模型的超參數(shù)，最后，將最終優(yōu)化后的模型部署到倉庫管理系統(tǒng)中，進(jìn)行實(shí)時預(yù)測和決策支持。

26、可選的，利用遠(yuǎn)程監(jiān)控與控制模塊管理人員能遠(yuǎn)程執(zhí)行操作，執(zhí)行操作包括緊急情況下的遠(yuǎn)程鎖定、物資重新分配和系統(tǒng)參數(shù)調(diào)整。

27、采用上述技術(shù)方案后，本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有以下有益效果，當(dāng)然，實(shí)施本發(fā)明的任一產(chǎn)品并不一定需要同時達(dá)到以下所述的所有優(yōu)點(diǎn)：

28、本發(fā)明的倉庫安全管理監(jiān)控系統(tǒng)通過引入視頻監(jiān)控模塊和智能分析模塊，實(shí)現(xiàn)了對倉庫內(nèi)物資和人員活動的全面、實(shí)時監(jiān)控和智能化管理。視頻監(jiān)控模塊通過高清攝像頭和計算機(jī)視覺技術(shù)，能夠自動分析實(shí)時視頻流，精準(zhǔn)識別物資的種類和移動路徑，并將實(shí)際狀態(tài)與物資出入自動監(jiān)控模塊的記錄進(jìn)行比對，及時發(fā)現(xiàn)并標(biāo)記異常情況。這種方式有效減少了人工操作帶來的誤差和延遲，確保了倉庫物資管理的準(zhǔn)確性和安全性。智能分析模塊則通過整合各模塊的數(shù)據(jù)，利用人工智能算法對倉庫物資需求變化進(jìn)行預(yù)測，并識別潛在的安全隱患，生成優(yōu)化建議和決策支持。

29、下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實(shí)施方式做進(jìn)一步詳細(xì)的描述。