CN112734337A - 基于信息采集的物品监控管理方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例中，获取目标区域的环境信息，根据所述目标区域的环境信息，确定目标物品的特征信息；根据所述目标物品的特征信息，确定所述目标物品的物品参数信息，根据所述目标物品的物品参数信息进行所述目标物品的信息录入或信息更新。可见，本发明能够获取目标区域的环境信息，并根据环境信息确定目标物品的特征信息和进一步确定物品参数信息，从而实现了对物品的自动信息录入和更新，相对于现有的仅采用扫描标识信息进行物品监控管理的做法，本发明能够大幅度提高物品监控管理的自动化程度，从而提高了物品管理的效率，减少人力物力的消耗。

Description

基于信息采集的物品监控管理方法及装置
技术领域
本发明涉及物联网技术领域，尤其涉及一种基于信息采集的物品监控管理方法及装置。
背景技术
物联网应用场景中，需要对物品的信息进行录入，以对物品进行监控管理，例如在仓库中，需要实时监控货物的进出时，需要不断更新物品的信息。现有技术在实现物品的监控管理时，一般采用标识信息进行录入，例如申请号为CN201810180679.5的专利文件中所公开的技术方案，便是通过对待储存的物品上设置的二维码进行读取，以实现对物品的信息录入，实现智能化仓储管理。
但现有技术中的上述做法，无法实现高效快速的物品监控管理，且需要借助人力进行物品标识信息的扫描，容易出错，且效率低，需要耗费大量人力物力，可见，需要一种更高效更快速更不易出错的物品监控管理方法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于信息采集的物品监控管理方法及装置，能够获取目标区域的环境信息，并根据环境信息确定目标物品的特征信息和进一步确定物品参数信息，从而实现了对物品的自动信息录入和更新，相对于现有的仅采用扫描标识信息进行物品监控管理的做法，本发明能够大幅度提高物品监控管理的自动化程度，从而提高了物品管理的效率，减少人力物力的消耗。
为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了一种基于信息采集的物品监控管理方法，所述方法包括：
获取目标区域的环境信息，根据所述目标区域的环境信息，确定目标物品的特征信息；
根据所述目标物品的特征信息，确定所述目标物品的物品参数信息，根据所述目标物品的物品参数信息进行所述目标物品的信息录入或信息更新。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述环境信息包括图像数据和电磁波反射数据中的一种或两种；
和/或，所述特征信息包括轮廓信息、影像信息和标签信息中的一种或多种；
和/或，所述物品参数信息包括物品大小、物品形状、物品类别、物品关联属性中的一种或多种。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所述目标区域的环境信息，确定目标物品的特征信息，包括：
根据所述目标区域的图像数据，基于预设的图像模式识别算法，确定出所述图像数据中符合预设的目标物品图像模式的目标图像数据；
将所述符合预设的目标物品图像模式的目标图像数据确定为对应的目标物品的影像信息；
和/或，
根据所述目标区域的图像数据，基于预设的图像识别算法，确定所述图像数据中的设置在目标物品上的标签图像；
根据所述标签图像，基于预设的标签图像解析算法，确定所述标签图像中的目标标签信息，将所述目标标签信息确定为对应的目标物品的标签信息；
和/或，
根据所述目标区域的图像数据，基于预设的轮廓识别算法，确定所述图像数据中的独立物品图像的物品轮廓信息；
确定所述物品轮廓信息所对应的目标物品，将所述物品轮廓信息确定为所述目标物品的轮廓信息。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所述目标区域的图像数据，基于预设的轮廓识别算法，确定所述图像数据中的独立物品图像的物品轮廓信息，包括：
使用背景分离算法对所述目标区域的图像数据进行处理，得到所述图像数据中除背景数据外的其余图像数据；
使用图像分离算法对所述其余图像数据进行处理，识别出所述其余图像数据中的闭合独立图像，将所述闭合独立图像确定为独立物品图像；
使用轮廓识别算法对所述独立物品图像进行处理，识别出所述独立物品图像的物品轮廓信息。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所述目标物品的特征信息，确定所述目标物品的物品参数信息，包括：
基于所述目标区域对应的视觉参考规则，根据所述目标物品的轮廓信息或图像信息，确定所述目标物品的物品大小；
和/或，
基于预设的形状检测算法，根据所述目标物品的轮廓信息或图像信息，确定所述目标物品的物品形状；
和/或，
基于预设的模式匹配算法，根据所述目标物品的轮廓信息或图像信息，确定所述目标物品的轮廓信息或图像信息所匹配到的目标形状模式，将所述目标形状模式对应的物品类别确定为所述目标物品的物品类别；
和/或，
基于预设的标签解析算法，根据所述目标物品的标签信息，解析得到所述目标物品的标签信息中所包括的物品关联属性；所述物品关联属性包括生产日期，购买日期，保质期，品质到期日，名称，商品编号，价格和保存条件中的一种或多种。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述方法还包括：
确定所述目标区域的参照物特征，根据所述目标区域的参照物特征和所述目标物品的特征信息，确定所述目标物品的位置信息；所述位置信息包括所述目标物品的位置坐标、位置高度和位置距参考点的距离中的一种或多种。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述方法还包括：
