CN110659704A - 一种物流快件信息识别系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种物流快件信息识别系统及方法,涉及物流信息处理技术领域,所述系统由工业相机、中心控制主机、本地数据库服务器和远程数据库服务器组成,工业相机采集快件的图片,中心控制主机获取图片中的快件标签,根据该快件标签可得到与其中二维码和/或条形码图像对应的快递单号以及与目的地区域码图像对应的目的地区域码,最终从远程数据库服务器和本地数据库服务器中分别获得与快递单号对应的分拣口序号和与目的地区域码对应的分拣口序号。本发明将两种识别结果互为验证和互为备份(冗余),灵活满足快件集散中心的实际需求,最大限度上确保自动化分拣系统的不间断有效运转。
Description
技术领域
本发明涉及物流信息处理技术领域,特别是涉及一种物流快件信息识别系统及方法。
背景技术
目前国内外市场上常见的物流包裹信息识别,多是采用红外条形码扫描获取到快递单号,然后访问远程数据库,获取与条形码对应的包裹配送目的地信息,基于此进行判定快件的分拣出口。这种单一方法识别准确率无法保证,而且因为要实时访问远程的企业平台数据库,一旦出现设备故障,比如网络状况不稳定或网络中断,将直接影响包裹的分拣效率,甚至使系统无法继续进行自动化分拣,进而导致大量物流包裹的堆积和延迟配送,严重影响配送效率。
发明内容
本发明实施例提供了一种物流快件信息识别系统及方法,可以解决现有技术中存在的问题。
本发明提供了一种物流快件信息识别系统,包括工业相机、中心控制主机、本地数据库服务器和远程数据库服务器,所述中心控制主机包括图像采集模块、信息识别模块、逻辑控制模块和数据库管理模块;
所述工业相机位于分拣轨道正上方,用于采集分拣轨道上每个分拣小车上快件的图片,然后将采集的图片发送给所述图像采集模块;
所述图像采集模块对采集的图片进行图像分析,定位并获取图片中的快件标签,该快件标签包含快件的二维码、条码和目的地区域码信息,获得所述快件标签后所述图像采集模块将其发送至信息识别模块;
所述信息识别模块对快件标签上的二维码和/或条形码图像进行识别,获取快件的快递单号,然后将获取的快递单号发送至逻辑控制模块,同时所述信息识别模块对快件标签上的目的地区域码图像进行识别,获取快件的目的地区域码,将获取的目的地区域码发送至所述逻辑控制模块;
对于接收到的快递单号,所述逻辑控制模块控制所述数据库管理模块从所述远程数据库服务器中获取与快递单号对应的快件目的地详细信息,获取快件的目的地详细信息后,所述逻辑控制模块确定与该目的地对应的分拣口序号;
对于接收到的目的地区域码,所述逻辑控制模块控制所述数据库管理模块从本地数据库服务器中获取与目的地区域码对应的分拣口序号;
所述逻辑控制模块获得与快件对应的两个分拣口序号后,判断二者是否相同,如果相同,则将其中任意一个分拣口序号作为最终确定的分拣口序号。
本发明还提供了一种物流快件信息识别方法,所述方法包括以下步骤:
采集快件的图片;
对采集的图片进行图像分析,定位并获取图片中的快件标签,所述快件标签包含快件的二维码、条码和目的地区域码信息;
对快件标签上的二维码和/或条形码图像进行识别,获取快件的快递单号;对快件标签上的目的地区域码图像进行识别,获取快件的目的地区域码;
从远程数据库服务器中获取与快递单号对应的快件目的地详细信息,确定与该目的地详细信息对应的分拣口序号;从本地数据库服务器中获取与目的地区域码对应的分拣口序号;
判断获得的两个分拣口序号是否相同,如果相同,将任意一个分拣口序号作为最终确定的分拣口序号。
本发明中的一种物流快件信息识别系统及方法,采用基于AI的目的地区域码识别和二维码、条形码识别相结合的方案,可以将这两种识别结果互为验证和互为备份(冗余),灵活满足快件集散中心的实际需求。两种识别方法互相验证模式,可以有效提高快件分拣的准确率;两种识别方法互为备份(冗余)模式,可以应对分拣过程中的突发状况,比如快件标签部分信息污染或缺失、通信网络阻塞或中断,最大限度上确保自动化分拣系统的不间断有效运转。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明中物流快件信息识别系统的功能框图。
