摘要
本发明公开了一种快递物流运输的工业物联网管理系统以及方法,涉及物流管理技术领域,本发明在物流节点部署传感器和边缘计算设备,实时采集和处理数据,利用卡尔曼滤波器、DBSCAN算法和离散小波变换进行数据平滑、异常检测和压缩,显著提高数据质量和传输效率;通过时间戳对齐和加权平均法,将边缘计算设备上传的实时数据、历史数据和外部数据进行融合,采用卡尔曼滤波器提高数据精度;创建数字孪生模型,实时反映操作情况,利用卡尔曼滤波器进行数据分析和异常检测,并在数字孪生环境中进行物流操作和应急场景模拟,利用动态规划和线性规划算法进行路径优化和资源调度,提高物流操作效率和应急响应能力。
技术关键词
卡尔曼滤波器
数字孪生模型
物流
工业物联网
DBSCAN算法
离散小波变换
实时数据
资源调度优化
人力资源数据
加权平均法
管理方法
协方差矩阵
车辆
数据存储
仓库
震动传感器
温湿度传感器
节点
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温度智能控制方法
物流冷链运输
反馈控制量
修正偏差
长短期记忆网络
BP神经网络模型
安全设备
决策系统
设备健康状态
历史故障数据
惯性导航融合
自主定位方法
微惯导系统
独立惯性导航系统
卡尔曼滤波器
车道偏移检测方法
物流车
多尺度特征融合
预警机制
图像