获取多个目标物品的位置信息；
根据所述多个目标物品的位置信息，确定多个目标物品的信息变更优先级；
根据所述多个目标物品的信息变更优先级，确定所述多个目标物品的信息录入或更新的顺序。
本发明第二方面公开了一种基于信息采集的物品监控管理装置，所述装置包括：
确定模块，用于获取目标区域的环境信息，根据所述目标区域的环境信息，确定目标物品的特征信息；
信息变更模块，用于根据所述目标物品的特征信息，确定所述目标物品的物品参数信息，根据所述目标物品的物品参数信息进行所述目标物品的信息录入或信息更新。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述环境信息包括图像数据和电磁波反射数据中的一种或两种；
和/或，所述特征信息包括轮廓信息、影像信息和标签信息中的一种或多种；
和/或，所述物品参数信息包括物品大小、物品形状、物品类别、物品关联属性中的一种或多种。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述确定模块根据所述目标区域的环境信息，确定目标物品的特征信息，包括：
根据所述目标区域的图像数据，基于预设的图像模式识别算法，确定出所述图像数据中符合预设的目标物品图像模式的目标图像数据；
将所述符合预设的目标物品图像模式的目标图像数据确定为对应的目标物品的影像信息；
和/或，
根据所述目标区域的图像数据，基于预设的图像识别算法，确定所述图像数据中的设置在目标物品上的标签图像；
根据所述标签图像，基于预设的标签图像解析算法，确定所述标签图像中的目标标签信息，将所述目标标签信息确定为对应的目标物品的标签信息；
和/或，
根据所述目标区域的图像数据，基于预设的轮廓识别算法，确定所述图像数据中的独立物品图像的物品轮廓信息；
确定所述物品轮廓信息所对应的目标物品，将所述物品轮廓信息确定为所述目标物品的轮廓信息。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述确定模块根据所述目标区域的图像数据，基于预设的轮廓识别算法，确定所述图像数据中的独立物品图像的物品轮廓信息，包括：
使用背景分离算法对所述目标区域的图像数据进行处理，得到所述图像数据中除背景数据外的其余图像数据；
使用图像分离算法对所述其余图像数据进行处理，识别出所述其余图像数据中的闭合独立图像，将所述闭合独立图像确定为独立物品图像；
使用轮廓识别算法对所述独立物品图像进行处理，识别出所述独立物品图像的物品轮廓信息。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述信息变更模块根据所述目标物品的特征信息，确定所述目标物品的物品参数信息，包括：
基于所述目标区域对应的视觉参考规则，根据所述目标物品的轮廓信息或图像信息，确定所述目标物品的物品大小；
和/或，
基于预设的形状检测算法，根据所述目标物品的轮廓信息或图像信息，确定所述目标物品的物品形状；
和/或，
基于预设的模式匹配算法，根据所述目标物品的轮廓信息或图像信息，确定所述目标物品的轮廓信息或图像信息所匹配到的目标形状模式，将所述目标形状模式对应的物品类别确定为所述目标物品的物品类别；
和/或，
基于预设的标签解析算法，根据所述目标物品的标签信息，解析得到所述目标物品的标签信息中所包括的物品关联属性；所述物品关联属性包括生产日期，购买日期，保质期，品质到期日，名称，商品编号，价格和保存条件中的一种或多种。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述确定模块还用于：
确定所述目标区域的参照物特征，根据所述目标区域的参照物特征和所述目标物品的特征信息，确定所述目标物品的位置信息；所述位置信息包括所述目标物品的位置坐标、位置高度和位置距参考点的距离中的一种或多种。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述装置还包括顺序确定模块，用于：
获取多个目标物品的位置信息；
根据所述多个目标物品的位置信息，确定多个目标物品的信息变更优先级；
根据所述多个目标物品的信息变更优先级，确定所述多个目标物品的信息录入或更新的顺序。
本发明第三方面公开了另一种基于信息采集的物品监控管理装置，所述装置包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明实施例第一方面公开的基于信息采集的物品监控管理方法中的部分或全部步骤。
本发明第四方面公开了一种物品监控管理系统，所述系统包括自动导引移动装置和物品监控管理装置，所述物品监控管理装置用于执行本发明实施例第一方面公开的基于信息采集的物品监控管理方法中的部分或全部步骤。
与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：
本发明实施例中，获取目标区域的环境信息，根据所述目标区域的环境信息，确定目标物品的特征信息；根据所述目标物品的特征信息，确定所述目标物品的物品参数信息，根据所述目标物品的物品参数信息进行所述目标物品的信息录入或信息更新。可见，本发明能够获取目标区域的环境信息，并根据环境信息确定目标物品的特征信息和进一步确定物品参数信息，从而实现了对物品的自动信息录入和更新，相对于现有的仅采用扫描标识信息进行物品监控管理的做法，本发明能够大幅度提高物品监控管理的自动化程度，从而提高了物品管理的效率，减少人力物力的消耗。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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是本发明实施例公开的一种基于信息采集的物品监控管理方法的流程示意图；
图2是本发明实施例公开的另一种基于信息采集的物品监控管理方法的流程示意图；
