基于机器学习的仓储异常智能预警方法及系统

本发明涉及仓储管理的技术领域，特别是涉及一种基于机器学习的仓储异常智能预警方法及系统，其能够更有效地应对复杂多变的仓储环境，保障物流体系的高效稳定运行；方法应用于包括多个仓储区域的仓库管理，用于对货物存在异常风险的仓储区域进行预警，方法包括：根据设定图像数据采集频率，采集仓库中各个仓储区域的货物存放图像信息，获得每个仓储区域对应的货物存放图像数据集；针对每个仓储区域，对货物存放图像数据集进行图像识别，获得仓储区域货物存放时序；获取每个仓储区域的货物存放时效信息、货物存放标准环境信息以及货物存放实时环境信息。