CN111563493A

CN111563493A - 基于图像识别的工作信息获取方法、设备及存储介质

Info

Publication number: CN111563493A
Application number: CN202010682025.XA
Authority: CN
Inventors: 王翔宇; 其他发明人请求不公开姓名
Original assignee: Syrius Technology Shenzhen Co Ltd
Current assignee: Syrius Technology Shenzhen Co Ltd
Priority date: 2020-07-15
Filing date: 2020-07-15
Publication date: 2020-08-21
Anticipated expiration: 2040-07-15
Also published as: CN111563493B

Abstract

本发明公开了一种基于图像识别的工作信息获取方法、设备及存储介质，所述方法包括：采集工作场地中预设区域内的视频监控信息，获取所述视频监控信息中的图像信息；对所述图像信息进行图像分析处理，获取所述预设区域内的在岗工人和机器人的操作信息、以及对应的货物分拣进度信息；根据获取的所述在岗工人和机器人的操作信息以及所述货物分拣进度信息，获取所述在岗工人和机器人对应的工作信息；达到了通过图像识别的方式获取拣货工位中在岗工人对应的工作信息的目的。

Description

基于图像识别的工作信息获取方法、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，特别涉及一种基于图像识别的工作信息获取方法、设备及存储介质。

背景技术

在现代物流业中，仓储机器人正在扮演着重要的角色，由于机器人参与的仓储工作相较于仅有工人的仓储工作，能极大的提高仓库作业效率、提升物流行业整体的竞争力，因此，在未来仓储机器人也会变得越来越重要。

目前，仓储机器人的主要工作是将货物运输到拣货工人身边，拣货工人则需要在拣货点（比如，拣货工人工作时所在的活动区域）将货物进行分拣。拣货工人的拣货效率和所捡货物数量均会影响到该拣货点的拣货速度。而目前的机器人是不能感知拣货人员的工作状态和待捡货物数量的，因此，很容易造成同一拣货工位可能会安排过多的运输任务，导致机器人持有货物在该拣货工位进行排队待捡。因此，在给机器人下达运输货物到某拣货工位时，知道该拣货工位的当前状态（是否有工人正在分拣，已有货物的被分拣情况等），通过收集到的上述信息统筹运输机器人，避免拣货点货物堆积无法消化时运输机器人仍排队向该拣货点送货的情况出现，成为目前亟待解决的问题之一。

发明内容

本发明提供一种基于图像识别的工作信息获取方法、设备及存储介质，用以通过图像识别的方式获取拣货工位上在岗工人对应的工作信息。

第一方面，本发明提供了一种基于图像识别的工作信息获取方法，所述基于图像识别的工作信息获取方法包括：

采集工作场地中预设区域内的视频监控信息，获取所述视频监控信息中的图像信息；

对所述图像信息进行图像分析处理，获取所述预设区域内的在岗工人和机器人的操作信息、以及对应的货物分拣进度信息；

根据获取的所述在岗工人和机器人的操作信息以及所述货物分拣进度信息，获取所述在岗工人和机器人对应的工作信息。

第二方面，本发明提供了一种基于图像识别的工作信息获取装置，所述基于图像识别的工作信息获取装置包括：

图像采集模块，用于：采集工作场地中预设区域内的视频监控信息，获取所述视频监控信息中的图像信息；

图像处理模块，用于：对所述图像信息进行图像分析处理，获取所述预设区域内的在岗工人和机器人的操作信息、以及对应的货物分拣进度信息；

信息获取模块，用于：根据获取的所述在岗工人和机器人的操作信息以及所述货物分拣进度信息，获取所述在岗工人和机器人对应的工作信息。

第三方面，本发明提供了一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的基于图像识别的工作信息获取程序，所述工作信息获取程序被所述处理器运行时，执行所述的基于图像识别的工作信息获取方法。

第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有基于图像识别的工作信息获取程序，所述工作信息获取程序可以被一个或者多个处理器执行，以实现所述的基于图像识别的工作信息获取方法的步骤。

