CN111736540A - 货物分拣控制方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

货物分拣控制方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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CN111736540A CN202010199813.3A CN202010199813A CN111736540A CN 111736540 A CN111736540 A CN 111736540A CN 202010199813 A CN202010199813 A CN 202010199813A CN 111736540 A CN111736540 A CN 111736540A
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Abstract

本申请提供一种货物分拣控制方法、装置、电子设备及存储介质。本申请实施例提供的货物分拣控制方法，包括：通过获取待分拣货物的货物编号，并根据货物编号获取待分拣货物的流转数据，然后，再根据流转数据中当前流转数据所包括的累计分拣次数确定该待分拣货物是否为重投货物，若为重投货物，则继续根据流转数据确定重投类型，并发送重投类型所对应的预设控制指令，以对待分拣货物进行处理。本申请提供的一种货物分拣控制方法，通过确定重投类型，并根据所确定的重投类型发送该重投类型所对应的预设控制指令至分拣车或者提示终端，以对分拣车进行异常处理或者提示上货员规范操作，从而及时对重投货物进行处理，以达到节约分拣资源的目的。

Description

货物分拣控制方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本申请涉及物流分拣技术领域，尤其涉及一种货物分拣控制方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着机器人技术的快速发展，物流分拣小车开始被应用于不同场景中的物品转运和派送。
其中，在无人分拣场景下，常常存在同一货物需要进行多次分拣的情形，此处，可以将此类货物统称为重投货物。为了减少重投货物，通常在分拣的翻板小车上增加硬件设备，如重力检测、光电传感器或者扫描装置，以实时判断货物是否在翻板小车上，从而将有问题的小车及时召回，进而达到节约分拣资源的目的。
但是，增设硬件设备的方式，不仅会增加车体结构的复杂度，而且还会增加硬件研发投入，显著增加分拣车自身的成本。
发明内容
本申请实施例提供一种货物分拣控制方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决通过增设硬件设备的方式来进行重投货物识别与处理所导致研发及硬件成本增加的技术问题。
第一方面，本申请实施例提供一种货物分拣控制方法，包括：
获取待分拣货物的货物编号；
根据所述货物编号获取所述待分拣货物的流转数据，所述流转数据包括历史流转数据以及当前流转数据，所述当前流转数据包括所述待分拣货物的累计分拣次数；
若所述待分拣货物为重投货物，则根据所述流转数据确定重投类型，其中，所述重投货物为所述累计分拣次数大于1次的货物；
发送所述重投类型所对应的预设控制指令，以对所述待分拣货物进行处理。
在一种可能的设计中，所述根据所述流转数据确定重投类型，包括：
根据所述流转数据以及预设识别模型确定所述重投类型。
在一种可能的设计中，所述预设识别模型训练所采用的算法为分类回归决策树算法、K近邻算法、神经网络算法、贝叶斯算法以及支持向量机中的任意一种算法；
所述预设识别模型所采用的训练数据库中的各个训练实例均包括特征集以及预标定的重投类型，其中，所述特征集中各个特征参数根据所述流转数据进行确定。
在一种可能的设计中，所述特征参数包括：所述累计分拣次数、供货台一致性参数、供货轨道一致性参数、分拣车一致性参数、供货时间差以及持续时间差；
其中，所述历史流转数据包括：上一次供货台编号、上一次供货轨道编号、上一次绑定分拣车编号、上一次上货时间以及上一次分拣完成时间，所述当前流转数据包括：当前供货台编号、当前供货轨道编号、当前绑定分拣车编号以及当前上货时间；
所述供货台一致性参数根据所述上一次供货台编号与所述当前供货台编号进行确定，所述供货轨道一致性参数根据所述上一次供货轨道编号与所述当前供货轨道编号进行确定，所述分拣车一致性参数根据所述上一次绑定分拣车编号与所述当前绑定分拣车编号进行确定，所述供货时间差为所述当前上货时间与所述上一次上货时间之差，所述持续时间差为所述当前上货时间与所述上一次分拣完成时间之差；