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。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
参照图1,本发明提供了一种物流快件信息识别系统,该系统包括工业相机、中心控制主机、本地数据库服务器和远程数据库服务器,所述中心控制主机包括图像采集模块、信息识别模块、逻辑控制模块、数据库管理模块和数据通信模块。所述本地数据库服务器设置在各个分拣站点,所述远程数据库服务器则设置在各个物流企业。
待分拣的快件在上料口依次被放在分拣轨道上的分拣小车上,分拣小车随着分拣轨道一起移动,所述工业相机位于分拣轨道正上方,用于采集分拣轨道上每个分拣小车上快件的图片,然后将采集的图片发送给所述图像采集模块。
所述图像采集模块对采集的图片进行一系列图像分析,定位并获取图片中的快件标签,该快件标签包含快件的二维码、条码和目的地区域码等信息,获得所述快件标签后所述图像采集模块将其发送至信息识别模块。
所述信息识别模块采用多线程处理技术同时识别快件标签上的多种信息。首先,所述信息识别模块对快件标签上的二维码和/或条形码图像进行识别,获取快件的快递单号,然后将获取的快递单号发送至逻辑控制模块。与此同时,所述信息识别模块对快件标签上的目的地区域码图像进行识别,获取快件的目的地区域码,将获取的目的地区域码发送至所述逻辑控制模块。
对于接收到的快递单号,所述逻辑控制模块控制所述数据库管理模块通过数据通信模块从所述远程数据库服务器中获取与快递单号对应的快件目的地详细信息,同时所述数据库管理模块还向远程数据库服务器发送通知信息,通知所述远程数据库服务器该快件已经到达该分拣中心。获取快件的目的地详细信息后,所述逻辑控制模块确定与该目的地对应的分拣口序号。
对于接收到的目的地区域码,所述逻辑控制模块控制所述数据库管理模块从本地数据库服务器中获取与目的地区域码对应的分拣口序号。
经过上述多线程处理后,所述逻辑控制模块获得了与快件对应的两个分拣口序号,得到这两个分拣口序号后所述逻辑控制模块判断二者是否相同,如果相同,说明通过二维码和/或条形码获得的分拣口序号与通过目的地区域码获得的分拣口都是正确的,所述分拣轨道运行至分拣小车处于对应分拣口序号的分拣口时,分拣小车将快件投送至分拣口中,完成快件的自动化分拣。
本发明中,所述中心控制主机对二维码和/或条形码的图像以及目的地区域码的图像识别主要包括相机抓拍、图像分析和图像识别三个步骤,这三个步骤分别由工业相机、图像采集模块和信息识别模块执行。在图像分析步骤中,图像采集模块对抓拍的快件图片进行灰度化和二值化处理,对处理后的图片进行边缘检测确定快件标签。在图像识别过程中,所述信息识别模块采用基于人工智能AI框架下的光学字符识别OCR技术识别快件标签中的目的地区域码。
上述基于人工智能AI的光学字符识别OCR技术主要包括机器识别模型设计、训练样本生成和深度学习训练。首先基于MXNet机器学习框架设计字符识别模型,然后基于大量的快件标签生成英文字母、数字等快件标签中出现的字符图片,将这些图片作为训练样本输入到字符识别模型中对机器识别模型进行训练。经过实验验证,初步测算经过反复迭代训练后的机器识别模型对快件标签中目的地区域码的识别准确率可以达到98.8%,结合对快件标签中二维码、条形码的识别,可以做到对快件信息识别的准确率达到99.9%以上。
基于相同的发明构思,本发明还提供了一种物流快件信息识别方法,该方法的实施可参照上述系统的实施,重复之处不再赘述。本发明的方法包括以下步骤:
采集快件的图片;
对采集的图片进行图像分析,定位并获取图片中的快件标签,所述快件标签包含快件的二维码、条码和目的地区域码信息;
对快件标签上的二维码和/或条形码图像进行识别,获取快件的快递单号;对快件标签上的目的地区域码图像进行识别,获取快件的目的地区域码;