本发明一种基于图像识别的工作信息获取方法、设备及存储介质，通过采集工作场地中预设区域内的视频监控信息，获取所述视频监控信息中的图像信息；对所述图像信息进行图像分析处理，获取所述预设区域内的在岗工人和机器人的操作信息、以及对应的货物分拣进度信息；根据获取的所述在岗工人和机器人的操作信息以及所述货物分拣进度信息，获取所述在岗工人和机器人对应的工作信息；达到了通过图像识别的方式获取拣货工位中在岗工人对应的工作信息的目的，无需给机器人额外增加收发器也无需给拣货工人佩戴收发器，且进行人机交互协作的机器人和在岗工人之间不进行任何数据通信连接，从而避免了改变机器人原有的数据运算和数据识别处理方式，降低了机器人的运算量和成本；进一步地，也可以统计获取工人的工作绩效，同时也可以基于上述工作信息，在需要时调度工作场地内的机器人，实现了机器人的智能调度和工人绩效信息的便捷获取。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明基于图像识别的工作信息获取方法的一种实施方式的流程示意图。

图2是本发明基于图像识别的工作信息获取方法的另一种实施方式的流程示意图。

图3是本发明基于图像识别的工作信息获取装置的一种实施方式的功能模块示意图。

图4是本发明电子设备的一种实施方式的内部结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供了一种基于图像识别的工作信息获取方法、设备及存储介质，用以无需给机器人额外增加收发器也无需给拣货工人佩戴收发器的情况下，通过图像识别的方式，获取拣货工位的在岗工人拣货时的工作信息，避免改变机器人原有的数据运算和数据识别处理方式，降低机器人的运算量和成本。

进一步地，还可以根据在岗工人的工作信息和机器人对应的工作信息，统筹运输机器人，从而避免拣货点货物堆积无法消化时运输机器人仍排队向该拣货点送货的情况出现；同时，也可以根据在岗工人的工作信息，统计在岗工人的绩效信息，也有助于在岗工人的调配和人力资源管理。

如图1所示，图1是本发明基于图像识别的工作信息获取方法的一种实施方式的流程示意图；本发明一种基于图像识别的工作信息获取方法可以实施为如下描述的步骤S10-S30。

步骤S10、采集工作场地中预设区域内的视频监控信息，获取所述视频监控信息中的图像信息。

本发明实施例中，系统利用图像采集设备，采集工作场地中预设区域内的视频监控信息。其中，在一个具体的应用场景中，所述工作场地可以理解为：机器人和工人共同协作的拣货仓库。所述预设区域可以理解为：预先指定的工人的工作区域，比如拣货工人工作时所在的活动区域，也可以称为工位。

所述视频监控信息的采集方式可以是实时采集，也可以根据具体需求，按照一定的时间间隔进行周期性的采集。根据采集的视频监控信息，获取对应的图像信息。

步骤S20、对所述图像信息进行图像分析处理，获取所述预设区域内的在岗工人和机器人的操作信息、以及对应的货物分拣进度信息。

本发明实施例中，通过对采集的所述图像信息进行图像分析处理，即可获取所述预设区域内的在岗工人数量、在岗工人的活动量等操作信息；同时，也可以获取上述预设区域内机器人的相关情况，比如机器人的数量、机器人是否已放置运送的货物等，进而根据上述在岗工人和机器人的操作信息，能够得到该预设区域对应的货物的分拣进度等信息。

步骤S30、根据获取的所述在岗工人和机器人的操作信息以及所述货物分拣进度信息，获取所述在岗工人和机器人对应的工作信息。

本发明实施例中，针对预设区域内，获取的所述在岗工人的工作信息包括但不限于：在岗工人的身份信息、在岗工人的数量、在岗工人的位置信息、在岗工人的活动量等信息；同时，根据所述在岗工人的操作信息以及所述在岗工人对应的货物分拣进度信息，还可以计算得到所述在岗工人的货物分拣速率、所述在岗工人的工作效率等工作信息。所述机器人对应的工作信息包括但不限于：机器人的数量、机器人是否已放置对应的待拣货物、机器人持有的待检货物量、机器人的位置信息等。