所述预标定的重投类型包括所述第一类型、所述第二类型以及所述第三类型。
在一种可能的设计中，所述根据所述流转数据确定重投类型，包括：
若当前绑定分拣车编号与上一次绑定分拣车编号相同，则确实所述重投类型为第一类型，其中，所述当前流转数据包括所述当前绑定分拣车编号，所述历史流转数据包括所述上一次绑定分拣车编号；和/或，
若持续时间差小于第一预设阈值，则确实所述重投类型为第一类型，其中，所述持续时间差为当前上货时间与上一次分拣完成时间之差，所述当前流转数据包括所述当前上货时间，所述历史流转数据包括所述上一次分拣完成时间。
在一种可能的设计中，所述根据所述流转数据确定重投类型，包括：
若当前供货台编号与上一次供货台编号相同，当前供货轨道编号与上一次供货轨道编号不同，且供货时间差小于第二预设阈值，则确实所述重投类型为第二类型，其中，所述供货时间差为所述当前上货时间与上一次上货时间之差，所述当前流转数据包括所述当前供货台编号以及所述当前供货轨道编号，所述历史流转数据包括所述上一次供货台编号、所述上一次供货轨道编号以及所述上一次上货时间。
在一种可能的设计中，所述重投类型包括所述第一类型、所述第二类型以及第三类型。
在一种可能的设计中，当所述重投类型为所述第一类型或者所述第三类型时，所述发送所述重投类型所对应的预设控制指令，包括：
向所述待分拣货物所绑定的分拣车发送异常处理指令，以使所述分拣车根据所述异常处理指令前往异常处理工作站。
在一种可能的设计中，当所述重投类型为所述第二类型时，所述发送所述重投类型所对应的预设控制指令，包括：
向所述待分拣货物所对应的供货台所在提示终端发送提示信息，以使所述提示终端显示所述提示信息。
第二方面，本申请实施例还提供一种货物分拣控制装置，包括：
编码获取模块，用于获取待分拣货物的货物编号；
数据获取模块，用于根据所述货物编号获取所述待分拣货物的流转数据，所述流转数据包括历史流转数据以及当前流转数据，所述当前流转数据包括所述待分拣货物的累计分拣次数；
类型确定模块，用于根据所述流转数据确实重投货物的重投类型，其中，所述重投货物为所述累计分拣次数大于1次的货物；
指令发送模块，用于发送所述重投类型所对应的预设控制指令，以对所述待分拣货物进行处理。
在一种可能的设计中，所述类型确定模块，具体用于：
根据所述流转数据以及预设识别模型确定所述重投类型。
在一种可能的设计中，所述预设识别模型训练所采用的算法为分类回归决策树算法、K近邻算法、神经网络算法、贝叶斯算法以及支持向量机中的任意一种算法；
所述预设识别模型所采用的训练数据库中的各个训练实例均包括特征集以及预标定的重投类型，其中，所述特征集中各个特征参数根据所述流转数据进行确定。
在一种可能的设计中，所述特征参数包括：所述累计分拣次数、供货台一致性参数、供货轨道一致性参数、分拣车一致性参数、供货时间差以及持续时间差；
其中，所述历史流转数据包括：上一次供货台编号、上一次供货轨道编号、上一次绑定分拣车编号、上一次上货时间以及上一次分拣完成时间，所述当前流转数据包括：当前供货台编号、当前供货轨道编号、当前绑定分拣车编号以及当前上货时间；
所述供货台一致性参数根据所述上一次供货台编号与所述当前供货台编号进行确定，所述供货轨道一致性参数根据所述上一次供货轨道编号与所述当前供货轨道编号进行确定，所述分拣车一致性参数根据所述上一次绑定分拣车编号与所述当前绑定分拣车编号进行确定，所述供货时间差为所述当前上货时间与所述上一次上货时间之差，所述持续时间差为所述当前上货时间与所述上一次分拣完成时间之差；
所述预标定的重投类型包括所述第一类型、所述第二类型以及所述第三类型。
在一种可能的设计中，所述类型确定模块，具体用于：
若当前绑定分拣车编号与上一次绑定分拣车编号相同，则确实所述重投类型为第一类型，其中，所述当前流转数据包括所述当前绑定分拣车编号，所述历史流转数据包括所述上一次绑定分拣车编号；和/或，
若持续时间差小于第一预设阈值，则确实所述重投类型为第一类型，其中，所述持续时间差为当前上货时间与上一次分拣完成时间之差，所述当前流转数据包括所述当前上货时间，所述历史流转数据包括所述上一次分拣完成时间。
在一种可能的设计中，所述类型确定模块，具体用于：
若当前供货台编号与上一次供货台编号相同，当前供货轨道编号与上一次供货轨道编号不同，且供货时间差小于第二预设阈值，则确实所述重投类型为第二类型，其中，所述供货时间差为所述当前上货时间与上一次上货时间之差，所述当前流转数据包括所述当前供货台编号以及所述当前供货轨道编号，所述历史流转数据包括所述上一次供货台编号、所述上一次供货轨道编号以及所述上一次上货时间。
