【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及资产管理，尤其涉及一种固定资产动态管理方法及系统。
技术介绍
1、在当前固定资产管理领域，自动识别和定位技术已经被广泛应用，以提高资产管理的效率和精度。尤其是rfid（无线射频识别）技术，其通过无线信号自动识别和跟踪标签附着的物体，为固定资产的实时监控提供了技术支持。此外，landmarc算法作为一种基于rfid的定位技术，通过分析信号强度来估算标签的位置，进一步增强了固定资产管理系统的定位能力。这些技术的应用，极大地提高了固定资产管理的自动化和智能化水平。
2、然而，在固定资产的动态管理过程中仍面临一些挑战和局限。特别是在复杂的企业环境中，如何提高资产定位的精度，减少误报和提高管理决策的效率，成为了迫切需要解决的技术问题。当前的rfid定位技术和landmarc算法在精确度和适应性方面仍有提升空间，特别是在处理多路径干扰、信号衰减和动态环境变化时，定位精度和系统响应能力受到限制。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种固定资产动态管理方法及系统，用于提高固定资产动态管理中的定位精度。
2、本专利技术提供了一种固定资产动态管理方法，包括：采集固定资产的多个rfid标签数据，其中，所述标签数据包括：唯一识别码以及信号强度数据；对多个所述rfid标签数据进行时间戳校正，得到校正标签数据集；将所述校正标签数据集输入预置的landmarc算法进行资产位置分析，得到初始估算资产位置数据；通过拉格朗日非线性插值算法对所述初始估算资产位置数据
3、在本专利技术中，所述将所述校正标签数据集输入预置的landmarc算法进行资产位置分析，得到初始估算资产位置数据，包括：对所述校正标签数据集中每个校正rfid标签数据进行信号强度提取，得到每个所述校正rfid标签数据的信号强度数据；对每个所述校正rfid标签数据的信号强度数据进行衰减校正，得到每个所述校正rfid标签数据的校正强度数据；通过每个所述校正rfid标签数据的校正强度数据，计算多个rfid标签与预置的多个rfid读取器的距离，得到第一距离数据集；将所述第一距离数据集输入所述landmarc算法进行资产位置分析，得到初始估算资产位置数据。
4、在本专利技术中，所述将所述第一距离数据集输入所述landmarc算法进行资产位置分析，得到初始估算资产位置数据，包括：根据所述第一距离数据集输入所述landmarc算法中进行读取器权重分配，得到每个所述rfid读取器的权重；基于每个所述rfid读取器的权重以及每个所述校正rfid标签数据的校正强度数据，计算多个rfid标签与预置的多个rfid读取器的距离，得到第二距离数据集；根据所述第二距离数据集提取每个所述校正rfid标签数据对应的初始资产位置数据，得到多个初始资产位置数据；对多个所述初始资产位置数据进行置信度分析，得到多个置信度；根据所述多个置信度对多个所述初始资产位置数据进行数据筛选，得到所述初始估算资产位置数据，其中，所述初始估算资产位置数据包括多个估算资产位置数据。
5、在本专利技术中，所述通过拉格朗日非线性插值算法对所述初始估算资产位置数据进行位置修正，得到目标资产位置数据，包括：对多个所述rfid读取器进行位置数据提取，得到每个所述rfid读取器的读取器坐标；将每个所述rfid读取器的读取器坐标作为插值节点，得到多个插值节点；对每个所述插值节点进行标签数据匹配，得到每个所述插值节点的节点标签数据集；基于所述初始估算资产位置数据，分别对每个所述插值节点的节点标签数据集进行信号强度与估算距离的映射关系构建，得到每个所述插值节点的映射关系；基于每个所述插值节点的映射关系，通过拉格朗日非线性插值算法对多个所述插值节点进行插值，得到每个所述插值节点的插值集；根据每个所述插值节点的插值集对所述初始估算资产位置数据进行位置修正，得到目标资产位置数据。
6、在本专利技术中，所述根据所述目标资产位置数据生成资产移动轨迹，根据所述资产移动轨迹生成资产管理报告，其中，所述资产管理报告包括：资产移动警报数据以及使用频率数据，包括：对所述目标资产位置数据进行时序数据转换，得到时序数据；通过自回归模型对所述时序数据进行位置连续点识别，得到位置连续点集合；对所述位置连续点集合进行资产移动轨迹构建，得到所述资产移动轨迹；根据所述资产移动轨迹生成资产管理报告，其中，所述资产管理报告包括：资产移动警报数据以及使用频率数据。