进一步地，在一个实施例中，图1所述实施例中的“步骤S10、采集工作场地中预设区域内的视频监控信息，获取所述视频监控信息中的图像信息”，可以按照如下技术手段实施：

通过在所述工作场地内安装的摄像设备和/或红外观测仪，监测工人工作所在的活动区域即工位，并实时采集所述工位和所述工位内在岗工人的视频监控信息；获取所述视频监控信息中所述工位和所述工位内在岗工人分别对应的图像信息。

本发明实施例中，在对所述工作场地中预设区域内的视频监控信息进行采集时，可以通过该工作场地中安装的摄像设备和/或红外观测仪实现。由于在实际的应用场景中，便于监控仓库内的工作情况，通常会在仓库中的相应位置安装对应的摄像头、红外观测仪等视频监控设备。本发明实施例即可利用仓库中已经部署的上述视频监控设备来实现视频监控信息的采集，而无需额外为机器人和工人配置对应的收发器。

通过对上述预设区域比如工位对应的视频监控信息的采集，即可得知上述工位内是否有在岗工人，以及在有在岗工人的情况下，也能够通过采集的是视频监控信息，获取得到在岗工人的数量、在岗工人的活动情况等图像信息。

进一步地，在一个实施例中，图1所述实施例中的“步骤S20、对所述图像信息进行图像分析处理，获取所述预设区域内的在岗工人和机器人的操作信息、以及对应的货物分拣进度信息”，可以按照如下技术手段实施：

对实时采集的所述图像信息进行图像分析处理，获取所述预设区域内在岗工人和机器人的数量、所述在岗工人和机器人的位置信息，以及获取所述预设区域内在岗工人的活动量；根据获取的所述在岗工人的活动量，以及所述在岗工人和机器人的数量，以及所述在岗工人和机器人对应的所述位置信息，计算货物分拣进度，得到所述货物分拣进度信息。

本发明实施例中，在具体的应用场景中，由于同一工作场地比如针对一个仓库，为了便于操作以及便于管理和监控，可以同时设置有多个工位，即同一工作场地中可以包含多个所述预设区域，因此，在利用摄像设备对预设区域进行实时图像采集时，可以通过视频绊线和/或视频围栏的方式实现。

在一个实施例中，所述对实时采集的所述图像信息进行图像分析处理，获取所述预设区域内在岗工人和机器人的数量，可以按照如下方式实施：

基于所述预设区域，对所述预设区域设置视频绊线和/或视频围栏，对实时采集的所述图像信息进行图像分析处理，统计并获取所述预设区域内在岗工人和机器人的数量，同时获取所述在岗工人和机器人所在的位置信息；基于所述位置信息，结合所述工作场地对应的平面图，得到所述在岗工人和机器人在所述工作场地中的位置坐标。

本发明实施例中，通过设置视频绊线和/或视频围栏的方式，能够准确地针对某一预设区域即工人对应的其中一个工位进行准确地信息识别和判断。通过对实时采集的所述图像信息的图像分析和处理，得到在该预设区域内的在岗工人的数量。另外，根据获取到的在岗工人和机器人所在的位置信息，参照该工作场地对应的平面图，即可准确地得知所述在岗工人和机器人的位置坐标，这种通过第三方视频监控设备获取的在岗工人和机器人所在的位置信息，使得获取到的所述在岗工人和机器人的位置信息更加精准，为后续可能对在岗工人和机器人的调配工作提供了重要的参考依据。

在统计并获取所述预设区域内的在岗工人的数量的同时，也可以根据实际监控到的在岗工人的数量，与预先设置的该时间段内本应该在岗的工人进行对比和匹配，从而通过监控信息也可以便捷地实现对在岗工人的管理和监控。

进一步地，在一个实施例中，所述对实时采集的所述图像信息进行图像分析处理，获取所述预设区域内在岗工人的活动量，可以基于在岗工人的身份信息实现。

在本发明实施例中，所述对实时采集的所述图像信息进行图像分析处理，获取所述预设区域内在岗工人的活动量，可以按照如下方式实施：

将实时获取的所述图像信息与预先录入的工人生物特征信息进行比对，识别并获取所述在岗工人的身份信息；基于获取的所述身份信息，将实时获取的所述图像信息与按照预设周期更新的静态背景图进行比对差分的方式，获取所述预设区域内的运动目标；对获取的所述运动目标进行实时追踪，分析所述运动目标对应的在岗工人的活动量。