在一种可能的设计中，所述重投类型包括所述第一类型、所述第二类型以及第三类型。
在一种可能的设计中，当所述重投类型为所述第一类型或者所述第三类型时，所述指令发送模块，具体用于：
向所述待分拣货物所绑定的分拣车发送异常处理指令，以使所述分拣车根据所述异常处理指令前往异常处理工作站。
在一种可能的设计中，当所述重投类型为所述第二类型时，所述指令发送模块，具体用于：
向所述待分拣货物所对应的供货台所在提示终端发送提示信息，以使所述提示终端显示所述提示信息。
第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：
处理器、存储器、接收器以及发送器；
所述接收器、所述发送器以及所述存储器分别与所述处理器连接；
所述接收器，用于接收待分拣货物的货物编号；
所述发送器，用于发送控制指令；
所述存储器，用于存储所述处理器的计算机程序；
其中，所述处理器配置为经由执行计算机程序来实现第一方面中任意一种可能的货物分拣控制方法。
第四方面，本申请实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现第一方面中任意一种可能的货物分拣控制方法。
本申请实施例提供的一种货物分拣控制方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取待分拣货物的货物编号，并根据货物编号获取待分拣货物的流转数据，然后，再根据流转数据中当前流转数据所包括的累计分拣次数确定该待分拣货物是否为重投货物，若为重投货物，则继续根据流转数据确定重投类型，从而根据所确定的重投类型发送该重投类型所对应的预设控制指令至分拣车或者提示终端，以对分拣车进行异常处理或者提示上货员规范操作，从而及时对重投货物进行处理，以达到节约分拣资源的目的。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请根据一实施例示出的货物分拣控制方法的应用场景示意图；
图2是图1所示实施例中的应用场景布局图；
图3是本申请根据一实施例示出的货物分拣控制方法的流程示意图；
图4是本申请根据一实施例示出的重投类型确定方式的流程示意图；
图5是图3所示实施例中正常分拣状态所对应的场景示意图；
图6是图3所示实施例中重投类型为第一类型所对应的场景示意图；
图7是图3所示实施例中重投类型为第二类型所对应的场景示意图；
图8是图3所示实施例中重投类型为第三类型所对应的场景示意图；
图9是本申请根据一实施例示出的货物分拣控制装置的流程示意图；
图10是本申请根据一实施例示出的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
首先对本申请实施例所涉及的名词进行解释：
重投货物：在无人分拣场景下，常常存在同一货物需要进行多次分拣的情形，这里将此类货物统称为重投货物，示例性的，重投货物，可以为重投包裹。
随着机器人技术的快速发展，物流分拣小车开始被应用于不同场景中的物品转运和派送。其中，在无人分拣场景下，常常存在同一货物需要进行多次分拣的情形，此处，可以将此类货物统称为重投货物。为了减少重投货物，通常在分拣的翻板小车上增加硬件设备，如重力检测、光电传感器或者扫描装置，以实时判断货物是否在翻板小车上，从而将有问题的小车及时召回，进而达到节约分拣资源的目的。
但是，增设硬件设备的方式，不仅会增加车体结构的复杂度，增加硬件异常的可能性，而且会显著增加车辆自身的成本，增加硬件研发投入。就一个分拣仓库而言，为了解决重投货物这个问题，而对数百台小车更新换代，增设相关的硬件设备，投资回报率过低。
此外，在车体增设硬件设备除了成本问题，还存在识别准确度的问题，货物在车辆上放置的位置和货物的大小都引发传感器或者扫码器识别的误差。
为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种货物分拣控制方法、装置、电子设备及存储介质，通过
图1是本申请根据一实施例示出的货物分拣控制方法的应用场景示意图，图2是图1所示实施例中的应用场景布局图。如图1-图2所示，本实施例提供的货物分拣控制方法，应用于无人分拣场景下，其中，对于无人分拣场景可以分为上货区P1和分拣区P2，值得说明的，上述分区方式只是为了对本申请的其中一个应用场景进行示例性说明。在上货区P1中设置有多条供货轨道，例如第一供货轨道110以及第二供货轨道120。并且，在供货轨道末端设置有第一上货点510以及第二上货点520，对于第一上货点510以及第二上货点520设置有统一上货员120。此外，在上货区P1中还停放有若干待命状态的分拣车300，分拣车300运动至第一供货轨道110或者第二供货轨道120后，由上货员120将供货轨道上的货物200放置于分拣车300上，然后，分拣车300运动至扫码区域。其中，在第一上货点510上货的分拣车运动至第一扫码区域，由第一扫码区域中第一扫码装置610进行条码扫描。在第二上货点520上货的分拣车运动至第二扫码区域，由第二扫码区域中第二扫码装置620进行条码扫描。
