临近多点温度趋势智能粮情预警分析方法与流程

本发明涉及粮情预警技术领域，尤其涉及临近多点温度趋势智能粮情预警分析方法。

背景技术：

粮情作为粮食保管质量的一项重要指标，粮情预警分析已经成为各个粮情系统的重要内容，当前存在一些粮情分析技术，采用的是对单次测温中单测温点是否超过某个阈值的方式进行分析，该方式简单、快捷，对于预警原因一目了然，然而由于粮情受外界环境影响较大，导致早、中、晚的分析结果有很大变化，分析结果的价值被打折。

技术实现要素：

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的临近多点温度趋势智能粮情预警分析方法。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

临近多点温度趋势智能粮情预警分析方法，所述方法包括以下步骤：

（1）获取测温记录：获取新测粮情记录；并获取之前15天内的温度数据，每天只取一次与新测粮情记录在时间点上最接近的、且相邻两天的测温日期差小于5天的记录作为对比数据；

（2）分析测温记录：从对比数据中取出最近5次粮情数据，结合新测粮情记录作为临近测温记录进行分析；

（3）得出结论：通过分析方法将粮温状态进行分析：

（3-a）临近测温记录不足5次，则仓房粮情状态为未按标准检测，

（3-b）仓房内有任意一个点增速较快，则仓房粮情状态为局部增速较快，

（3-c）仓房内设备异常的测温点占仓房总测温点的比例大于20%，或仓房内某层设备异常的测温点占该层总测温点的比例大于20%，则为粮温设备异常，

（3-d）仓房粮情状态非上述粮情状态，则为粮温正常，

（4）采取措施：对于粮温异常的仓房，提醒相关的管理人员进行检查、降温。

优选的，所述步骤（2）中临近测温记录的获取方法：对于某一个正常的待分析测温点，从临近测温记录中取出本测温点及其空间位置紧邻的上、下、前、后、左、右的临近位置测温点的温度记录作为临近点测温记录。

优选的，所述步骤（2）中对于某一个正常的待分析测温点，若不存在紧邻的上、下、前、后、左、右的临近位置，则忽略该临近点。

优选的，所述步骤（3）中若出现网络故障、停电或者测温硬件故障时，则仓房粮情状态为测温失败，并提醒用户进行重新检测。

优选的，所述（3-b）中任意一个点增速较快的判断方法：

临近测温记录中：

ⅰ待分析测温点温度不断上升，

ⅱ待分析测温点的温度增速不断上升，

ⅲ所有临近点的温度增速不断上升，

ⅳ待分析测温点的温度增速与所有临近点的温度增速的差不断上升，

ⅴ待分析测温点的温度超过35℃，

若同时满足ⅰ、ⅱ、ⅲ条件，或同时满足ⅰ、ⅱ、ⅳ条件，或满足ⅴ条件，则测温点状态为增速较快，仓房粮情状态为局部增速较快。

本发明的有益效果是：

1、本方法采用的临近多点温度趋势智能粮情预警分析方法，方法可以对采集的粮情数据深入分析，通过对一定日期内、测温时间在同一个时间段的临近粮情记录进行分析，结合测温点及其临近测温点的温度走势进行分析，得出粮情的预警分析结果；

2、临近多点温度趋势智能粮情预警分析方法可以对粮情数据进行有效、准确的分析，分析完成后，结合分析结果，对粮情进行预警，提高粮库的粮情管理效率，为粮库的仓房作业提供有力参考依据；

3、分析仓房的粮情状态，对于增速较快的仓房，提醒相关的管理人员进行检查、降温，能够有效的减小粮食的损失。

附图说明

图1为本发明提出的临近多点温度趋势智能粮情预警分析方法的原理图；

图2为本发明提出的临近多点温度趋势智能粮情预警分析方法的得出结论的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

参照图1-2，本实施例中，临近多点温度趋势智能粮情预警分析方法，所述方法包括以下步骤：（1）获取测温记录：获取新测粮情记录；并获取之前15天内的温度数据，每天只取一次与新测粮情记录在时间点上最接近的、且相邻两天的测温日期差小于5天的记录作为对比数据，（2）分析测温记录：从对比数据中取出最近5次粮情数据，结合新测粮情记录作为临近测温记录进行分析，（3）得出结论：通过分析方法将粮温状态进行分析：（3-a）临近测温记录不足5次，则仓房粮情状态为未按标准检测，（3-b）仓房内有任意一个点增速较快，则仓房粮情状态为局部增速较快，（3-c）仓房内设备异常的测温点占仓房总测温点的比例大于20%，或仓房内某层设备异常的测温点占该层总测温点的比例大于20%，则为粮温设备异常，（3-d）仓房粮情状态非上述粮情状态，则为粮温正常，（4）采取措施：对于粮温异常的仓房，提醒相关的管理人员进行检查、降温，所述步骤（2）中临近测温记录的获取方法：对于某一个正常的待分析测温点，从临近测温记录中取出本测温点及其空间位置紧邻的上、下、前、后、左、右的临近位置测温点的温度记录作为临近点测温记录，所述步骤（2）中对于某一个正常的待分析测温点，若不存在紧邻的上、下、前、后、左、右的临近位置，则忽略该临近点，所述步骤（3）中若出现网络故障、停电或者测温硬件故障时，则仓房粮情状态为测温失败，并提醒用户进行重新检测，所述（3-b）中任意一个点增速较快的判断方法：临近测温记录中：ⅰ待分析测温点温度不断上升，ⅱ待分析测温点的温度增速不断上升，ⅲ所有临近点的温度增速不断上升，ⅳ待分析测温点的温度增速与所有临近点的温度增速的差不断上升，ⅴ待分析测温点的温度超过35℃，若同时满足ⅰ、ⅱ、ⅲ条件，或同时满足ⅰ、ⅱ、ⅳ条件，或满足ⅴ条件，则测温点状态为增速较快，仓房粮情状态为局部增速较快。

实施例1中，粮情采集完成后，采用基于临近多点温度趋势智能粮情预警分析方法分析仓房的粮情状态，并对相关仓房进行预警，通过对一定日期内、测温时间在同一个时间段的临近粮情记录进行分析，结合测温点及其临近测温点的温度走势进行分析，得出粮情的预警分析结果，对粮情进行预警，提高粮库的粮情管理效率，为粮库的仓房作业提供有力参考依据。

实施例2中，分析仓房的粮情状态，对于增速较快的仓房，提醒相关的管理人员进行检查、降温，能够有效的减小粮食的损失。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

技术特征：

技术总结
本发明公开了临近多点温度趋势智能粮情预警分析方法，所述方法包括以下步骤：（1）获取测温记录、（2）分析测温记录、（3）得出结论、（4）采取措施，本发明采用的临近多点温度趋势智能粮情预警分析方法，方法可以对采集的粮情数据深入分析，通过对一定日期内、测温时间在同一个时间段的临近粮情记录进行分析，结合测温点及其临近测温点的温度走势进行分析，得出粮情的预警分析结果。

技术研发人员：胡东;刘斌;李辉;马振龙;苏登峰
受保护的技术使用者：郑州华粮科技股份有限公司
技术研发日：2018.01.11
技术公布日：2018.04.17