在获取所述在岗工人的身份信息时，可以将实时获取的所述图像信息，与预先录入的工人生物特征信息进行比对，比如将实时获取的所述图像信息与提前收录的工人面部信息、形体信息等进行对比，从而识别获取工人的身份信息。在获取得到工人的身份信息后，当将实时获取的所述图像信息与按照预设周期更新的静态背景图进行比对差分的方式来获取运动目标时，即可得知该运动目标对应的是哪一个工人。通过对上述运动目标的实时追踪，得到对应的追踪信息，从而根据得到的所述追踪信息，得到该运动目标对应的在岗工人的活动量。由于已经知道该运动目标对应的工人的身份信息，因此也可确定得知每一个工人各自对应的活动量。

进一步地，在一个实施例中，所述根据获取的所述在岗工人的活动量、所述在岗工人和机器人的数量，以及所述在岗工人和机器人对应的所述位置信息，计算货物分拣进度，得到所述货物分拣进度信息，可以按照如下技术手段实施：

针对同一所述预设区域，根据获取的所述在岗工人的活动量以及所述在岗工人的数量，计算得到所述预设区域内所有在岗工人对应的总拣货效率。比如，根据所述在岗工人的活动量，得到所述在岗工人在单位时间内对应的总拣货量；根据单位时间内对应的所述总拣货量以及所述在岗工人的数量，即可计算得到所述预设区域内所有在岗工人对应的总拣货效率。比如，将单位时间内对应的所述总拣货量除以所述在岗工人的数量，将单位时间内所述在岗工人对应的平均拣货量作为所述预设区域内所有在岗工人对应的总拣货效率。

根据所述在岗工人和机器人对应的所述位置信息，计算得到所述机器人与所述在岗工人之间的距离；根据所述距离和所述机器人对应的预设行进速度，以及所述机器人携带的待执行的拣货数量，计算得到所述预设区域内所有在岗工人对应的待拣货物总量；根据所述总拣货效率和所述待拣货物总量，计算得到所述货物分拣进度信息。

根据机器人与在岗工人之间的距离和机器人对应的预设行进速度，即可计算得到从机器人走到在岗工人所在位置处所需的步行时长；根据所述步行时长以及计算得到的所述在岗工人对应的总拣货效率，即可得到在所述步行时长内，所述预设区域内的所述在岗工人对应的步行时长内的拣货总量。根据所述步行时长内的拣货总量和所述机器人携带的待拣货量，即可得到所述预设区域内在岗工人对应的货物分拣进度信息，进而根据所述货物分拣进度信息，也可以得到在岗工人对应的工作饱和度，从而为是否需要调度机器人和/或在岗工人提供参考依据信息。

进一步地，针对获取的所述在岗工人和机器人对应的所述位置信息，可以将获取的所述在岗工人的位置信息发送至对应的机器人，以便所述机器人根据所述在岗工人的位置信息，将对应的待拣货物运输至所述在岗工人的位置信息对应的拣货点；其中，所述拣货点也可以理解为所述在岗工人工作时所对应的预设区域，或者所述在岗工人工作的工位对应的拣货点。比如，在一个具体的应用场景中，机器人运送货物时会将货物运输至指定的拣货点的其中一个指定位置，但在岗工人对应的拣货人员可能不在该位置，这就导致了在岗工人需要来回走动。而机器人得知了在岗工人的具体位置信息后，即可让机器人更好的配合在岗工人，使得运输机器人可以将货物准确的送到拣货工人的身边，提高拣货效率。

进一步地，基于以上实施例的描述，如图2所示，图2是本发明基于图像识别的工作信息获取方法的另一种实施方式的流程示意图。图2所述实施例在图1所述实施例的“步骤S30、根据获取的所述在岗工人和机器人的操作信息以及所述货物分拣进度信息，获取所述在岗工人和机器人对应的工作信息”之后，还执行步骤S40。