当分拣车300运动至扫码区域，扫码进行绑定之后，根据规定的路线运动至分拣区P2的倾倒点700，从而将分拣车300上的货物200倾倒至对应的倾倒点700。
但是，由于无人分拣场景下，常常存在同一货物需要进行多次分拣的情形，因此，在本实施例中，通过在扫描区域先获取待分拣货物的货物编号，然后，根据货物编号获取待分拣货物的流转数据，其中，流转数据包括历史流转数据以及当前流转数据，当前流转数据包括待分拣货物的累计分拣次数。当确定待分拣货物为重投货物时，则根据流转数据确定重投类型，其中，重投货物为累计分拣次数大于1次的货物。并且，在确定重投类型之后，生成对应的控制指令，并将重投类型所对应的预设控制指令发送至对应的分拣车300或者提示终端上，以对待分拣货物进行处理。从而在无人分拣场景下，快速定位重投货物的异常原因，并及时进行处理，进而充分利用分拣资源，提高分拣效率。
下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。
图3是本申请根据一实施例示出的货物分拣控制方法的流程示意图，图4是本申请根据一实施例示出的重投类型确定方式的流程示意图。如图3-图4所示，本实施例提供的货物分拣控制方法，包括：
步骤101、获取待分拣货物的货物编号。
其中，在分拣车300运动至扫码区域之后，可以通过扫码区域中的扫码装置对分拣车300上的待分拣货物200进行扫码操作，以获取待分拣货物200的货物编号。当待分拣货物为包裹时，货物编号可以为该包裹的包裹号。
步骤102、根据货物编号获取待分拣货物的流转数据。
在获取到待分拣货物的货物编号之后，可以根据货物编号获取待分拣货物的流转数据，其中，流转数据包括历史流转数据以及当前流转数据，并且，当前流转数据包括待分拣货物的累计分拣次数。若待分拣货物对应的当前流转数据中的累计分拣次数大于1次时，则将该货物确定为重投货物。
步骤103、若待分拣货物为重投货物，则根据流转数据确定重投类型。
在确定待分拣货物为重投货物之后，继续根据流转数据确定该货物所对应的重投类型。
其中，根据流转数据确定重投类型的方式，可以是根据流转数据以及预设识别模型确定重投类型，还可以是根据历史流转数据以及当前流转数据确定特征参数值，并将其与设定阈值进行比较的方式确定重投类型。
图5是图3所示实施例中正常分拣状态所对应的场景示意图。如图5所示，在上货区P1中停放有若干待命状态的分拣车300，其中，第一分拣车310运动至第二上货点520，上货员120将供货轨道上的货物210放置于第一分拣车310上，然后，第一分拣车310携带货物210运动至第二扫码区域，由第二扫码区域中第二扫码装置620进行条码扫描，从而获取到货物210上的货物编号。
然后，根据货物编号获取货物210的流转数据，其中，货物210的流转数据包括历史流转数据以及当前流转数据，并且，当前流转数据包括待分拣货物的累计分拣次数。若待分拣货物对应的当前流转数据中的累计分拣次数为1次时，则货物210为首次进行分拣的货物。此时，第一分拣车310携带货物210运动分拣区P2，并在到达倾倒点700时，将货物210进行倾倒。在第一分拣车310完成倾倒之后，可以根据预设路线回归至上货区P1，重新进行待命。
图6是图3所示实施例中重投类型为第一类型所对应的场景示意图。如图6所示，当第一分拣车310携带货物210运动分拣区P2，并在到达倾倒点700，执行倾倒任务后，第一分拣车310便默认货物210已经进入倾倒点700的格口，继续执行其他任务。然而，若果存在一些异常情况，例如：货物210表面附着胶体，与第一分拣车310的车体黏连，无法成功落包，则会导致第一分拣车310载着同一个货物在仓库内重复往返，常称为“绕圈跑”现象。
当第一分拣车310重新运动至第二上货点520，第一分拣车310依旧会携带货物210运动至第二扫码区域，由第二扫码区域中第二扫码装置620进行条码扫描，从而获取到货物210上的货物编号。
然后，根据货物编号获取货物210的流转数据，其中，货物210的流转数据包括历史流转数据以及当前流转数据，并且，当前流转数据包括待分拣货物的累计分拣次数。此时，货物210对应的当前流转数据中的累计分拣次数就会大于1次，则货物210为重投货物。