图3是本发明实施例公开的一种基于信息采集的物品监控管理装置的结构示意图；
图4是本发明实施例公开的另一种基于信息采集的物品监控管理装置的结构示意图。
图5是本发明实施例公开的又一种基于信息采集的物品监控管理装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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作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。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或端没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或端固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本发明公开了一种基于信息采集的物品监控管理方法及装置，能够获取目标区域的环境信息，并根据环境信息确定目标物品的特征信息和进一步确定物品参数信息，从而实现了对物品的自动信息录入和更新，相对于现有的仅采用扫描标识信息进行物品监控管理的做法，本发明能够大幅度提高物品监控管理的自动化程度，从而提高了物品管理的效率，减少人力物力的消耗。以下分别进行详细说明。
实施例一
请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种基于信息采集的物品监控管理方法的流程示意图。其中，图1所描述的方法可以应用于相应的计算终端、计算设备或服务器中，且该服务器可以是本地服务器，也可以是云服务器，本发明实施例不做限定。如图1所示，该基于信息采集的物品监控管理方法可以包括以下操作：
101、获取目标区域的环境信息，根据目标区域的环境信息，确定目标物品的特征信息。
本发明实施例中，目标区域可以为室内的封闭或半封闭区域，也可以为室外区域。可选的，环境信息可以包括但不限于图像数据和电磁波反射数据中的一种或两种条形码。具体的，图像数据可以为二维图像数据或三维深度图像数据。具体的，电磁波反射数据可以包括但不限于红外线反射数据或可见光反射数据。
本发明实施例中，特征信息可以包括但不限于轮廓信息、影像信息和标签信息中的一种或多种，可选的，可以通过目标区域的环境信息，采用图像处理算法或三维模型构建算法，计算得到目标物品的特征信息。
102、根据目标物品的特征信息，确定目标物品的物品参数信息，根据目标物品的物品参数信息进行目标物品的信息录入或信息更新。
本发明实施例中，物品参数信息可以包括但不限于物品大小、物品形状、物品类别、物品关联属性中的一种或多种。可选的，根据目标物品的物品参数信息，可以获取到目标物品的相关信息，再根据目标物品的相关信息，即可对数据库中的物品相关信息进行录入或更新。更具体的，获取到目标物品的相关信息时，可以先将其与系统的数据库中已有的物品参数信息进行匹配，以判断系统数据库中是否已存在该目标物品，在判断到没有存在该目标物品时，将获取到的新的物品参数信息录入至系统中，而判断到存在该目标物品时，可以根据新获取的该目标物品的物品参数信息对已有的物品参数信息进行更新。
进一步的，根据新获取的该目标物品的物品参数信息对已有的物品参数信息进行更新，可以先判断已有的物品参数信息与新获取的物品参数信息是否存在区别，若存在区别则以新获取的物品参数信息为准进行更新。可选的，可以判断已有的物品参数信息与新获取的物品参数信息之间的差异度，在差异度高于预设的差异度阈值时，才以新获取的物品参数信息为准进行更新。具体的，差异度的判断，可以使用现有的文本差异度分析算法进行，本发明在此不做限定和进一步解释，本领域人员可以参照现有文献进行实现。
可见，实施本发明实施例所描述的方法，能够获取目标区域的环境信息，并根据环境信息确定目标物品的特征信息和进一步确定物品参数信息，从而实现了对物品的自动信息录入和更新，相对于现有的仅采用扫描标识信息进行物品监控管理的做法，本发明能够大幅度提高物品监控管理的自动化程度，从而提高了物品管理的效率，减少人力物力的消耗。
在一个可选的实施方式中，上述步骤101中的根据目标区域的环境信息，确定目标物品的特征信息，包括：
根据目标区域的图像数据，基于预设的图像模式识别算法，确定出图像数据中符合预设的目标物品图像模式的目标图像数据；
将符合预设的目标物品图像模式的目标图像数据确定为对应的目标物品的影像信息。
该可选的实施方式中，图像模式识别算法可以为基于形状特征的模式识别算法、基于色彩特征的模式识别算法或基于纹理特征的模式识别算法。具体的，基于形状特征的模式识别算法，其关键是找到图像中对象形状及对此进行描述，形成可视特征矢量，以完成不同图像的分类，常用来表示形状的变量有形状的周长、面积、圆形度、离心率等。具体的，基于色彩特征的模式识别算法主要针对彩色图像，通过色彩直方图具有的简单且随图像的大小、旋转变换不敏感等特点进行分类识别。具体的，基于纹理特征的模式识别算法是通过对图像中非常具有结构规律的特征加以分析或者则是对图像中的色彩强度的分布信息进行统计来完成。
具体的，可以先将预设的几种目标物品的图像模式进行确定，目标物品图像模式相应的，可以为形状特征模式、色彩特征模式或纹理特征模式，后续再采用图像模式识别算法对目标区域的图像数据进行匹配，将符合预设的目标物品图像模式的目标图像数据确定为对应的目标物品的影像信息。
可见，实施该可选的实施例能够确定出图像数据中符合预设的目标物品图像模式的目标图像数据，并将其确定为对应的目标物品的影像信息，从而能够自动从目标区域的图像数据中确定目标物品的影像信息，提高了目标物品的影像信息的获取效率，也为后续基于目标物品的影像信息进行信息变更提供了数据基础。
在另一个可选的实施方式中，上述步骤101中的根据目标区域的环境信息，确定目标物品的特征信息，包括：