步骤S40、根据获取的所述在岗工人和机器人对应的工作信息，计算并获取所述在岗工人对应的绩效信息；和/或：对所述工作场地内的机器人进行调度。

本发明实施例中，通过获取的所述在岗工人的工作信息，比如，在岗工人的工作时长、总拣货量，即可计算得到该在岗工人在所述工作时长内的拣货效率，比如将总拣货量除以工作时长，即可得到单位时长内对应的拣货效率；在具体的应用场景中，也可以将所述在岗工人对应的拣货效率作为统计该在岗工人对应的绩效信息的其中一种方式。另外，根据获取的所述在岗工人的工作信息，得到所述在岗工人的工人数量以及每位在岗工人对应的工作饱和度；同时，根据获取的所述机器人对应的工作信息，获取所述机器人携带的待拣货数量；根据获取的所述在岗工人的工作饱和度以及所述待拣货数量，可以预测该预设区域内比如工位内的拣货情况。

比如，若某一工位内的在岗工人的工作效率明显低于历史效率甚至出现有在岗工人处于空闲状态，则系统可以调度所述工作场地内其他待拣货的机器人运送待检货物至该工位。若某一工位的在岗工人的工作效率不低于预设工作效率，且该工位内堆积的待拣货物总量超出该工位对应的待拣货阈值，而与此同时，仍有运输机器人排队向该工位送货，则系统将针对该工位送货的排队机器人调度至其他相对空闲的工位或者拣货点。

本发明基于图像识别的工作信息获取方法，采集工作场地中预设区域内的视频监控信息，获取所述视频监控信息中的图像信息；对所述图像信息进行图像分析处理，获取所述预设区域内的在岗工人和机器人的操作信息、以及对应的货物分拣进度信息；根据获取的所述在岗工人和机器人的操作信息以及所述货物分拣进度信息，获取所述在岗工人和机器人对应的工作信息；达到了通过图像识别的方式获取拣货工位中在岗工人对应的工作信息的目的，无需给机器人额外增加收发器也无需给拣货工人佩戴收发器，且进行人机交互协作的机器人和在岗工人之间不进行任何数据通信连接，从而避免了改变机器人原有的数据运算和数据识别处理方式，降低了机器人的运算量和成本；进一步地，也可以统计获取工人的工作绩效，同时也可以基于上述工作信息，在需要时调度工作场地内的机器人，实现了机器人的智能调度和工人绩效信息的便捷获取。

对应于上述实施例的描述，本发明还提供了一种基于图像识别的工作信息获取装置；如图3所示，图3是本发明基于图像识别的工作信息获取装置的一种实施方式的功能模块示意图。图3所述实施例仅仅从功能上描述所述基于图像识别的工作信息获取装置。在图3实施例中，所述基于图像识别的工作信息获取装置在功能上，包括：图像采集模块100、图像处理模块200以及信息获取模块300；所述图像采集模块100、图像处理模块200以及信息获取模块300通信连接，相互配合，执行基于图像识别的工作信息获取方法的步骤。

其中，所述图像采集模块100用于：采集工作场地中预设区域内的视频监控信息，获取所述视频监控信息中的图像信息；

所述图像处理模块200用于：对所述图像信息进行图像分析处理，获取所述预设区域内的在岗工人和机器人的操作信息、以及对应的货物分拣进度信息；

所述信息获取模块300用于：根据获取的所述在岗工人和机器人的操作信息以及所述货物分拣进度信息，获取所述在岗工人和机器人对应的工作信息。

在一个实施例中，所述基于图像识别的工作信息获取装置还包括任务调度模块；所述任务调度模块用于：

根据获取的所述在岗工人和机器人对应的工作信息，计算并获取所述在岗工人对应的绩效信息；和/或：对所述工作场地内的机器人进行调度。

在一个实施例中，所述图像采集模块100用于：通过在所述工作场地内安装的摄像设备和/或红外观测仪，监测工人工作所在的活动区域即工位，并实时采集所述工位和所述工位内在岗工人的视频监控信息；获取所述视频监控信息中所述工位和所述工位内在岗工人分别对应的图像信息。