在上述情况中，若已经将货物210确定为重投货物，则可以进一步根据流转数据确定重投类型。其中，若当前绑定分拣车编号与上一次绑定分拣车编号相同，则确实重投类型为第一类型，其中，当前流转数据包括当前绑定分拣车编号，历史流转数据包括上一次绑定分拣车编号。值得说明的，若当前与上一次投递时，当前绑定分拣车编号与上一次绑定分拣车编号相同，则表明了第一分拣车210连续两次对同一个货物进行了分拣，说明货物210在第一分拣车310进行倾倒时，并未成功落包，进而导致了第一分拣车310载着同一个货物在仓库内重复往返，即发生了“绕圈跑”现象。
图7是图3所示实施例中重投类型为第二类型所对应的场景示意图。如图7所示，当上货员120需要将货物210放置到第二分拣车320上，然而，当上货员120存在不规范操作时，货物210可能会被旁边第二扫码区域中第二扫码装置620先误扫到，而扫码区域的龙门架上的扫码摄像头扫到货物的条形码后，会默认将该货物绑定给在摄像头下的小车，而并非小车感应到该货物已经被放在了分拣车上。当工作人员在上货的时候存在不规范操作时，货物可能会被旁边的摄像头误扫到，就会致使一辆空车(第一分拣车310)执行一次分拣任务，即发生了“空车跑”现象。
在上述情况中，在货物210被旁边第二扫码区域中第二扫码装置620误扫到之后，上货员120还会将货物210放置于第一分拣车310上，第一分拣车310携带货物210运动至第二扫码区域，由第二扫码区域中第二扫码装置620进行条码扫描，从而获取到货物210上的货物编号。
此时，由于货物210已经先被旁边第二扫码区域中第二扫码装置620误扫到了，因此，在第二扫码区域中第二扫码装置620进行条码扫描时，根据获取的货物编号所确定的流转数据中的累计分拣次数大于1。可见，此时，货物210为重投货物。
在上述情况中，根据流转数据确定重投类型，具体可以为：若当前供货台编号与上一次供货台编号相同，当前供货轨道编号与上一次供货轨道编号不同，且供货时间差小于第二预设阈值，则确实重投类型为第二类型，其中，供货时间差为当前上货时间与上一次上货时间之差，当前流转数据包括当前供货台编号以及当前供货轨道编号，历史流转数据包括上一次供货台编号、上一次供货轨道编号以及上一次上货时间。值得说明的，若前供货台编号与上一次供货台编号相同，当前供货轨道编号与上一次供货轨道编号不同，且供货时间差小于第二预设阈值，则表明了该货物在较短的时间内被绑定至了两个不同的分拣车。进而导致了第一分拣车310未携带货物在仓库内进行运动，即发生了“空车跑”现象。
图8是图3所示实施例中重投类型为第三类型所对应的场景示意图。如图8所示，当上货员120将货物210放置到第一分拣车310上，然后，第一分拣车310携带货物210运动至第二扫码区域，由第二扫码区域中第二扫码装置620进行条码扫描，从而获取到货物210上的货物编号。
然后，根据货物编号获取货物210的流转数据，其中，货物210的流转数据包括历史流转数据以及当前流转数据，并且，当前流转数据包括待分拣货物的累计分拣次数。若待分拣货物对应的当前流转数据中的累计分拣次数大于1次时，则货物210为重投货物。
第一分拣车310在执行倾倒搬运的过程中，还可能由于货物210自身存在问题，例如：重量过轻，或者包装异形(如超长形状、球形等)，容易导致搬运过程中出现“掉货物”现象，而掉落的货物210通常会被认为重新放置于供货台上进行再次分拣。
在无人分拣场景中，重投货物的重投类型包括通常主要是由“绕圈跑”现象、“空车跑”现象或者“掉货物”现象所引起的，可以将“绕圈跑”现象对应的重投类型设置为第一类型、“空车跑”现象对应的重投类型设置为第二类型、“掉货物”现象对应的重投类型设置为第三类型。因此，当无法根据上述方式确定当前重投类型时，若不属于第一类型以及第二类型，则可以将当前重投类型确定为第三类型。
而在另一个可能的设计方式中，还可以根据流转数据以及预设识别模型确定重投类型，其中，重投类型包括上述的第一类型、第二类型以及第三类型。
对于上述的预设识别模型训练所采用的算法可以为分类回归决策树算法、K近邻算法、神经网络算法、贝叶斯算法以及支持向量机中的任意一种算法，而预设识别模型所采用的训练数据库中的各个训练实例均包括特征集以及预标定的重投类型，其中，特征集中各个特征参数根据流转数据进行确定。