根据目标区域的图像数据，基于预设的图像识别算法，确定图像数据中的设置在目标物品上的标签图像；
根据标签图像，基于预设的标签图像解析算法，确定标签图像中的目标标签信息，将目标标签信息确定为对应的目标物品的标签信息。
该可选的实施方式中，标签图像可以包括但不限于条形码、二维码和字符码中的一种或多种。
可见，实施该可选的实施例能够根据所述目标区域的图像数据，确定所述图像数据中的设置在目标物品上的标签图像，进而能够确定对应的目标物品的标签信息，从而能够自动从目标区域的图像数据中确定目标物品的标签信息，提高了目标物品的标签信息的获取效率，也为后续基于标签信息进行物品的监控管理提供了数据基础。
在又一个可选的实施方式中，上述步骤101中的根据目标区域的环境信息，确定目标物品的特征信息，包括：
根据目标区域的图像数据，基于预设的轮廓识别算法，确定图像数据中的独立物品图像的物品轮廓信息；
确定物品轮廓信息所对应的目标物品，将物品轮廓信息确定为目标物品的轮廓信息。
本发明实施例中，独立物品图像为目标区域的图像数据中，色彩模式和/或形状模式具有一定独立的聚合模式的图像数据，且其与背景图像的色彩、形状或纹理特征具有一定的差异，从而拥有可被识别的边缘特征。
进一步的，上述步骤中的根据目标区域的图像数据，基于预设的轮廓识别算法，确定图像数据中的独立物品图像的物品轮廓信息，包括：
使用背景分离算法对目标区域的图像数据进行处理，得到图像数据中除背景数据外的其余图像数据；
使用图像分离算法对其余图像数据进行处理，识别出其余图像数据中的闭合独立图像，将闭合独立图像确定为独立物品图像；
使用轮廓识别算法对独立物品图像进行处理，识别出独立物品图像的物品轮廓信息。
可见，实施该可选的实施例能够根据目标区域的图像数据，基于预设的轮廓识别算法，确定图像数据中的独立物品图像的物品轮廓信息，并将物品轮廓信息确定为目标物品的轮廓信息，从而能够自动从目标区域的图像数据中确定目标物品的轮廓信息，提高了目标物品的轮廓信息的获取效率，也为后续基于轮廓信息进行物品的监控管理提供了数据基础。
在又一个可选的实施方式中，上述步骤102中的根据所述目标物品的特征信息，确定所述目标物品的物品参数信息，包括：
基于目标区域对应的视觉参考规则，根据目标物品的轮廓信息或图像信息，确定目标物品的物品大小。
这一可选的实施方式主要针对确定目标物品的物品大小这一物品参数信息的场景，具体的，可以为目标区域以及当前的视觉获取位置预设一相应的视觉参考规则，该视觉参考规则用于定义获取的图像数据中图像大小与实际物品大小的比例关系，进而可以用该视觉参考规则，根据目标物品的轮廓信息或图像信息，确定目标物品的物品大小。
在又一个可选的实施方式中，上述步骤102中的根据所述目标物品的特征信息，确定所述目标物品的物品参数信息，包括：
基于预设的形状检测算法，根据目标物品的轮廓信息或图像信息，确定目标物品的物品形状。
在又一个可选的实施方式中，上述步骤102中的根据所述目标物品的特征信息，确定所述目标物品的物品参数信息，包括：
基于预设的模式匹配算法，根据目标物品的轮廓信息或图像信息，确定目标物品的轮廓信息或图像信息所匹配到的目标形状模式，将目标形状模式对应的物品类别确定为目标物品的物品类别。
在又一个可选的实施方式中，上述步骤102中的根据所述目标物品的特征信息，确定所述目标物品的物品参数信息，包括：
基于预设的标签解析算法，根据目标物品的标签信息，解析得到目标物品的标签信息中所包括的物品关联属性。
本发明实施例中，物品关联属性可以包括但不限于生产日期，购买日期，保质期，品质到期日，名称，商品编号，价格和保存条件中的一种或多种。
实施例二
请参阅图2，图2是本发明实施例公开的另一种基于信息采集的物品监控管理方法的流程示意图。其中，图2所描述的方法应用于相应的计算终端、计算设备或服务器，且该服务器可以是本地服务器，也可以是云服务器，本发明实施例不做限定。如图2所示，该基于信息采集的物品监控管理方法可以包括以下操作：
201、获取目标区域的环境信息，根据目标区域的环境信息，确定目标物品的特征信息。
202、根据目标物品的特征信息，确定目标物品的物品参数信息，根据目标物品的物品参数信息进行目标物品的信息录入或信息更新。
本发明实施例中，步骤201-202的具体的技术细节和技术名词解释，可以参照实施一中对步骤101-102的表述，在此不再赘述。
203、确定目标区域的参照物特征，根据目标区域的参照物特征和目标物品的特征信息，确定目标物品的位置信息。
本发明实施例中，目标区域的参照物特征可以为目标区域的环境信息中的坐标已知的参照物特征，具体的，参照物特征可以包括但不限于参照图像特征、参照电磁波反射特征。
进一步的，步骤203中的根据目标区域的参照物特征和目标物品的特征信息，确定目标物品的位置信息，可以为：
根据目标区域的图像数据中的参照物的图像特征与目标物品的图像信息之间的图像大小对比，计算得到目标物品与参照物之间的距离；
根据参照物的坐标，以及目标物品与参照物之间的距离，计算得到目标物品的位置信息。
进一步的，步骤203中的根据目标区域的参照物特征和目标物品的特征信息，确定目标物品的位置信息，可以为：
根据目标区域的电磁波反射特征中的参照物的电磁波反射特征与目标物品的电磁波反射特征信息，计算得到目标物品与参照物之间的距离；
根据参照物的坐标，以及目标物品与参照物之间的距离，计算得到目标物品的位置信息。
具体的，可以根据目标区域的参照物的电磁波反射特征确定参照物距离当前反射传感器的距离和方向，并根据目标物品的电磁波反射特征确定目标物品距离当前反射传感器的距离和方向，从而可以根据三角理论确定目标物品与参照物之间的距离。
可见，本发明实施例确定目标区域的参照物特征，根据目标区域的参照物特征和目标物品的特征信息，确定目标物品的位置信息，从而能够准确通过目标区域的环境信息和目标物品的特征信息确定目标物品的位置信息，以便为后续基于位置信息进行管理操作的执行提供数据基础，进而提高了物品管理的效率和自动化程度。