7、在本专利技术中，所述根据所述资产移动轨迹生成资产管理报告，其中，所述资产管理报告包括：资产移动警报数据以及使用频率数据，包括：对所述资产移动轨迹进行资产使用区域分析，得到多个资产使用区域；分别对每个所述资产使用区域进行资产移动频率分析，得到每个所述资产使用区域的资产移动频率；根据每个所述资产使用区域的资产移动频率生成资产管理报告，其中，所述资产管理报告包括：资产移动警报数据以及使用频率数据。
8、在本专利技术中，所述根据每个所述资产使用区域的资产移动频率生成资产管理报告，其中，所述资产管理报告包括：资产移动警报数据以及使用频率数据，包括：对每个所述资产使用区域进行区域标识，得到每个所述资产使用区域的区域标识；分别对每个所述资产使用区域进行警报条件匹配，得到每个所述资产使用区域的警报条件数据；根据每个所述资产使用区域的警报条件数据，分别对每个所述资产使用区域的资产移动频率进行警报数据分析，得到每个所述资产使用区域的资产移动报警数据；分别对每个所述资产使用区域的资产移动频率进行使用频率数据分析，得到每个所述资产使用区域的使用频率数据；对每个所述资产使用区域的资产移动报警数据以及每个所述资产使用区域的使用频率数据进行报告生成，得到所述资产管理报告，其中，所述资产管理报告包括：资产移动警报数据以及使用频率数据。
9、本专利技术还提供了一种固定资产动态管理系统，包括：
10、采集模块，用于采集固定资产的多个rfid标签数据，其中，所述标签数据包括：唯一识别码以及信号强度数据；
11、校正模块，用于对多个所述rfid标签数据进行时间戳校正，得到校正标签数据集；
12、分析模块，用于将所述校正标签数据集输入预置的landmarc算法进行资产位置分析，得到初始估算资产位置数据；
13、修正模块，用于通过拉格朗日非线性插值算法对所述初始估算资产位置数据进行位置修正，得到目标资产位置数据；
14、生成模块，用于根据所述目标资产位置数据生成资产移动轨迹，根据所述资产移动轨迹生成资产管理报告，其中，所述资产管理报告包括：资产移动警报数据以及使用频率数据。
15、本专利技术提供的技术方案中，通过采集固定资产的多个rfid标签数据，并结合landmarc算法与拉格朗日非线性插值算法进行资产位置的分析和修正，能够显著提高资本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种固定资产动态管理方法，其特征在于，所述固定资产动态管理方法包括：
2.根据权利要求1所述的固定资产动态管理方法，其特征在于，所述将所述校正标签数据集输入预置的Landmarc算法进行资产位置分析，得到初始估算资产位置数据，包括：
3.根据权利要求2所述的固定资产动态管理方法，其特征在于，所述将所述第一距离数据集输入所述Landmarc算法进行资产位置分析，得到初始估算资产位置数据，包括：
4.根据权利要求3所述的固定资产动态管理方法，其特征在于，所述通过拉格朗日非线性插值算法对所述初始估算资产位置数据进行位置修正，得到目标资产位置数据，包括：
5.根据权利要求1所述的固定资产动态管理方法，其特征在于，所述根据所述目标资产位置数据生成资产移动轨迹，根据所述资产移动轨迹生成资产管理报告，其中，所述资产管理报告包括：资产移动警报数据以及使用频率数据，包括：
6.根据权利要求5所述的固定资产动态管理方法，其特征在于，所述根据所述资产移动轨迹生成资产管理报告，其中，所述资产管理报告包括：资产移动警报数据以及使用频率数据，包
7.根据权利要求6所述的固定资产动态管理方法，其特征在于，所述根据每个所述资产使用区域的资产移动频率生成资产管理报告，其中，所述资产管理报告包括：资产移动警报数据以及使用频率数据，包括：
8.一种固定资产动态管理装置，其特征在于，所述固定资产动态管理装置包括：
...【技术特征摘要】
1.一种固定资产动态管理方法，其特征在于，所述固定资产动态管理方法包括：
2.根据权利要求1所述的固定资产动态管理方法，其特征在于，所述将所述校正标签数据集输入预置的landmarc算法进行资产位置分析，得到初始估算资产位置数据，包括：
3.根据权利要求2所述的固定资产动态管理方法，其特征在于，所述将所述第一距离数据集输入所述landmarc算法进行资产位置分析，得到初始估算资产位置数据，包括：
4.根据权利要求3所述的固定资产动态管理方法，其特征在于，所述通过拉格朗日非线性插值算法对所述初始估算资产位置数据进行位置修正，得到目标资产位置数据，包括：
5.根据权利要求1所述的固定资产动态...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾青松，郭盛煌，
申请(专利权)人：广州番禺职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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