对于训练数据库的构建，可以是获取足够多的货物数据(包含足够量的正常货物数据和重投货物数据)，计算每个货物的上述六个特征，并标记其重投类型。而上述特征参数，可以包括：累计分拣次数、供货台一致性参数、供货轨道一致性参数、分拣车一致性参数、供货时间差以及持续时间差。其中，继续参照图4，供货台一致性参数根据上一次供货台编号与当前供货台编号进行确定，若上一次供货台编号与当前供货台编号相同，则供货台一致性参数为1，若上一次供货台编号与当前供货台编号不相同，则供货台一致性参数为0。供货轨道一致性参数根据上一次供货轨道编号与当前供货轨道编号进行确定，若上一次供货轨道编号与当前供货轨道编号相同，则供货轨道一致性参数为1，若上一次供货轨道编号与当前供货轨道编号不相同，则供货轨道一致性参数为0。分拣车一致性参数根据上一次绑定分拣车编号与当前绑定分拣车编号进行确定，若上一次绑定分拣车编号与当前绑定分拣车编号相同，则分拣车一致性参数为1，若上一次绑定分拣车编号与当前绑定分拣车编号不相同，则分拣车一致性参数为0。而供货时间差为当前上货时间与上一次上货时间之差，持续时间差为当前上货时间与上一次分拣完成时间之差。
其中，历史流转数据包括：上一次供货台编号、上一次供货轨道编号、上一次绑定分拣车编号、上一次上货时间以及上一次分拣完成时间，当前流转数据包括：当前供货台编号、当前供货轨道编号、当前绑定分拣车编号以及当前上货时间。而预标定的重投类型包括第一类型、第二类型以及第三类型。
而当预设识别模型训练所采用的算法为分类回归决策树算法时，则构建预设识别模型的示例步骤，可以为：
对于训练数据集D，包含了特征集A(A1，A2，A3，...，A6)和重投类型C，特征选用ID3算法构建决策树。其中，训练数据集D为通过上述方式所构建的训练数据库，而对于特征集A(A1，A2，A3，...，A6)可以为特征集A(累计分拣次数，供货台一致性参数，供货轨道一致性参数，分拣车一致性参数，供货时间差，持续时间差)。
此外，对于ID3算法构建决策树的具体步骤如下：
第一、D中所有实例属于同一重投类型Ck，则T为单结点树，并将Ck作为该结点的类标记，返回决策树T；
第二、否则，计算特征集A中各特征对D的信息增益，选择信息增益最大的特征Ai；
否则，第三、如果特征Ai的信息增益小于阈值特征ε，则T为单结点树，并将D中实例数量最多的类Ck作为该节点的类标记，返回T；
第四、否则对Ai的每个可能值aj，依Ai＝aj将D分割为若干非空子集Di，将Di中最大的类作为标记，构建子结点，由结点及其子结点构成树T，返回T；
第五、对第i个子结点，以Di为训练集，以A-{Ai}为特征集，递归地调用第一至第四步，得到子树Ti，返回Ti。
此外，继续参照图4，对于每个待分拣货物，在货物扫描之后，可通过上述预设识别模型识别出它是否为重投货物，若为重投货物，识别其具体的重投原类型。对于正常货物，系统可直接给分拣车下发出发指令，令其前往目的格口进行分拣。若重投类型为“绕圈跑”，则系统给分拣车下发异常处理指令，令其前往人工异常处理工作站进行货物表面和分拣车车体的检查；若重投原因为“空车跑”，则当前供货工作站的显示装置将发出警告，提示供货人员规范上货操作，避免货物被摄像头误扫；若重投原因为“掉货物”，则系统给分拣车下发异常处理指令，令其前往人工异常处理工作站，由人工完成这些异形货物的分拣工作。
在本实施例中，通过获取待分拣货物的货物编号，并根据货物编号获取待分拣货物的流转数据，然后，再根据流转数据中当前流转数据所包括的累计分拣次数确定该待分拣货物是否为重投货物，若为重投货物，则继续根据流转数据确定重投类型，从而根据所确定的重投类型发送该重投类型所对应的预设控制指令至分拣车或者提示终端，以对分拣车进行异常处理或者提示上货员规范操作，从而及时对重投货物进行处理，以达到节约分拣资源的目的。
图9是本申请根据一实施例示出的货物分拣控制装置的流程示意图。如图9所示，本实施例提供的货物分拣控制装置200，包括：
编码获取模块201，用于获取待分拣货物的货物编号；
数据获取模块202，用于根据所述货物编号获取所述待分拣货物的流转数据，所述流转数据包括历史流转数据以及当前流转数据，所述当前流转数据包括所述待分拣货物的累计分拣次数；
类型确定模块203，用于根据所述流转数据确实重投货物的重投类型，其中，所述重投货物为所述累计分拣次数大于1次的货物；
指令发送模块204，用于发送所述重投类型所对应的预设控制指令，以对所述待分拣货物进行处理。
在一种可能的设计中，所述类型确定模块203，具体用于：
根据所述流转数据以及预设识别模型确定所述重投类型。
在一种可能的设计中，所述预设识别模型训练所采用的算法为分类回归决策树算法、K近邻算法、神经网络算法、贝叶斯算法以及支持向量机中的任意一种算法；
所述预设识别模型所采用的训练数据库中的各个训练实例均包括特征集以及预标定的重投类型，其中，所述特征集中各个特征参数根据所述流转数据进行确定。
在一种可能的设计中，所述特征参数包括：所述累计分拣次数、供货台一致性参数、供货轨道一致性参数、分拣车一致性参数、供货时间差以及持续时间差；