在一个可选的实施例中，该方法还包括：
获取多个目标物品的位置信息；
根据多个目标物品的位置信息，确定多个目标物品的信息变更优先级；
根据多个目标物品的信息变更优先级，确定多个目标物品的信息录入或更新的顺序。
具体的，可以根据多个目标物品的信息变更优先级进行从高到低的排序，从而确定多个目标物品的信息录入或更新的顺序。
进一步的，上述步骤中的根据多个目标物品的位置信息，确定多个目标物品的信息变更优先级，包括：
根据多个目标物品的位置信息，确定多个目标物品中两两目标物品的位置信息之间的距离信息，得到多个位置距离信息；
对多个位置距离信息根据从小到大进行排序，得到每一位置距离信息的排序等级；
将每一位置距离信息的排序等级赋予每一位置距离信息所对应的两个目标物品的位置信息，将每一目标物品的位置信息被赋予的排序等级进行累加得到排序等级和；
根据所有目标物品的位置信息所对应的排序等级和按照从小到大进行排序，得到多个目标物品的信息变更优先级。
上述设置的目的在于，根据多个目标物品的位置之间的关系，将相互之间距离更近的物品进行提前的信息录入，从而将目标区域中堆积的目标物品提前进行信息的录入，以免堆积的目标物品被提前清理而导致物品信息导入的缺漏。
可见，该可选的实施例根据多个目标物品的位置信息，确定多个目标物品的信息变更优先级，并根据多个目标物品的信息变更优先级，确定多个目标物品的信息录入或更新的顺序，从而通过综合考虑多个目标物品之间的位置关系，合理安排多个目标物品的信息变更操作之间的执行优先级，进而大大提高了物品管理的效率和自动化程度。
实施例三
请参阅图3，图3是本发明实施例公开的一种基于信息采集的物品监控管理装置的结构示意图。其中，图3所描述的装置可以应用于相应的计算终端、计算设备或服务器，且该服务器可以是本地服务器，也可以是云服务器，本发明实施例不做限定。如图3所示，该装置可以包括：
确定模块301，用于获取目标区域的环境信息，根据目标区域的环境信息，确定目标物品的特征信息。
本发明实施例中，目标区域可以为室内的封闭或半封闭区域，也可以为室外区域。可选的，环境信息可以包括但不限于图像数据和电磁波反射数据中的一种或两种条形码。具体的，图像数据可以为二维图像数据或三维深度图像数据。具体的，电磁波反射数据可以包括但不限于红外线反射数据或可见光反射数据。
本发明实施例中，特征信息可以包括但不限于轮廓信息、影像信息和标签信息中的一种或多种，可选的，可以通过目标区域的环境信息，采用图像处理算法或三维模型构建算法，计算得到目标物品的特征信息。
信息变更模块302，用于根据目标物品的特征信息，确定目标物品的物品参数信息，根据目标物品的物品参数信息进行目标物品的信息录入或信息更新。
本发明实施例中，物品参数信息可以包括但不限于物品大小、物品形状、物品类别、物品关联属性中的一种或多种。可选的，根据目标物品的物品参数信息，可以获取到目标物品的相关信息，再根据目标物品的相关信息，即可对数据库中的物品相关信息进行录入或更新。更具体的，获取到目标物品的相关信息时，可以先将其与系统的数据库中已有的物品参数信息进行匹配，以判断系统数据库中是否已存在该目标物品，在判断到没有存在该目标物品时，将获取到的新的物品参数信息录入至系统中，而判断到存在该目标物品时，可以根据新获取的该目标物品的物品参数信息对已有的物品参数信息进行更新。
进一步的，根据新获取的该目标物品的物品参数信息对已有的物品参数信息进行更新，可以先判断已有的物品参数信息与新获取的物品参数信息是否存在区别，若存在区别则以新获取的物品参数信息为准进行更新。可选的，可以判断已有的物品参数信息与新获取的物品参数信息之间的差异度，在差异度高于预设的差异度阈值时，才以新获取的物品参数信息为准进行更新。具体的，差异度的判断，可以使用现有的文本差异度分析算法进行，本发明在此不做限定和进一步解释，本领域人员可以参照现有文献进行实现。
可见，实施本发明实施例所描述的方法，能够获取目标区域的环境信息，并根据环境信息确定目标物品的特征信息和进一步确定物品参数信息，从而实现了对物品的自动信息录入和更新，相对于现有的仅采用扫描标识信息进行物品监控管理的做法，本发明能够大幅度提高物品监控管理的自动化程度，从而提高了物品管理的效率，减少人力物力的消耗。
在一个可选的实施例中，确定模块301根据目标区域的环境信息，确定目标物品的特征信息的具体方式，包括：
根据目标区域的图像数据，基于预设的图像模式识别算法，确定出图像数据中符合预设的目标物品图像模式的目标图像数据；
将符合预设的目标物品图像模式的目标图像数据确定为对应的目标物品的影像信息。
该可选的实施方式中，图像模式识别算法可以为基于形状特征的模式识别算法、基于色彩特征的模式识别算法或基于纹理特征的模式识别算法。具体的，基于形状特征的模式识别算法，其关键是找到图像中对象形状及对此进行描述，形成可视特征矢量，以完成不同图像的分类，常用来表示形状的变量有形状的周长、面积、圆形度、离心率等。具体的，基于色彩特征的模式识别算法主要针对彩色图像，通过色彩直方图具有的简单且随图像的大小、旋转变换不敏感等特点进行分类识别。具体的，基于纹理特征的模式识别算法是通过对图像中非常具有结构规律的特征加以分析或者则是对图像中的色彩强度的分布信息进行统计来完成。
具体的，可以先将预设的几种目标物品的图像模式进行确定，目标物品图像模式相应的，可以为形状特征模式、色彩特征模式或纹理特征模式，后续再采用图像模式识别算法对目标区域的图像数据进行匹配，将符合预设的目标物品图像模式的目标图像数据确定为对应的目标物品的影像信息。
可见，实施该可选的实施例能够确定出图像数据中符合预设的目标物品图像模式的目标图像数据，并将其确定为对应的目标物品的影像信息，从而能够自动从目标区域的图像数据中确定目标物品的影像信息，提高了目标物品的影像信息的获取效率，也为后续基于目标物品的影像信息进行信息变更提供了数据基础。
