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龙图腾网获悉上海建科检验有限公司申请的专利一种智能收样管理方法、装置、设备及介质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：CN119885043B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510368960.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种智能收样管理方法、装置、设备及介质是由李维涛;张德东;李法哲;李景程;蒋睿;顾俊杰;许嘉琪;李子跃设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能收样管理方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种智能收样管理方法、装置、设备及介质，一种智能收样管理方法包括获取样品的流转请求，实时确定基础数据对应的位置数据，并基于基础数据和位置数据生成对应的样品流转日志；基于建立好的流转异常识别模型对样品流转日志进行分析以生成对应的识别结果；若识别结果为异常结果，则根据异常结果执行对应的异常处理操作和或报警操作；若识别结果为正常结果，则根据预先确定好的同步规则，在每个信息系统之间同步样品流转日志中对应的日志片段。提高了样品流转的效率，还确保了数据的实时性和准确性，从根本上解决了传统管理模式下信息更新滞后和系统交互不畅的问题。

本发明授权一种智能收样管理方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种智能收样管理方法，其特征在于，所述一种智能收样管理方法包括： 获取样品的流转请求，并基于所述流转请求在信息系统之间同步样品的基础数据，所述信息系统包括仓储管理系统、实验室信息管理系统以及移动终端设备； 通过多线程定位技术，实时确定所述基础数据对应的位置数据，并基于所述基础数据和所述位置数据生成对应的样品流转日志，所述多线程定位技术是用于为每个参与样品流转的移动终端设备分配独立的计算线程，同时采集来自不同设备的定位信号的技术； 基于建立好的流转异常识别模型对所述样品流转日志进行分析以生成对应的识别结果，所述建立好的流转异常识别模型采用混合架构，且包括基于规则引擎的实时检测模块和基于机器学习的概率预测模块； 若所述识别结果为异常结果，则根据所述异常结果执行对应的异常处理操作和或报警操作； 若所述识别结果为正常结果，则根据预先确定好的同步规则，在每个所述信息系统之间同步样品流转日志中对应的日志片段； 所述基于所述流转请求在信息系统之间同步样品的基础数据的步骤中，包括： 提取所述流转请求中的关键字段； 根据所述关键字段匹配对应的样品代码； 基于所述样品代码，匹配在各个信息系统中对应的上架代码，判断各个所述上架代码是否一致，若不一致，则生成对应的异常标识数据； 若一致，则对匹配到上架代码的信息系统添加已流转标识，对未匹配搭配上架代码的信息系统添加未流转标识； 整合所述已流转标识、所述上架代码和或异常标识数据，生成对应的基础数据； 所述通过多线程定位技术，实时确定所述基础数据对应的位置数据的步骤中，包括： 根据所述基础数据中的上架代码匹配对应的多线程管理机制； 基于所述多线程管理机制，为对应的移动终端设备配置独立线程和采集调整参数； 基于配置好独立线程和采集调整参数的移动终端设备，获取对应的单线程数据，将所述单线程数据存入临时缓存区，并在所述临时缓存区记录对应的数据属性，所述数据属性包括时间戳和信号强度，所述信号强度为所述移动终端设备接收到的信号功率值； 将各个所述单线程数据代入至确定好的融合算法中，生成对应的初步数据，所述确定好的融合算法为加权平均法； 调用历史流转数据，根据所述历史流转数据与所述初步数据之间的对比结果，确定是否将所述初步数据确定为位置数据； 所述基于所述基础数据和所述位置数据生成对应的样品流转日志的步骤中，包括： 确定样品流转日志的分类规则，所述分类规则包括字段标准化处理规则和字段排列规则，其中，所述分类规则根据信息系统的类别进行确定； 基于所述字段标准化处理规则，整合并标准化处理所述基础数据和所述位置数据，以生成各个分类字段，以及各个所述分类字段相关联的关联字段和或异常标识字段，所述异常标识字段基于所述异常标识数据而生成； 基于所述字段排列规则，将所述分类字段、所述关联字段和或异常标识字段进行重新排列以生成多个按照分类字段进行排列的流转条目，其中，所述分类字段排列在所述流转条目的首位； 将包含所述异常标识字段的流转条目确定为异常条目，并执行高亮提示操作和统计定位操作； 整合多个按照分类字段进行排列的流转条目，和或执行高亮提示操作和统计定位操作后的异常条目，生成对应的样品流转日志； 所述基于建立好的流转异常识别模型对所述样品流转日志进行分析以生成对应的识别结果的步骤中，所述识别结果包括异常结果和正常结果，所述异常结果包括第一异常识别结果和第二异常识别结果，所述步骤还包括： 检索所述样品流转日志中是否存在异常条目，若存在，则根据所述异常条目生成对应的第一异常识别结果； 若不存在，则基于建立好的流转异常识别模型，在每个所述流转条目中的所述分类字段和所述关联字段中选取出建立好的流转异常识别模型所需的目标字段； 若所述目标字段为时间戳字段和位置坐标字段，根据所述建立好的流转异常识别模型中预定义的异常条件规则库对所述目标字段进行逻辑匹配，输出对应的异常标记； 若所述目标字段为操作类型字段，则调用历史异常操作数据集，与所述操作类型字段进行特征对比，输出对应的异常概率值； 若检测到所述异常标记出现和或所述异常概率值超过预设概率阈值，则生成对应的第二异常识别结果。

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