其中，所述历史流转数据包括：上一次供货台编号、上一次供货轨道编号、上一次绑定分拣车编号、上一次上货时间以及上一次分拣完成时间，所述当前流转数据包括：当前供货台编号、当前供货轨道编号、当前绑定分拣车编号以及当前上货时间；
所述供货台一致性参数根据所述上一次供货台编号与所述当前供货台编号进行确定，所述供货轨道一致性参数根据所述上一次供货轨道编号与所述当前供货轨道编号进行确定，所述分拣车一致性参数根据所述上一次绑定分拣车编号与所述当前绑定分拣车编号进行确定，所述供货时间差为所述当前上货时间与所述上一次上货时间之差，所述持续时间差为所述当前上货时间与所述上一次分拣完成时间之差；
所述预标定的重投类型包括所述第一类型、所述第二类型以及所述第三类型。
在一种可能的设计中，所述类型确定模块203，具体用于：
若当前绑定分拣车编号与上一次绑定分拣车编号相同，则确实所述重投类型为第一类型，其中，所述当前流转数据包括所述当前绑定分拣车编号，所述历史流转数据包括所述上一次绑定分拣车编号；和/或，
若持续时间差小于第一预设阈值，则确实所述重投类型为第一类型，其中，所述持续时间差为当前上货时间与上一次分拣完成时间之差，所述当前流转数据包括所述当前上货时间，所述历史流转数据包括所述上一次分拣完成时间。
在一种可能的设计中，所述类型确定模块203，具体用于：
若当前供货台编号与上一次供货台编号相同，当前供货轨道编号与上一次供货轨道编号不同，且供货时间差小于第二预设阈值，则确实所述重投类型为第二类型，其中，所述供货时间差为所述当前上货时间与上一次上货时间之差，所述当前流转数据包括所述当前供货台编号以及所述当前供货轨道编号，所述历史流转数据包括所述上一次供货台编号、所述上一次供货轨道编号以及所述上一次上货时间。
在一种可能的设计中，所述重投类型包括所述第一类型、所述第二类型以及第三类型。
在一种可能的设计中，当所述重投类型为所述第一类型或者所述第三类型时，所述指令发送模块204，具体用于：
向所述待分拣货物所绑定的分拣车发送异常处理指令，以使所述分拣车根据所述异常处理指令前往异常处理工作站。
在一种可能的设计中，当所述重投类型为所述第二类型时，所述指令发送模块204，具体用于：
向所述待分拣货物所对应的供货台所在提示终端发送提示信息，以使所述提示终端显示所述提示信息。
值得说明地，图9所示实施例提供的货物分拣控制装置，可用于执行上述任一实施例所提供的货物分拣控制方法，具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。
图10是本申请根据一实施例示出的电子设备的结构示意图。如图10所示，本实施例提供的一种电子设备300，包括：
处理器301、存储器302、接收器303以及发送器304；
所述接收器303、所述发送器304以及所述存储器302分别与所述处理器301连接；
所述接收器303，用于接收待分拣货物的货物编号；
所述发送器304，用于发送控制指令；
所述存储器302，用于存储所述处理器的计算机程序，该存储器还可以是flash(闪存)；
其中，所述处理器301配置为经由执行所述可执行指令来执行上述方法中的各个步骤。具体可以参见前面方法实施例中的相关描述。
可选地，存储器302既可以是独立的，也可以跟处理器301集成在一起。
当所述存储器302是独立于处理器301之外的器件时，所述电子设备300，还可以包括：
总线，用于连接所述处理器301、所述存储器302、所述接收器303以及所述发送器304。
本实施例还提供一种可读存储介质，可读存储介质中存储有计算机程序，当电子设备的至少一个处理器执行该计算机程序时，电子设备执行上述的各种实施方式提供的方法。
本实施例还提供一种程序产品，该程序产品包括计算机程序，该计算机程序存储在可读存储介质中。电子设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取该计算机程序，至少一个处理器执行该计算机程序使得电子设备实施上述的各种实施方式提供的方法。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或对其中部分或全部技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。

Claims (12)

1.一种货物分拣控制方法，其特征在于，包括：
获取待分拣货物的货物编号；
根据所述货物编号获取所述待分拣货物的流转数据，所述流转数据包括历史流转数据以及当前流转数据，所述当前流转数据包括所述待分拣货物的累计分拣次数；
若所述待分拣货物为重投货物，则根据所述流转数据确定重投类型，其中，所述重投货物为所述累计分拣次数大于1次的货物；