在一个实施例中，所述图像处理模块200用于：对实时采集的所述图像信息进行图像分析处理，获取所述预设区域内在岗工人和机器人的数量、所述在岗工人和机器人的位置信息，以及获取所述预设区域内在岗工人的活动量；根据获取的所述在岗工人的活动量、所述在岗工人和机器人的数量，以及所述在岗工人和机器人对应的所述位置信息，计算货物分拣进度，得到所述货物分拣进度信息。

在一个实施例中，所述图像处理模块200用于：基于所述预设区域，对所述预设区域设置视频绊线和/或视频围栏，对实时采集的所述图像信息进行图像分析处理，统计并获取所述预设区域内在岗工人和机器人的数量，同时获取所述在岗工人和机器人所在的位置信息；基于所述位置信息，结合所述工作场地对应的平面图，得到所述在岗工人和机器人在所述工作场地中的位置坐标。

在一个实施例中，所述图像处理模块200用于：将实时获取的所述图像信息与预先录入的工人生物特征信息进行比对，识别并获取所述在岗工人的身份信息；基于获取的所述身份信息，将实时获取的所述图像信息与按照预设周期更新的静态背景图进行比对差分的方式，获取所述预设区域内的运动目标；对获取的所述运动目标进行实时追踪，分析所述运动目标对应的在岗工人的活动量。

在一个实施例中，所述图像处理模块200用于：针对同一所述预设区域，根据获取的所述在岗工人的活动量以及所述在岗工人的数量，计算得到所述预设区域内所有在岗工人对应的总拣货效率；根据所述在岗工人和机器人对应的所述位置信息，计算得到所述机器人与所述在岗工人之间的距离；根据所述距离和所述机器人对应的预设行进速度，以及所述机器人携带的待执行的拣货数量，计算得到所述预设区域内所有在岗工人对应的待拣货物总量；根据所述总拣货效率和所述待拣货物总量，计算得到所述货物分拣进度信息。

在一个实施例中，所述任务调度模块用于：根据获取的针对所述预设区域内的所述在岗工人的工作信息，识别所述在岗工人的工人数量以及每位在岗工人对应的工作饱和度；同时，根据获取的所述机器人对应的工作信息，获取所述机器人携带的待拣货数量；根据获取的所述在岗工人的工作饱和度以及所述待拣货数量，调度所述工作场地内的机器人。

在一个实施例中，所述任务调度模块用于：根据获取的所述在岗工人和机器人的位置信息，将所述在岗工人的位置信息发送至对应的机器人，使得所述机器人根据所述在岗工人的位置信息，将对应的待拣货物运输至所述在岗工人的位置信息对应的拣货点。

在一个实施例中，基于所述基于图像识别的工作信息获取装置，无需给机器人额外增加收发器也无需给拣货工人佩戴收发器，且进行人机交互协作的机器人和在岗工人之间不进行任何数据通信连接，在不改变机器人原有的数据运算和数据识别处理方式的基础上，利用图像识别的方式，获取所述在岗工人和机器人对应的工作信息。

本发明基于图像识别的工作信息获取装置，采集工作场地中预设区域内的视频监控信息，获取所述视频监控信息中的图像信息；对所述图像信息进行图像分析处理，获取所述预设区域内的在岗工人和机器人的操作信息、以及对应的货物分拣进度信息；根据获取的所述在岗工人和机器人的操作信息以及所述货物分拣进度信息，获取所述在岗工人和机器人对应的工作信息；达到了通过图像识别的方式获取拣货工位中在岗工人对应的工作信息的目的，无需给机器人额外增加收发器也无需给拣货工人佩戴收发器，且进行人机交互协作的机器人和在岗工人之间不进行任何数据通信连接，从而避免了改变机器人原有的数据运算和数据识别处理方式，降低了机器人的运算量和成本；进一步地，也可以统计获取工人的工作绩效，同时也可以基于上述工作信息，在需要时调度工作场地内的机器人，实现了机器人的智能调度和工人绩效信息的便捷获取。

本发明还提供了一种电子设备，所述电子设备可以按照图1所述的基于图像识别的工作信息获取方法，无需给机器人额外增加收发器也无需给拣货工人佩戴收发器，且进行人机交互协作的机器人和在岗工人之间不进行任何数据通信连接，在不改变机器人原有的数据运算和数据识别处理方式的基础上，利用图像识别的方式，获取所述在岗工人和机器人对应的工作信息。如图4所示，图4是本发明电子设备的一种实施方式的内部结构示意图。