在另一个可选的实施例中，确定模块301根据目标区域的环境信息，确定目标物品的特征信息的具体方式，包括：
根据目标区域的图像数据，基于预设的图像识别算法，确定图像数据中的设置在目标物品上的标签图像；
根据标签图像，基于预设的标签图像解析算法，确定标签图像中的目标标签信息，将目标标签信息确定为对应的目标物品的标签信息。
该可选的实施方式中，标签图像可以包括但不限于条形码、二维码和字符码中的一种或多种。
可见，实施该可选的实施例能够根据所述目标区域的图像数据，确定所述图像数据中的设置在目标物品上的标签图像，进而能够确定对应的目标物品的标签信息，从而能够自动从目标区域的图像数据中确定目标物品的标签信息，提高了目标物品的标签信息的获取效率，也为后续基于标签信息进行物品的监控管理提供了数据基础。
在又一个可选的实施例中，确定模块301根据目标区域的环境信息，确定目标物品的特征信息的具体方式，包括：
根据目标区域的图像数据，基于预设的轮廓识别算法，确定图像数据中的独立物品图像的物品轮廓信息；
确定物品轮廓信息所对应的目标物品，将物品轮廓信息确定为目标物品的轮廓信息。
本发明实施例中，独立物品图像为目标区域的图像数据中，色彩模式和/或形状模式具有一定独立的聚合模式的图像数据，且其与背景图像的色彩、形状或纹理特征具有一定的差异，从而拥有可被识别的边缘特征。
进一步的，确定模块301根据目标区域的图像数据，基于预设的轮廓识别算法，确定图像数据中的独立物品图像的物品轮廓信息的具体方式，包括：
使用背景分离算法对目标区域的图像数据进行处理，得到图像数据中除背景数据外的其余图像数据；
使用图像分离算法对其余图像数据进行处理，识别出其余图像数据中的闭合独立图像，将闭合独立图像确定为独立物品图像；
使用轮廓识别算法对独立物品图像进行处理，识别出独立物品图像的物品轮廓信息。
可见，实施该可选的实施例能够根据目标区域的图像数据，基于预设的轮廓识别算法，确定图像数据中的独立物品图像的物品轮廓信息，并将物品轮廓信息确定为目标物品的轮廓信息，从而能够自动从目标区域的图像数据中确定目标物品的轮廓信息，提高了目标物品的轮廓信息的获取效率，也为后续基于轮廓信息进行物品的监控管理提供了数据基础。
在又一个可选的实施例中，信息变更模块302根据所述目标物品的特征信息，确定所述目标物品的物品参数信息，包括：
基于预设的形状检测算法，根据目标物品的轮廓信息或图像信息，确定目标物品的物品形状。
在又一个可选的实施例中，信息变更模块302根据所述目标物品的特征信息，确定所述目标物品的物品参数信息，包括：
基于预设的模式匹配算法，根据目标物品的轮廓信息或图像信息，确定目标物品的轮廓信息或图像信息所匹配到的目标形状模式，将目标形状模式对应的物品类别确定为目标物品的物品类别。
在又一个可选的实施例中，信息变更模块302根据所述目标物品的特征信息，确定所述目标物品的物品参数信息，包括：
基于预设的标签解析算法，根据目标物品的标签信息，解析得到目标物品的标签信息中所包括的物品关联属性。
本发明实施例中，物品关联属性可以包括但不限于生产日期，购买日期，保质期，品质到期日，名称，商品编号，价格和保存条件中的一种或多种。
在又一个可选的实施例中，确定模块301还用于确定目标区域的参照物特征，根据目标区域的参照物特征和目标物品的特征信息，确定目标物品的位置信息。
本发明实施例中，目标区域的参照物特征可以为目标区域的环境信息中的坐标已知的参照物特征，具体的，参照物特征可以包括但不限于参照图像特征、参照电磁波反射特征。
进一步的，确定模块301根据目标区域的参照物特征和目标物品的特征信息，确定目标物品的位置信息的具体方式，可以为：
根据目标区域的图像数据中的参照物的图像特征与目标物品的图像信息之间的图像大小对比，计算得到目标物品与参照物之间的距离；
根据参照物的坐标，以及目标物品与参照物之间的距离，计算得到目标物品的位置信息。
进一步的，确定模块301根据目标区域的参照物特征和目标物品的特征信息，确定目标物品的位置信息的具体方式，可以为：
根据目标区域的电磁波反射特征中的参照物的电磁波反射特征与目标物品的电磁波反射特征信息，计算得到目标物品与参照物之间的距离；
根据参照物的坐标，以及目标物品与参照物之间的距离，计算得到目标物品的位置信息。
具体的，可以根据目标区域的参照物的电磁波反射特征确定参照物距离当前反射传感器的距离和方向，并根据目标物品的电磁波反射特征确定目标物品距离当前反射传感器的距离和方向，从而可以根据三角理论确定目标物品与参照物之间的距离。
可见，本发明实施例确定目标区域的参照物特征，根据目标区域的参照物特征和目标物品的特征信息，确定目标物品的位置信息，从而能够准确通过目标区域的环境信息和目标物品的特征信息确定目标物品的位置信息，以便为后续基于位置信息进行管理操作的执行提供数据基础，进而提高了物品管理的效率和自动化程度。
在又一个可选的实施例中，如图4所示，该物品监控管理装置还包括顺序确定模块303，用于：
获取多个目标物品的位置信息；
根据多个目标物品的位置信息，确定多个目标物品的信息变更优先级；
根据多个目标物品的信息变更优先级，确定多个目标物品的信息录入或更新的顺序。
具体的，可以根据多个目标物品的信息变更优先级进行从高到低的排序，从而确定多个目标物品的信息录入或更新的顺序。
进一步的，确定模块303根据多个目标物品的位置信息，确定多个目标物品的信息变更优先级的具体方式，包括：
根据多个目标物品的位置信息，确定多个目标物品中两两目标物品的位置信息之间的距离信息，得到多个位置距离信息；
对多个位置距离信息根据从小到大进行排序，得到每一位置距离信息的排序等级；
将每一位置距离信息的排序等级赋予每一位置距离信息所对应的两个目标物品的位置信息，将每一目标物品的位置信息被赋予的排序等级进行累加得到排序等级和；
根据所有目标物品的位置信息所对应的排序等级和按照从小到大进行排序，得到多个目标物品的信息变更优先级。
