随着经济全球化和信息技术的发展,集装箱运输作为国际多式联运的主要形式,对其现代化、智能化以及安全作业的要求也越来越高。现代集装箱港口要求对港内机械以及集装箱操作运输进行实时的监测,确保货物的安全性以及港内作业的正确性。考虑集装箱自身的密封性、信息来源的多样性以及港内作业的复杂性等,研究利用先进的监测手段和数据处理方法,实现对集装箱作业的实时报警越来越重要。本文将从以下三个方面展开研究：面向港口集装箱物流的数据处理与异常报警。针对RFID无线射频技术和传感器技术等的港内集装箱作业实时信息源,设计中间件系统模型对RFID收集的数据进行预处理、集成,并设计数据过滤算法实现数据的时间和空间的平滑过滤以及目标数据过滤等功能。分析港口集装箱物流信息安全需求,建立面向集装箱物流的数据异常报警处理系统,实现异常数据的报警与处理。集装箱开箱报警与信息融合决策算法。在对集装箱非法开箱报警机制分析的基础上,建立基于箱门传感器、箱内传感器等多源信息的非法开箱报警决策模型,提出基于证据模糊相似度和证据源先验可靠度修正证据权的改进D-S证据融合算法,形成集装箱非法开箱多源信息融合报警系统。算例仿真模拟表明,提出的证据融合算法能够有效降低证据冲突系数和合成悖论次数,报警模型具有较好的容错性和适应性。集装箱港口作业报警模型与算法。分别针对进／出闸口、集装箱堆场、装卸岸桥、道路等四个作业环节,设计RFID信息采集设备的选择与布设方案。在此基础上,针对各环节作业特点,建立各环节的作业报警模型,并设计实时作业报警算法,实现各作业环节实时的作业类型识别、干扰过滤、过程监控和安全报警等功能。最后,利用C++模拟中间件数据预处理、港内作业报警模型,运行结果分析表明了集装箱作业报警模型与算法的可行性,并能满足实时报警的要求。