从远程数据库服务器中获取与快递单号对应的快件目的地详细信息,确定与该目的地详细信息对应的分拣口序号;从本地数据库服务器中获取与目的地区域码对应的分拣口序号;
判断获得的两个分拣口序号是否相同,如果相同,将任意一个分拣口序号作为最终确定的分拣口序号。
尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (6)
1.一种物流快件信息识别系统,其特征在于,包括工业相机、中心控制主机、本地数据库服务器和远程数据库服务器,所述中心控制主机包括图像采集模块、信息识别模块、逻辑控制模块和数据库管理模块;
所述工业相机位于分拣轨道正上方,用于采集分拣轨道上每个分拣小车上快件的图片,然后将采集的图片发送给所述图像采集模块;
所述图像采集模块对采集的图片进行图像分析,定位并获取图片中的快件标签,该快件标签包含快件的二维码、条码和目的地区域码信息,获得所述快件标签后所述图像采集模块将其发送至信息识别模块;
所述信息识别模块对快件标签上的二维码和/或条形码图像进行识别,获取快件的快递单号,然后将获取的快递单号发送至逻辑控制模块,同时所述信息识别模块对快件标签上的目的地区域码图像进行识别,获取快件的目的地区域码,将获取的目的地区域码发送至所述逻辑控制模块;
对于接收到的快递单号,所述逻辑控制模块控制所述数据库管理模块从所述远程数据库服务器中获取与快递单号对应的快件目的地详细信息,获取快件的目的地详细信息后,所述逻辑控制模块确定与该目的地对应的分拣口序号;
对于接收到的目的地区域码,所述逻辑控制模块控制所述数据库管理模块从本地数据库服务器中获取与目的地区域码对应的分拣口序号;
所述逻辑控制模块获得与快件对应的两个分拣口序号后,判断二者是否相同,如果相同,则将其中任意一个分拣口序号作为最终确定的分拣口序号。
2.如权利要求1所述的一种物流快件信息识别系统,其特征在于,所述数据库管理模块在从远程数据库服务器获取与快递单号对应的快件目的地详细信息后,还向远程数据库服务器发送通知信息,通知所述远程数据库服务器该快件已经到达该分拣中心。
3.如权利要求1所述的一种物流快件信息识别系统,其特征在于,所述信息识别模块采用多线程处理技术同时识别快件标签上的快递单号和目的地区域码。
4.如权利要求1所述的一种物流快件信息识别系统,其特征在于,所述中心控制主机对二维码和/或条形码的图像以及目的地区域码的图像识别包括相机抓拍、图像分析和图像识别三个步骤,这三个步骤分别由工业相机、图像采集模块和信息识别模块执行;在图像分析步骤中,所述图像采集模块对抓拍的快件图片进行灰度化和二值化处理,对处理后的图片进行边缘检测确定快件标签;在图像识别过程中,所述信息识别模块采用基于人工智能AI框架下的光学字符识别OCR技术识别快件标签中的目的地区域码。
5.如权利要求4所述的一种物流快件信息识别系统,其特征在于,所述基于人工智能AI的光学字符识别OCR技术具体包括:首先基于MXNet机器学习框架设计字符识别模型,然后基于大量的快件标签生成快件标签中出现的字符图片,将这些图片作为训练样本输入到字符识别模型中对机器识别模型进行训练。
6.一种物流快件信息识别方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
采集快件的图片;
对采集的图片进行图像分析,定位并获取图片中的快件标签,所述快件标签包含快件的二维码、条码和目的地区域码信息;
对快件标签上的二维码和/或条形码图像进行识别,获取快件的快递单号;对快件标签上的目的地区域码图像进行识别,获取快件的目的地区域码;
从远程数据库服务器中获取与快递单号对应的快件目的地详细信息,确定与该目的地详细信息对应的分拣口序号;从本地数据库服务器中获取与目的地区域码对应的分拣口序号;
判断获得的两个分拣口序号是否相同,如果相同,将任意一个分拣口序号作为最终确定的分拣口序号。
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