在本实施例中，电子设备1可以是PC（Personal Computer，个人电脑），也可以是智能手机、平板电脑、便携计算机等终端设备。该电子设备1至少包括存储器11、处理器12，通信总线13，以及网络接口14。

其中，存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如，SD或DX存储器等）、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器11在一些实施例中可以是电子设备1的内部存储单元，例如该电子设备1的硬盘。存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备1的外部存储设备，例如电子设备1上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card, SMC），安全数字（Secure Digital, SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。进一步地，存储器11还可以既包括电子设备1的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备1的应用软件及各类数据，例如工作信息获取程序110的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

处理器12在一些实施例中可以是一中央处理器（Central Processing Unit,CPU）、控制器、微控制器、微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器11中存储的程序代码或处理数据，例如执行工作信息获取程序110等。

通信总线13用于实现这些组件之间的连接通信。

网络接口14可选的可以包括标准的有线接口、无线接口（如WI-FI接口），通常用于在该电子设备1与其他电子设备之间建立通信连接。

可选地，该电子设备1还可以包括用户接口，用户接口可以包括显示器（Display）、输入单元比如键盘（Keyboard），可选的用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED（Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管）触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。

图4仅示出了具有组件11-14以及工作信息获取程序110的电子设备1，本领域技术人员可以理解的是，图4示出的结构并不构成对电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

基于图1、图2、图3实施例的描述，在图4所示的电子设备1实施例中，存储器11中存储有工作信息获取程序110；所述存储器11上存储的工作信息获取程序110可在所述处理器12上运行，所述工作信息获取程序110被所述处理器12运行时实现如下步骤：

进一步地，在一个实施例中，所述工作信息获取程序110被所述处理器12运行时，所述根据获取的所述在岗工人和机器人的操作信息以及所述货物分拣进度信息，获取所述在岗工人和机器人对应的工作信息，之后还包括步骤：

本发明电子设备的具体实施方式与上述基于图像识别的工作信息获取方法和装置对应的各实施例的实施原理基本相同，在此不作累述。

此外，本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有工作信息获取程序，所述工作信息获取程序可以被一个或者多个处理器执行，无需给机器人额外增加收发器也无需给拣货工人佩戴收发器，且进行人机交互协作的机器人和在岗工人之间不进行任何数据通信连接，在不改变机器人原有的数据运算和数据识别处理方式的基础上，实现以下操作：

本发明计算机可读存储介质具体实施方式与上述基于图像识别的工作信息获取方法、装置和电子设备对应的各实施例的实施原理基本相同，在此不作累述。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。

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

1.一种基于图像识别的工作信息获取方法，其特征在于，所述基于图像识别的工作信息获取方法包括：

2.如权利要求1所述的基于图像识别的工作信息获取方法，其特征在于，所述根据获取的所述在岗工人和机器人的操作信息以及所述货物分拣进度信息，获取所述在岗工人和机器人对应的工作信息，之后还包括步骤：

根据获取的所述在岗工人和机器人对应的工作信息，计算并获取所述在岗工人对应的绩效信息；

和/或：对所述工作场地内的机器人进行调度。

3.如权利要求1或2所述的基于图像识别的工作信息获取方法，其特征在于，所述采集工作场地中预设区域内的视频监控信息，获取所述视频监控信息中的图像信息，包括：

通过在所述工作场地内安装的摄像设备和/或红外观测仪，监测工人工作所在的活动区域即工位，并实时采集所述工位和所述工位内在岗工人的视频监控信息；

获取所述视频监控信息中所述工位和所述工位内在岗工人分别对应的图像信息。

4.如权利要求1或2所述的基于图像识别的工作信息获取方法，其特征在于，所述对所述图像信息进行图像分析处理，获取所述预设区域内的在岗工人和机器人的操作信息、以及对应的货物分拣进度信息，包括：