上述设置的目的在于，根据多个目标物品的位置之间的关系，将相互之间距离更近的物品进行提前的信息录入，从而将目标区域中堆积的目标物品提前进行信息的录入，以免堆积的目标物品被提前清理而导致物品信息导入的缺漏。
可见，该可选的实施例根据多个目标物品的位置信息，确定多个目标物品的信息变更优先级，并根据多个目标物品的信息变更优先级，确定多个目标物品的信息录入或更新的顺序，从而通过综合考虑多个目标物品之间的位置关系，合理安排多个目标物品的信息变更操作之间的执行优先级，进而大大提高了物品管理的效率和自动化程度。
实施例四
请参阅图4，图4是本发明实施例公开的又一种基于信息采集的物品监控管理装置的结构示意图。如图4所示，该装置可以包括：
存储有可执行程序代码的存储器401；
与存储器401耦合的处理器402；
处理器402调用存储器401中存储的可执行程序代码，执行本发明实施例一或实施例二公开的基于信息采集的物品监控管理方法中的部分或全部步骤。
实施例五
本发明实施例公开了一种计算机存储介质，该计算机存储介质存储有计算机指令，该计算机指令被调用时，用于执行本发明实施例一或实施例二公开的基于信息采集的物品监控管理方法中的部分或全部步骤。
实施例六
本发明实施例公开了一种物品监控管理系统，该系统包括自动导引移动装置和物品监控管理装置。其中，该物品监控管理装置用于执行本发明实施例第一方面公开的基于信息采集的物品监控管理方法中的部分或全部步骤。
本实施例公开的物品监控管理系统，目的在于说明本发明在实际场景中的应用，也即提供了一种将本发明应用在AGV领域的技术思路，具体的，在本实施例中，该系统可以为整体集成在一个设备上的系统，例如可以为一部设置有物品监控管理装置的AGV小车，可选的该系统也可以为分别设置在独立的设备上，例如可以为预先建立通信连接的AGV小车和物品监控管理装置。
可选的，本实施例中的物品监控管理系统为一部设置有物品监控管理装置的AGV小车，则该AGV小车可以沿着预设的导引路线在目标区域内移动，并在移动的过程中使用物品监控管理装置获取目标区域的环境信息，根据目标区域的环境信息，确定目标物品的特征信息，并进一步根据目标物品的特征信息，确定目标物品的物品参数信息，根据目标物品的物品参数信息进行目标物品的信息录入或信息更新。
以上所描述的装置实施例仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施例的具体描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存储器(Random Access Memory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-timeProgrammable Read-Only Memory，OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
最后应说明的是：本发明实施例公开的一种基于信息采集的物品监控管理方法及装置所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各项实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应的技术方案的本质脱离本发明各项实施例技术方案的精神和范围。

Claims (16)

1.一种基于信息采集的物品监控管理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标区域的环境信息，根据所述目标区域的环境信息，确定目标物品的特征信息；
根据所述目标物品的特征信息，确定所述目标物品的物品参数信息，根据所述目标物品的物品参数信息进行所述目标物品的信息录入或信息更新。
2.根据权利要求1所述的基于信息采集的物品监控管理方法，其特征在于，所述环境信息包括图像数据和电磁波反射数据中的一种或两种；
和/或，所述特征信息包括轮廓信息、影像信息和标签信息中的一种或多种；
和/或，所述物品参数信息包括物品大小、物品形状、物品类别、物品关联属性中的一种或多种。
3.根据权利要求2所述的基于信息采集的物品监控管理方法，其特征在于，所述根据所述目标区域的环境信息，确定目标物品的特征信息，包括：
根据所述目标区域的图像数据，基于预设的图像模式识别算法，确定出所述图像数据中符合预设的目标物品图像模式的目标图像数据；
将所述符合预设的目标物品图像模式的目标图像数据确定为对应的目标物品的影像信息；
和/或，
根据所述目标区域的图像数据，基于预设的图像识别算法，确定所述图像数据中的设置在目标物品上的标签图像；
根据所述标签图像，基于预设的标签图像解析算法，确定所述标签图像中的目标标签信息，将所述目标标签信息确定为对应的目标物品的标签信息；
和/或，
根据所述目标区域的图像数据，基于预设的轮廓识别算法，确定所述图像数据中的独立物品图像的物品轮廓信息；
确定所述物品轮廓信息所对应的目标物品，将所述物品轮廓信息确定为所述目标物品的轮廓信息。
4.根据权利要求3所述的基于信息采集的物品监控管理方法，其特征在于，所述根据所述目标区域的图像数据，基于预设的轮廓识别算法，确定所述图像数据中的独立物品图像的物品轮廓信息，包括：
使用背景分离算法对所述目标区域的图像数据进行处理，得到所述图像数据中除背景数据外的其余图像数据；
使用图像分离算法对所述其余图像数据进行处理，识别出所述其余图像数据中的闭合独立图像，将所述闭合独立图像确定为独立物品图像；
使用轮廓识别算法对所述独立物品图像进行处理，识别出所述独立物品图像的物品轮廓信息。
5.根据权利要求2所述的基于信息采集的物品监控管理方法，其特征在于，所述根据所述目标物品的特征信息，确定所述目标物品的物品参数信息，包括：
