金融透明仓库监管管理系统的制作方法

本发明涉及仓库监管领域，具体是金融透明仓库监管管理系统。

背景技术：

1、金融透明仓库监管管理系统是一种利用先进的信息技术手段，通过实时监控仓库内物流运作情况，以及对库存、货物状态等信息进行准确、及时地采集、处理，从而实现对仓库运作全过程的透明化管理的系统。该系统在供应链金融领域尤为重要，因为透明度是风险管理的核心，为金融机构的风险评估提供了有力支持。

2、金融透明仓库监管管理系统是供应链金融领域的重要工具之一，它通过提高仓库运作的透明度和可追溯性，为金融机构的风险评估提供了有力支持，同时也降低了仓库运营成本并提升了客户满意度。但现有仓库监管管理系统的管理不够全面，对于仓库的整体状态而言还是存在风险。

3、因此，本领域技术人员提供了金融透明仓库监管管理系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供金融透明仓库监管管理系统，能够从仓库出入库、仓库环境、仓库结构强度以及仓库防入侵四个角度对仓库进行全面高效的管理，降低仓库的风险，并将四个分析模型的分析结果通过可视化显示屏关联在一起，使得仓库管理更加透明，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、金融透明仓库监管管理系统，包括货物进出库管理模块、存储环境管理模块、仓库结构管理模块、防入侵管理模块以及可视化管理模块；

4、所述货物进出库管理模块用于采集食品入库与出库时的保存信息，构建食品状态分析模型，输出第一分析结果；所述存储环境管理模块用于采集仓库内部环境信息，构建存储环境分析模型，输出第二分析结果；所述仓库结构管理模块用于采集仓库墙壁的结构信息，构建结构强度分析模型，输出第三分析结果；所述防入侵管理模块用于采集货物进出库的认证信息，构建防入侵分析模型，输出第四分析结果；所述可视化管理模块用于接收第一分析结果、第二分析结果、第三分析结果、第四分析结果，并通过可视化显示屏显示出来。

5、作为本发明进一步的方案：所述食品状态分析模型的具体分析过程为：

6、在食品入库时通过微生物检测技术对食品中的细菌进行检测，将检测到的细菌数量标记为a1，再将检测到的细菌种类标记为b1；

7、在食品出库时通过微生物检测技术对食品中的细菌进行检测，将检测到的细菌数量标记为a2，再将检测到的细菌种类标记为b2；

8、将a2与预设值a进行比对，若a2＞a，则说明食品出库时细菌数量超过预设值，品质不合格；若a2≤a，则说明食品出库时细菌数量未超过预设值，品质合格；

9、采集食品出入库的时间，确定食品在仓库内的保存时间并标记为t；

10、计算细菌数量变化趋势=（a2-a1）/t，再计算细菌种类变化趋势=（b2-b1）/t；

11、将（+）与预设值进行比对，若（+）＞，则说明食品保存期间细菌变化趋势异常；若（+）≤，则说明食品保存期间细菌变化趋势正常。

12、作为本发明再进一步的方案：所述存储环境分析模型的具体分析过程为：

13、将实时采集到的仓库内部各区域温度标记为xi，i=1···n，其中，n为正整数；

14、若xi不处于预设区间内，则将xi对应的区域规划到第一序列并标记为q，若xi处于预设区间内，则说明xi对应的区域温度正常；

15、将以往仓库内部区域同一时间对应的第一序列筛选出来，标记为qi，i=1···n；

16、将q与qi进行匹配，若q不与任意一个qi匹配，则说明仓库内部温度异常；若q与任意一个qi匹配，则计算q与所匹配的qi的差异值，从中确定最小的差异值并以此判断当前仓库内部温度是否异常；

17、将实时采集到的仓库内部各区域湿度标记为yi，i=1···n，其中，n为正整数；

18、若yi不处于预设区间内，则将yi对应的区域规划到第二序列并标记为w，若yi处于预设区间内，则说明yi对应的区域湿度正常；

19、将以往仓库内部区域同一时间对应的第二序列筛选出来，标记为wi，i=1···n；

20、将w与wi进行匹配，若w不与任意一个wi匹配，则说明仓库内部温度异常；若w与任意一个wi匹配，则计算w与所匹配的wi的差异值，从中确定最小的差异值并以此判断当前仓库内部温度是否异常。