发送所述重投类型所对应的预设控制指令，以对所述待分拣货物进行处理。
2.根据权利要求1所述的货物分拣控制方法，其特征在于，所述根据所述流转数据确定重投类型，包括：
根据所述流转数据以及预设识别模型确定所述重投类型。
3.根据权利要求2所述的货物分拣控制方法，其特征在于，所述预设识别模型训练所采用的算法为分类回归决策树算法、K近邻算法、神经网络算法、贝叶斯算法以及支持向量机中的任意一种算法；
所述预设识别模型所采用的训练数据库中的各个训练实例均包括特征集以及预标定的重投类型，其中，所述特征集中各个特征参数根据所述流转数据进行确定。
4.根据权利要求3所述的货物分拣控制方法，其特征在于，所述特征参数包括：所述累计分拣次数、供货台一致性参数、供货轨道一致性参数、分拣车一致性参数、供货时间差以及持续时间差；
其中，所述历史流转数据包括：上一次供货台编号、上一次供货轨道编号、上一次绑定分拣车编号、上一次上货时间以及上一次分拣完成时间，所述当前流转数据包括：当前供货台编号、当前供货轨道编号、当前绑定分拣车编号以及当前上货时间；
所述供货台一致性参数根据所述上一次供货台编号与所述当前供货台编号进行确定，所述供货轨道一致性参数根据所述上一次供货轨道编号与所述当前供货轨道编号进行确定，所述分拣车一致性参数根据所述上一次绑定分拣车编号与所述当前绑定分拣车编号进行确定，所述供货时间差为所述当前上货时间与所述上一次上货时间之差，所述持续时间差为所述当前上货时间与所述上一次分拣完成时间之差；
所述预标定的重投类型包括第一类型、第二类型以及第三类型。
5.根据权利要求1所述的货物分拣控制方法，其特征在于，所述根据所述流转数据确定重投类型，包括：
若当前绑定分拣车编号与上一次绑定分拣车编号相同，则确实所述重投类型为第一类型，其中，所述当前流转数据包括所述当前绑定分拣车编号，所述历史流转数据包括所述上一次绑定分拣车编号；和/或，
若持续时间差小于第一预设阈值，则确实所述重投类型为第一类型，其中，所述持续时间差为当前上货时间与上一次分拣完成时间之差，所述当前流转数据包括所述当前上货时间，所述历史流转数据包括所述上一次分拣完成时间。
6.根据权利要求5所述的货物分拣控制方法，其特征在于，所述根据所述流转数据确定重投类型，包括：
若当前供货台编号与上一次供货台编号相同，当前供货轨道编号与上一次供货轨道编号不同，且供货时间差小于第二预设阈值，则确实所述重投类型为第二类型，其中，所述供货时间差为所述当前上货时间与上一次上货时间之差，所述当前流转数据包括所述当前供货台编号以及所述当前供货轨道编号，所述历史流转数据包括所述上一次供货台编号、所述上一次供货轨道编号以及所述上一次上货时间。
7.根据权利要求6所述的货物分拣控制方法，其特征在于，所述重投类型包括第一类型、第二类型以及第三类型。
8.根据权利要求4或7所述的货物分拣控制方法，其特征在于，当所述重投类型为所述第一类型或者所述第三类型时，所述发送所述重投类型所对应的预设控制指令，包括：
向所述待分拣货物所绑定的分拣车发送异常处理指令，以使所述分拣车根据所述异常处理指令前往异常处理工作站。
9.根据权利要求8所述的货物分拣控制方法，其特征在于，当所述重投类型为所述第二类型时，所述发送所述重投类型所对应的预设控制指令，包括：
向所述待分拣货物所对应的供货台所在提示终端发送提示信息，以使所述提示终端显示所述提示信息。
10.一种货物分拣控制装置，其特征在于，包括：
编码获取模块，用于获取待分拣货物的货物编号；
数据获取模块，用于根据所述货物编号获取所述待分拣货物的流转数据，所述流转数据包括历史流转数据以及当前流转数据，所述当前流转数据包括所述待分拣货物的累计分拣次数；
类型确定模块，用于根据所述流转数据确实重投货物的重投类型，其中，所述重投货物为所述累计分拣次数大于1次的货物；
指令发送模块，用于发送所述重投类型所对应的预设控制指令，以对所述待分拣货物进行处理。
11.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器、接收器以及发送器；
所述接收器、所述发送器以及所述存储器分别与所述处理器连接；
所述接收器，用于接收待分拣货物的货物编号；
所述发送器，用于发送控制指令；
所述存储器，用于存储所述处理器的计算机程序；
其中，所述处理器被配置为通过执行所述计算机程序来实现如权利要求1至9任一项所述的货物分拣控制方法。
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至9任一项所述的货物分拣控制方法。
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