一种用于资产管理的物体追踪方法

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1.一种用于资产管理的物体追踪方法，其特征在于：对于一种资产类型，获取每种流转类型的损耗模型，一种资产类型对应多种流转类型，所述流转类型至少包括借出使用和归还入库，其中所述损耗模型满足关系式：其中，为资产类型/>中流转类型/>的增量系数，/>为资产类型/>的任意资产处于流转类型/>的持续时间，/>为所述任意资产的损耗程度增量；追踪目标资产的流转过程以获取所述目标资产的流转链路，所述流转链路包括多个流转节点，一个流转节点对应一个所述目标资产的损耗程度，所述流转节点包括流转类型和流转时刻；响应于所述流转链路获取新增流转节点，基于所述新增流转节点的流转时刻计算相邻流转节点的持续时间，所述相邻流转节点为所述流转链路中所述新增流转节点上一个相邻的流转节点；基于所述新增流转节点的流转类型、所述目标资产类型以及所述相邻流转节点的流转类型、持续时间和损耗程度预测所述目标资产的剩余寿命，所述剩余寿命为所述目标资产在所述新增流转节点对应流转类型中的可使用时长，所述目标资产类型为所述目标资产对应的资产类型，所述目标资产的剩余寿命满足关系式：其中，为设定损耗阈值，/>为相邻流转节点的损耗程度，/>为目标资产类型/>中相邻流转节点/>对应流转类型的增量系数，/>为相邻流转节点/>的持续时间，/>为目标资产类型/>中新增流转节点/>对应流转类型的增量系数，/>为所述目标资产的剩余寿命；基于所述剩余寿命更新所述目标资产类型的库存量以实现资产管理；其中，所述对于一种资产类型，获取每种流转类型的损耗模型包括：获取一种资产类型对应的训练完毕的质量分类网络，所述质量分类网络的输入为所述资产类型的图像信息，输出为所述资产类型的异常概率；在所述资产类型的任意资产对应的历史流转过程中，采集进入一个流转类型之前的第一图像信息，并将所述第一图像信息输入训练完毕的质量分类网络，得到第一异常概率，所述第一异常概率为所述流转类型之前所述资产的异常概率；响应于所述流转类型结束，采集所述流转类型的持续时间以及所述流转类型结束之后的第二图像信息，将所述第二图像信息输入训练完毕的质量分类网络，得到第二异常概率，所述第二异常概率为所述流转类型结束之后所述资产的异常概率；将所述第一异常概率、所述第二异常概率和所述持续时间作为所述资产类型中所述流转类型的一组样本数据；采集多组训练样本以获取所述资产类型中所述流转类型的损耗模型；其中，所述采集多组训练样本以获取所述资产类型中所述流转类型的损耗模型包括：依据所述多组训练样本确定所述资产类型中所述流转类型的增量系数，所述增量系数满足关系式：其中，和/>为第/>组训练样本中的第二异常概率和第一异常概率，/>为第/>组训练样本中的持续时间，/>为训练样本的数量，/>为资产类型/>中流转类型/>的增量系数；依据所述增量系数获取所述资产类型中所述流转类型的损耗模型；其中，为流转类型开始前和结束后的损耗程度增量，且满足关系：。