基于所述目标区域对应的视觉参考规则，根据所述目标物品的轮廓信息或图像信息，确定所述目标物品的物品大小；
和/或，
基于预设的形状检测算法，根据所述目标物品的轮廓信息或图像信息，确定所述目标物品的物品形状；
和/或，
基于预设的模式匹配算法，根据所述目标物品的轮廓信息或图像信息，确定所述目标物品的轮廓信息或图像信息所匹配到的目标形状模式，将所述目标形状模式对应的物品类别确定为所述目标物品的物品类别；
和/或，
基于预设的标签解析算法，根据所述目标物品的标签信息，解析得到所述目标物品的标签信息中所包括的物品关联属性；所述物品关联属性包括生产日期，购买日期，保质期，品质到期日，名称，商品编号，价格和保存条件中的一种或多种。
6.根据权利要求1所述的基于信息采集的物品监控管理方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定所述目标区域的参照物特征，根据所述目标区域的参照物特征和所述目标物品的特征信息，确定所述目标物品的位置信息；所述位置信息包括所述目标物品的位置坐标、位置高度和位置距参考点的距离中的一种或多种。
7.根据权利要求6所述的基于信息采集的物品监控管理方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取多个目标物品的位置信息；
根据所述多个目标物品的位置信息，确定多个目标物品的信息变更优先级；
根据所述多个目标物品的信息变更优先级，确定所述多个目标物品的信息录入或更新的顺序。
8.一种基于信息采集的物品监控管理装置，其特征在于，所述装置包括：
确定模块，用于获取目标区域的环境信息，根据所述目标区域的环境信息，确定目标物品的特征信息；
信息变更模块，用于根据所述目标物品的特征信息，确定所述目标物品的物品参数信息，根据所述目标物品的物品参数信息进行所述目标物品的信息录入或信息更新。
9.根据权利要求8所述的基于信息采集的物品监控管理装置，其特征在于，所述环境信息包括图像数据和电磁波反射数据中的一种或两种；
和/或，所述特征信息包括轮廓信息、影像信息和标签信息中的一种或多种；
和/或，所述物品参数信息包括物品大小、物品形状、物品类别、物品关联属性中的一种或多种。
10.根据权利要求9所述的基于信息采集的物品监控管理装置，其特征在于，所述确定模块根据所述目标区域的环境信息，确定目标物品的特征信息，包括：
根据所述目标区域的图像数据，基于预设的图像模式识别算法，确定出所述图像数据中符合预设的目标物品图像模式的目标图像数据；
将所述符合预设的目标物品图像模式的目标图像数据确定为对应的目标物品的影像信息；
和/或，
根据所述目标区域的图像数据，基于预设的图像识别算法，确定所述图像数据中的设置在目标物品上的标签图像；
根据所述标签图像，基于预设的标签图像解析算法，确定所述标签图像中的目标标签信息，将所述目标标签信息确定为对应的目标物品的标签信息；
和/或，
根据所述目标区域的图像数据，基于预设的轮廓识别算法，确定所述图像数据中的独立物品图像的物品轮廓信息；
确定所述物品轮廓信息所对应的目标物品，将所述物品轮廓信息确定为所述目标物品的轮廓信息。
11.根据权利要求10所述的基于信息采集的物品监控管理装置，其特征在于，所述确定模块根据所述目标区域的图像数据，基于预设的轮廓识别算法，确定所述图像数据中的独立物品图像的物品轮廓信息，包括：
使用背景分离算法对所述目标区域的图像数据进行处理，得到所述图像数据中除背景数据外的其余图像数据；
使用图像分离算法对所述其余图像数据进行处理，识别出所述其余图像数据中的闭合独立图像，将所述闭合独立图像确定为独立物品图像；
使用轮廓识别算法对所述独立物品图像进行处理，识别出所述独立物品图像的物品轮廓信息。
12.根据权利要求9所述的基于信息采集的物品监控管理装置，其特征在于，所述信息变更模块根据所述目标物品的特征信息，确定所述目标物品的物品参数信息，包括：
基于所述目标区域对应的视觉参考规则，根据所述目标物品的轮廓信息或图像信息，确定所述目标物品的物品大小；
和/或，
基于预设的形状检测算法，根据所述目标物品的轮廓信息或图像信息，确定所述目标物品的物品形状；
和/或，
基于预设的模式匹配算法，根据所述目标物品的轮廓信息或图像信息，确定所述目标物品的轮廓信息或图像信息所匹配到的目标形状模式，将所述目标形状模式对应的物品类别确定为所述目标物品的物品类别；
和/或，
基于预设的标签解析算法，根据所述目标物品的标签信息，解析得到所述目标物品的标签信息中所包括的物品关联属性；所述物品关联属性包括生产日期，购买日期，保质期，品质到期日，名称，商品编号，价格和保存条件中的一种或多种。
13.根据权利要求8所述的基于信息采集的物品监控管理装置，其特征在于，所述确定模块还用于：
确定所述目标区域的参照物特征，根据所述目标区域的参照物特征和所述目标物品的特征信息，确定所述目标物品的位置信息；所述位置信息包括所述目标物品的位置坐标、位置高度和位置距参考点的距离中的一种或多种。
14.根据权利要求13所述的基于信息采集的物品监控管理装置，其特征在于，所述装置还包括顺序确定模块，用于：
获取多个目标物品的位置信息；
根据所述多个目标物品的位置信息，确定多个目标物品的信息变更优先级；
根据所述多个目标物品的信息变更优先级，确定所述多个目标物品的信息录入或更新的顺序。
15.一种基于信息采集的物品监控管理装置，其特征在于，所述装置包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如权利要求1-7任一项所述的基于信息采集的物品监控管理方法。
16.一种物品监控管理系统，其特征在于，所述系统包括自动导引移动装置和物品监控管理装置，所述物品监控管理装置用于执行如权利要求1-7任一项所述的基于信息采集的物品监控管理方法。
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