21、作为本发明再进一步的方案：所述差异值的具体计算过程为：

22、将q中各区域温度与所匹配的qi中各区域温度进行一一对应；

23、计算q与qi中对应区域的温度差绝对值；

24、再将所有对应区域的温度差绝对值进行累加，得到q与所匹配的qi的差异值，标记为，i=1···n；

25、从中筛选出最小值并标记为最小，再将最小与预设值预设进行比对，若最小＜预设，则说明当前仓库内部温度正常，若最小≥预设，则说明当前仓库内部温度异常；

26、将w中各区域湿度与所匹配的wi中各区域湿度进行一一对应；

27、计算w与wi中对应区域的湿度差绝对值；

28、再将所有对应区域的湿度差绝对值进行累加，得到w与所匹配的wi的差异值，标记为，i=1···n；

29、从中筛选出最小值并标记为最小，再将最小与预设值预设进行比对，若最小＜预设，则说明当前仓库内部湿度正常，若最小≥预设，则说明当前仓库内部湿度异常。

30、作为本发明再进一步的方案：所述结构强度分析模型的具体分析过程为：

31、通过应变传感器采集仓库墙壁的结构信息，并将检测到的仓库内各区域墙壁结构信息标记为di，i=1···n；

32、将di与预设值d进行比对，若di＞d，则将di对应的仓库区域划分到第三序列；

33、通过摄像头采集仓库中各区域的墙壁图像，再对采集到的图像进行图像识别，判断墙壁上是否存在裂缝，若墙壁存在裂缝，则将墙壁所在区域划分到第四序列；

34、将第三序列与第四序列进行对比，确定重合区域的数量并标记为e1，确定第三序列中不与第四序列重合的区域数量并标记为e2，确定第四序列中不与第三序列重合的区域数量并标记为e3；

35、计算结构风险权重值v=50%*e1+30%*e2+20%*e3；

36、将v与预设值v进行比对，若v＞v，则说明仓库墙壁存在风险，若v≤v，则说明仓库墙壁不存在风险。

37、作为本发明再进一步的方案：所述防入侵分析模型的具体分析过程为：

38、将此次食品进出库的耗时标记为t实时，再将此次进出库的食品量标记为g实时；

39、将以往仓库进出库的耗时标记为ti，再将对应的进出库食品量标记为gi，i=1···n；

40、将g实时与gi进行一一比对，若g与gi的差值绝对值在预设区间内，则将gi规划到第五序列；

41、将第五序列中的gi对应的ti筛选出来，再将筛选出的ti分别与t实时进行比对，若t实时与任意一个筛选出的ti的差值绝对值不在预设区间内，则进入下一步骤；

42、通过监控摄像头采集仓库内部图像，再对采集到的图像进行图像识别，判断是否有工作人员进入仓库中后消失在监控图像上，若有则说明仓库存在入侵风险，若没有则进入下一步骤；

43、对仓库内的工作人员动作进行识别，判断是否存在入侵风险。

44、作为本发明再进一步的方案：所述对仓库内的工作人员动作进行识别的具体过程为：

45、对仓库内工作人员的双手进行捕捉，若工作人员的双手消失在监控图像上则记录时间点；

46、以为中间点调取前三分钟与后三分钟的监控图像；

47、对调取的监控图像进行图像识别，判断工作人员是否存在左右张望的现象，若存在则进入下一步骤，若不存在则说明仓库不存在入侵风险；

48、统计工作人员左右张望的次数并标记为r，将r与预设值r进行比对，若r＞r则说明仓库存在入侵风险，若r≤r则说明仓库不存在入侵风险。

49、作为本发明再进一步的方案：所述可视化显示屏的显示界面分为四个区域，分别对应第一分析结果、第二分析结果、第三分析结果、第四分析结果，且可视化显示屏的各个区域可根据对应的分析结果发出预警。

50、作为本发明再进一步的方案：所述可视化显示屏的各个区域发出预警的具体过程为：

51、若第一分析结果中出现食品出库时细菌数量超过预设值、食品保存期间细菌变化趋势异常中任意一项，则所对应的显示界面区域边沿闪烁红光；

52、若第二分析结果中出现仓库内部温度异常、仓库内部湿度异常中任意一项，则所对应的显示界面区域边沿闪烁黄光；

53、若第三分析结果中出现仓库墙壁存在风险，则所对应的显示界面区域边沿闪烁绿光；

54、若第四分析结果中出现入侵风险，则所对应的显示界面区域边沿闪烁紫光。

55、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

56、1、本技术能够从仓库出入库、仓库环境、仓库结构强度以及仓库防入侵四个角度对仓库进行全面高效的管理，降低仓库的风险，并将四个分析模型的分析结果通过可视化显示屏关联在一起，使得仓库管理更加透明。