对实时采集的所述图像信息进行图像分析处理，获取所述预设区域内在岗工人和机器人的数量、所述在岗工人和机器人的位置信息，以及获取所述预设区域内在岗工人的活动量；

根据获取的所述在岗工人的活动量、所述在岗工人和机器人的数量，以及所述在岗工人和机器人对应的所述位置信息，计算货物分拣进度，得到所述货物分拣进度信息。

5.如权利要求4所述的基于图像识别的工作信息获取方法，其特征在于，所述对实时采集的所述图像信息进行图像分析处理，获取所述预设区域内在岗工人和机器人的数量，包括：

基于所述预设区域，对所述预设区域设置视频绊线和/或视频围栏，对实时采集的所述图像信息进行图像分析处理，统计并获取所述预设区域内在岗工人和机器人的数量，同时获取所述在岗工人和机器人所在的位置信息；

基于所述位置信息，结合所述工作场地对应的平面图，得到所述在岗工人和机器人在所述工作场地中的位置坐标。

6.如权利要求4所述的基于图像识别的工作信息获取方法，其特征在于，所述对实时采集的所述图像信息进行图像分析处理，获取所述预设区域内在岗工人的活动量，包括：

将实时获取的所述图像信息与预先录入的工人生物特征信息进行比对，识别并获取所述在岗工人的身份信息；

基于获取的所述身份信息，将实时获取的所述图像信息与按照预设周期更新的静态背景图进行比对差分的方式，获取所述预设区域内的运动目标；

对获取的所述运动目标进行实时追踪，分析所述运动目标对应的在岗工人的活动量。

7.如权利要求4所述的基于图像识别的工作信息获取方法，其特征在于，所述根据获取的所述在岗工人的活动量、所述在岗工人和机器人的数量，以及所述在岗工人和机器人对应的所述位置信息，计算货物分拣进度，得到所述货物分拣进度信息，包括：

针对同一所述预设区域，根据获取的所述在岗工人的活动量以及所述在岗工人的数量，计算得到所述预设区域内所有在岗工人对应的总拣货效率；

根据所述在岗工人和机器人对应的所述位置信息，计算得到所述机器人与所述在岗工人之间的距离；根据所述距离和所述机器人对应的预设行进速度，以及所述机器人携带的待执行的拣货数量，计算得到所述预设区域内所有在岗工人对应的待拣货物总量；

根据所述总拣货效率和所述待拣货物总量，计算得到所述货物分拣进度信息。

8.如权利要求4所述的基于图像识别的工作信息获取方法，其特征在于，所述根据获取的所述在岗工人和机器人对应的工作信息，对所述工作场地内的机器人进行调度，包括：

根据获取的针对所述预设区域内的所述在岗工人的工作信息，识别所述在岗工人的工人数量以及每位在岗工人对应的工作饱和度；同时，根据获取的所述机器人对应的工作信息，获取所述机器人携带的待拣货数量；

根据获取的所述在岗工人的工作饱和度以及所述待拣货数量，调度所述工作场地内的机器人。

9.如权利要求4所述的基于图像识别的工作信息获取方法，其特征在于，所述基于图像识别的工作信息获取方法还包括：

根据获取的所述在岗工人和机器人的位置信息，将所述在岗工人的位置信息发送至对应的机器人，使得所述机器人根据所述在岗工人的位置信息，将对应的待拣货物运输至所述在岗工人的位置信息对应的拣货点。

10.如权利要求1或2所述的基于图像识别的工作信息获取方法，其特征在于，所述基于图像识别的工作信息获取方法还包括：

无需给机器人额外增加收发器也无需给拣货工人佩戴收发器，且进行人机交互协作的机器人和在岗工人之间不进行任何数据通信连接，在不改变机器人原有的数据运算和数据识别处理方式的基础上，利用图像识别的方式，获取所述在岗工人和机器人对应的工作信息。

11.一种基于图像识别的工作信息获取装置，其特征在于，所述基于图像识别的工作信息获取装置包括：

12.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的基于图像识别的工作信息获取程序，所述工作信息获取程序被所述处理器运行时，执行如权利要求1至10中任一项所述的基于图像识别的工作信息获取方法。

13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有基于图像识别的工作信息获取程序，所述工作信息获取程序可以被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1至10中任一项所述的基于图像识别的工作信息获取方法的步骤。