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龙图腾网获悉山东港口科技集团青岛有限公司申请的专利一种基于多维参数感知的散杂货码头作业全流程管控系统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：CN121458237B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610003099.3，技术领域涉及：G06Q10/10；该发明授权一种基于多维参数感知的散杂货码头作业全流程管控系统是由朱建广;耿增涛;崔可枫;丁世豪;陈林;孟吉;刘世栋;戴新旺;卢晨曦;姜艳梅;于盟;龚和艳;李永强;于凌翠设计研发完成，并于2026-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维参数感知的散杂货码头作业全流程管控系统在说明书摘要公布了：本发明涉及港口自动化技术领域，具体地说，涉及一种基于多维参数感知的散杂货码头作业全流程管控系统。包括：多源参数采集单元；多维参数自适应融合单元；流程节点动态解析单元；智能决策与指令生成单元；闭环管控与验证单元。本发明通过多源参数采集单元全面采集多维度数据；同时基于Kalman滤波改进的自适应置信模型，为各类参数配置约束可信时间窗口，结合时间衰减置信权重与工况可靠性因子完成时间维度校准，再辅以物理约束降噪及电磁环境校准，实现多源异构数据的精准融合，最终流程节点动态解析单元通过预存装卸船、装卸火车、汽车集疏港等多类作业标准流程图谱，完成多场景精准适配，弥补了现有技术未覆盖全业务场景的缺陷。

本发明授权一种基于多维参数感知的散杂货码头作业全流程管控系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多维参数感知的散杂货码头作业全流程管控系统，其特征在于，包括： 多源参数采集单元1，所述多源参数采集单元1采用结合工业总线、分布式传感、机器视觉、UWB定位与NFC技术的多源架构，采集设备运行参数、环境及过磅数据、货物信息、作业人员及车辆轨迹、理货及班次数据，输出多源异构原始数据集； 多维参数自适应融合单元2，所述多维参数自适应融合单元2接收多源参数采集单元1输出的原始数据集，内置基于Kalman滤波改进的自适应置信模型，通过为每类参数配置约束可信时间窗口，结合时间衰减置信权重与工况可靠性因子完成数据时间维度校准；同时通过物理约束校准实现多源异构数据的噪声滤除，引入电磁环境维度校准，基于UWB信号强度、相位差及多径时延计算电磁衰减系数，动态调整UWB数据在融合权重中的贡献度，最终完成多源数据的标准化融合，输出高置信度融合感知数据集； 所述多维参数自适应融合单元2包括时间维度校准模块21、电磁环境校准模块23和标准化融合输出模块24，其中： 所述时间维度校准模块21接收多源参数采集单元1输出的多源异构原始数据集，调用自适应置信模型开展时间维度校准；所述时间维度校准模块21的校准过程包括如下步骤： S21.1、基于多源异构原始数据集的参数类型及作业精度需求，通过码头实地测试标定约束可信时间窗口，设备运行参数的窗口与设备响应速度适配，环境及过磅数据的窗口与数据稳定性需求适配； S21.2、调用自适应置信模型计算时间衰减置信权重，与数据采集时间差、工况适配系数相关联，适配系数通过码头实际作业场景实测标定；其中，调用自适应置信模型，按数据采集时间差与约束可信时间窗口的关系，采用分段非线性公式计算，核心公式如下： 当时： ； 当时： ； 式中： 为时间衰减置信权重，取值范围[0,1]； 为数据采集时间差，即数据处理时间与采集时间的差值； 为约束可信时间窗口，即S21.1的约束可信时间窗口； 为工况适配系数，通过散杂货码头实际作业场景实测标定，按核心工况分类确定； 是自然常数； S21.3、将时间衰减置信权重与对应参数的工况可靠性因子相乘，得到参数的时间维度置信权重，工况可靠性因子基于码头不同作业工况下的数据可信度统计结果标定； 所述电磁环境校准模块23接收UWB定位采集模块14的输出数据，开展UWB数据的电磁维度校准；所述电磁环境校准模块23的校准过程包括如下步骤： S23.1、接收UWB定位采集模块14输出的UWB信号强度、相位差及多径时延实测数据； S23.2、基于S23.1的采集数据计算电磁衰减系数，与、、及场景适配权重系数相关联，权重系数根据码头干扰源分布情况按作业区域分类实测标定；其中，基于接收的实测数据及场景适配权重系数，采用加权求和公式计算，核心公式如下： ； 式中： 为UWB信号强度，为其标准化值，计算方式为；其中、为散杂货码头作业场景下UWB信号强度的实测极值；是散杂货码头作业场景下当前实测的UWB信号强度模值； 为UWB信号相位差，为其标准化值，计算方式为； 为UWB信号多径时延，为其标准化值，计算方式为；其中为散杂货码头作业场景下UWB多径时延的实测最大值； 为场景适配权重系数，满足，根据散杂货码头干扰源分布分类实测标定：采集各区域电磁干扰强度与UWB数据失真度，通过线性拟合确定对应区域的权重系数； S23.3、建立与UWB数据失真度的关联模型，基于关联模型动态调整UWB数据的时间维度置信权重，UWB数据融合贡献度随变化自适应调整； 所述标准化融合输出模块24对接时间维度校准模块21、物理约束降噪模块22、电磁环境校准模块23的处理结果，完成多源数据的标准化融合并输出高置信度融合感知数据集；所述标准化融合输出模块24的多源数据的标准化融合和输出高置信度融合感知数据集的过程包括如下步骤： S24.1、同步接收时间维度校准模块21输出的带时间维度置信权重的参数、物理约束降噪模块22输出的降噪后数据、电磁环境校准模块23输出的经调整后UWB数据； S24.2、以各参数的时间维度置信权重为核心依据，对同维度数据开展加权融合计算，融合结果与参数置信权重及实测数据直接相关； S24.3、采用min-max标准化方法对所有维度的融合数据进行处理，形成标准化的高置信度融合感知数据集； 流程节点动态解析单元3，所述流程节点动态解析单元3预存作业标准流程图谱，匹配融合感知数据确定当前作业节点，结合资源状态调优节点阈值，输出含约束条件的流程解析结果；所述流程节点动态解析单元3包括图谱存储模块31和节点匹配模块32，其中： 所述所述图谱存储模块31用于预存按作业类型分类的作业标准流程图谱，作业类型涵盖装卸船、装卸火车、汽车集疏港、搬倒、改包场景，图谱包含各场景对应的关键节点及节点特征参数； 所述节点匹配模块32接收多维参数自适应融合单元2输出的高置信度融合感知数据集，提取关键参数，并与作业标准流程图谱的节点特征参数进行匹配，确定当前作业节点； 智能决策与指令生成单元4，所述智能决策与指令生成单元4结合梯度提升树模型与作业规则引擎，输入解析结果与关键参数生成作业指令，经校验后转换为工业协议信号发送至设备控制器； 闭环管控与验证单元5，所述闭环管控与验证单元5采集指令执行反馈数据，比对预设指标，偏差超阈值则生成修正信号，并反向优化采集频率、置信权重、节点阈值及模型参数。

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