摘要
本申请的基于物联网的安全工器具智能管理全生命周期追溯系统,涉及仓库管理技术领域,系统包括物联网数据采集模块,用于获取环境参数和工器具的使用行为数据;行为特征提取模块,用于特征提取,得到行为特征序列;风险行为挖掘模块,用于基于行为特征序列统计故障工器具的风险行为特征,定义风险行为图,使用图卷积网络学习风险行为的嵌入向量和注意力权重;风险级别预测模块,用于使用嵌入向量和注意力权重对实时风险行为特征进行编码,使用LSTM模型预测编码后的实时风险行为特征的风险级别;风险追溯更新模块,当风险级别大于或等于风险级别阈值时,生成事件链和预警日志,更新风险行为图和LSTM模型,能够提前发现潜在的工器具使用风险。
技术关键词
全生命周期追溯系统
风险
工器具
LSTM模型
序列
指示值
注意力
生成事件
编码
日志
数据
标签
特征提取模块
仓库管理技术
采集环境参数
节点
定义
置信度阈值
系统为您推荐了相关专利信息
多步预测方法
记忆单元
集合经验模态分解
堆叠模块
门控神经网络
分屏显示控制方法
异常事件
高风险
构建监控区域
策略
车辆识别模型
车辆轨迹数据
车辆识别方法
逃费车辆
地理信息系统
融合数据库
信息提取系统
网络处理单元
矩阵
数据收集模块