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龙图腾网获悉深圳市今天国际软件技术有限公司申请的专利基于深度学习的智能仓储优化与动态调度方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121212977B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511753980.7，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权基于深度学习的智能仓储优化与动态调度方法是由张晗;杨发念;谭群山;伍杰杰设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的智能仓储优化与动态调度方法在说明书摘要公布了：本发明涉及仓储管理技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的智能仓储优化与动态调度方法。该方法包括以下步骤：获取仓储货位数据与货物入库数据，并执行时序对齐，以确定各货物类型的当前分布情况；基于各货物类型的当前分布情况划分各货物类型对应的存储单元；分配各存储单元对应的拣选路径；将各拣选路径转化为路径规划指令，传输至预部署的自动导引车执行指令；当自动导引车到达路径规划指令中的载货位置时，根据存储单元中的货物类型执行货物动态装载及锁紧固定；待自动导引车的货物装载量达到预设的装载门限，控制自动导引车执行剩余路径规划指令。本发明能够提升仓储空间利用率、降低货物搬运路径长度与作业冲突，提高货物拣选与运输效率。

本发明授权基于深度学习的智能仓储优化与动态调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的智能仓储优化与动态调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取仓储货位数据与货物入库数据，并将仓储货位数据与货物入库数据执行时序对齐，以确定各货物类型的当前分布情况； 步骤S2：基于各货物类型的当前分布情况划分各货物类型对应的存储单元； 步骤S3：根据预获取的各货物的订单运转信息分配各存储单元对应的拣选路径；将各拣选路径转化为路径规划指令，传输至预部署的自动导引车执行指令； 步骤S4：当自动导引车到达路径规划指令中的载货位置时，根据存储单元中的货物类型执行货物动态装载及锁紧固定； 步骤S5：待自动导引车的货物装载量达到预设的装载门限，控制自动导引车执行剩余路径规划指令； 步骤S1中将仓储货位数据与货物编码入库数据执行时序对齐包括： 比对仓储货位数据中各货位的压力突变时间戳与货物入库数据中各货物编码的入库扫描时间戳，并根据时间戳比对结果生成货位与货位编码之间的对应关系； 根据预设的货物类型编码库，将货位与货位编码之间的对应关系转换为货位与货物类型之间的映射关系，并基于该映射关系统计各货物类型的当前分布情况； 货物类型编码库的获取方法包括： 将货物入库数据中同一时间戳下的条码扫描数据与外形检测数据关联为货物基础属性数据； 将货物基础属性数据与预获取的各货物的订单运转信息中的货物类型条码信息与外形描述信息进行对应比对，依据对应比对结果计算货物属性相似度； 若货物属性相似度小于预设的相似度阈值，则剔除对应的条码扫描数据，将与外形检测数据相似度最高的外形描述信息对应的货物类型条码信息作为替换条码； 若货物属性相似度大于或等于相似度阈值，则将条码扫描数据对应的货物类型条码信息作为待写入条码，并将替换条码与待写入条码进行归类，从而得到货物类型编码库； 步骤S2中划分各货物类型对应的存储单元包括： 基于各货物类型的当前分布情况划分相邻货位间货物类型的连续分布区间，若连续分布区间的长度大于或等于预设的最小集中度阈值，则将该连续分布区间判定为潜在存储单元候选区；若连续分布区间的长度小于最小集中度阈值，则对该连续分布区间执行边界切分，得到独立分布单元； 评估各潜在存储单元候选区的适配性，以确认适配存储单元与不适配存储单元； 根据独立分布单元与不适配存储单元的通道连通情况执行单元合并，从而得到重组存储单元； 将适配存储单元、重组存储单元分别与对应的货物类型绑定，并进行编号，得到各货物类型对应的存储单元； 评估各潜在存储单元候选区的适配性包括： 获取各潜在存储单元候选区内各货位的承载压力传感数据与货位历史占有率数据，以计算货物负载均衡度参数； 根据订单运转信息中各货物类型的预设承载要求，与对应货位的货物负载均衡度参数相比对，若货物负载均衡度参数满足对应货物类型的承载要求，则判定该潜在存储单元候选区为适配存储单元；否则，则判定该潜在存储单元候选区为不适配存储单元。

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