【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及监管领域，具体提供一种供应链监管方法及装置。
技术介绍
1、利用人工智能、计算机视觉等技术，解决供应链关联面临的多方面挑战，首先随着深度学习、机器学习等技术的不断突破，ai视觉算法在图像识别、目标检测等方面取得了显著进步，能够更准确地识别货物、人员等目标，并提取相关特征。这为供应链监管提供了更加智能、高效的方法。
2、其次，计算机视觉技术通过模拟人类的视觉系统，对图像和视频进行处理和分析，能够实现对目标的自动跟踪、识别和行为分析。这使得ai视觉算法能够在供应链监管中实时监控货物的数量、位置、类型等信息，及时发现异常情况并采取相应的措施。
3、此外，供应链管理面临着诸多挑战，如信息不对称、数据分散、监管困难等。传统的人工监管方式不仅效率低下，而且容易出错。
技术实现思路
1、本专利技术是针对上述现有技术的不足，提供一种实用性强的供应链监管方法。
2、本专利技术进一步的技术任务是提供一种设计合理，安全适用的供应链监管装置。
3、本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：
4、一种供应链监管方法，具有如下步骤：
5、s1、自动化识别与计数；
6、s2、人员行为自动化识别；
7、s3、车辆与运输监控；
8、s4、实时监控与预警。
9、进一步的，在步骤s1中，进一步包括：
10、s1-1、通过图像采集设备获取货物的图像或视频数据；
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12、s1-3、利用卷积神经网络cnn对预处理后的图像进行特征提取；
13、s1-4、特征提取的基础上，通过训练一个分类器模型来识别货物的数量、位置和类型；
14、s1-5、模型训练完成后，应用于实际场景中，对新的图像数据进行货物的自动化识别；
15、s1-6、对模型的输出进行精细化调整。
16、进一步的，所述分类器模型使用监督学习方法进行训练，即利用带有标签的训练数据来优化模型的参数，训练过程中，模型不断迭代地调整内部参数，以最小化预测结果与真实标签之间的差异。
17、进一步的，在步骤s1-5中，所述模型会根据提取的特征和学习到的模式，对图像中的货物进行计数、定位和分类。
18、进一步的，在步骤s2中，进一步包括：
19、s2-1、ai视觉系统通过摄像头或其他图像采集设备获取包含人员的视频或图像数据；
20、s2-2、利用卷积神经网络cnn，对预处理后的图像进行特征提取；
21、s2-3、在特征提取的基础上，ai视觉系统利用训练好的分类器或行为识别模型对人员的行为进行识别；
22、s2-4、ai视觉系统结合时序信息和上下文信息；
23、s2-5、ai视觉系统会将识别结果输出，供用户进行进一步的分析和处理。
24、进一步的，在步骤s2-2中，卷积神经网络cnn通过逐层卷积和池化操作，自动学习并提取图像中的关键特征，在pda上对二维码进行编辑和修改操作；
25、在步骤s2-3中，模型通过大量的标注数据进行训练，学习如何根据提取的特征判断人员的行为类型。
26、进一步的，在步骤s3中，进一步包括：
27、s3-1、实时收集运输车辆的位置、速度和载货量的关键数据，所述关键数据随后被传输到中央处理单元，进行进一步的分析和处理；
28、s3-2、利用机器学习算法，ai系统对收集到的数据进行模式识别；
29、s3-3、基于深度学习的图像识别技术使得ai系统能够识别运输过程中的货物状态和车辆损坏情况信息；
30、s3-4、ai技术对运输过程进行实时监控和预警；
31、s3-5、通过优化算法，对运输过程进行智能调度和规划。
32、进一步的，在步骤s3-2中，学习并识别出正常的运输模式以及潜在的异常模式；
33、进行特征提取时，对选定的区域进行特征提取，采用不同的方法和技术；
34、在步骤s3-4中，通过对车辆位置和速度实时分析，及时发现偏离预定路线和超速行驶的异常情况，并及时发出预警；
35、在步骤s3-5中，基于实时数据和预测模型，自动调整运输计划，优化车辆配置和路线选择。
36、进一步的，在步骤s4中，进一步包括：
37、s4-1、通过物联网iot设备实时收集供应链中车辆、货物以及各个环节的数据；
38、s4-2、利用大数据分析技术，对收集到的海量数据进行处理和分析；
39、s4-3、基于机器学习算法，构建预测模型，根据历史数据和实时数据，预测供应链中可能出现的问题，通过分析仓库的库存数据和销售数据，预测库存的需求变化；
40、s4-4、利用计算机视觉技术，对供应链中的视频和图像数据进行实时分析和识别。
41、一种供应链监管装置，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；
42、所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；
43、所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行一种供应链监管方法。
44、本专利技术的一种供应链监管方法及装置和现有技术相比，具有以下突出的有益效果：
45、本专利技术从自动化识别与计数、人员行为分析、车辆与运输监管、数据分析与预测、实时监控与预警等一整套流程，通过运用先进的视觉识别与分析技术，实现了对供应链的实时监控、预警及智能优化，不仅大幅提升了供应链的运作效率和安全性，减少了潜在风险，而且有效降低了运营成本，优化了资源配置，从而显著增强了企业的市场竞争力。这一方法的应用，为供应链的现代化管理带来了革命性的改变，助力企业实现更高效、更安全的供应链运营。
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1.一种供应链监管方法，其特征在于，具有如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种供应链监管方法，其特征在于，在步骤S1中，进一步包括：
3.根据权利要求2所述的一种供应链监管方法，其特征在于，在步骤S1-4中，所述分类器模型使用监督学习方法进行训练，即利用带有标签的训练数据来优化模型的参数，训练过程中，模型不断迭代地调整内部参数，以最小化预测结果与真实标签之间的差异。
4.根据权利要求3所述的一种供应链监管方法，其特征在于，在步骤S1-5中，所述模型会根据提取的特征和学习到的模式，对图像中的货物进行计数、定位和分类。
5.根据权利要求4所述的一种供应链监管方法，其特征在于，在步骤S2中，进一步包括：
6.根据权利要求5所述的一种供应链监管方法，其特征在于，在步骤S2-2中，卷积神经网络CNN通过逐层卷积和池化操作，自动学习并提取图像中的关键特征，在PDA上对二维码进行编辑和修改操作；
7.根据权利要求6所述的一种供应链监管方法，其特征在于，在步骤S3中，进一步包括：
8.根据权利要求7所述的一种供
9.根据权利要求8所述的一种供应链监管方法，其特征在于，在步骤S4中，进一步包括：
10.一种供应链监管装置，其特征在于，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；
...【技术特征摘要】
1.一种供应链监管方法，其特征在于，具有如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种供应链监管方法，其特征在于，在步骤s1中，进一步包括：
3.根据权利要求2所述的一种供应链监管方法，其特征在于，在步骤s1-4中，所述分类器模型使用监督学习方法进行训练，即利用带有标签的训练数据来优化模型的参数，训练过程中，模型不断迭代地调整内部参数，以最小化预测结果与真实标签之间的差异。
4.根据权利要求3所述的一种供应链监管方法，其特征在于，在步骤s1-5中，所述模型会根据提取的特征和学习到的模式，对图像中的货物进行计数、定位和分类。
5.根据权利要求4所述的一种供应链监管方法，其特征在于，在步骤s...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵策，孙世国，
申请(专利权)人：浪潮海链易贸山东信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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