CN113269504A - 仓库货物存放方法及计算机设备 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及人工智能技术领域，提供一种仓库货物存放方法及计算机设备，将待存放货物存放至仓库时，首先获取待存放货物的种类、体积、重量；将待存放货物的种类、体积、重量依次映射为一个向量，得到对应的种类向量、体积向量以及重量向量；再将种类向量、体积向量以及重量向量编码为一个输入向量矩阵；将输入向量矩阵输入至货物分配模型中，计算得到待存放货物的存放区域；其中，所述货物分配模型基于神经网络模型训练所得；最后在仓库储存系统中，查找所述待存放货物的存放区域是否具有空的存放位进行货物的存放。如此，便实现了待存放货物的存放位置的自动分类，无需人工进行分类，提升货物的分配效率，并节省人力。

Description

仓库货物存放方法及计算机设备
技术领域
本申请涉及人工智能技术领域，特别涉及一种仓库货物存放方法及计算机设备。
背景技术
随着现代科学技术的飞速发展，近年来，物流仓储的自动化以及集成化管理是国内外的研究热点。其中密集式仓储是一种利用多层货架并列储存货物，并采用现代上位机控制技术以及搬运设备完成货物的搬运及装卸工作的仓库。层数越多、排列越密集的高层货架对于仓库的土地面积的使用效率越高，此种类仓库的主要优势即能高效地利用立体货架的空间实现货物的运输和存储，因此又被称为立体仓储。
目前的立体仓储通过人工设定货物的存放位置，再控制搬运设备将货物搬运至指定的存放位置，自动化程度较低，无法满足日益增多的货物储备的需求。
发明内容
本申请的主要目的为提供一种仓库货物存放方法及计算机设备，旨在克服目前无法对待存放货物的存放位置进行自动分类的缺陷。
为实现上述目的，本申请提供了一种仓库货物存放方法，包括以下步骤：
将待存放货物存放至仓库时，获取所述待存放货物的种类；
扫描所述待存放货物，获取所述待存放货物的体积；
对所述待存放货物进行称重，获取所述待存放货物的重量；
将所述待存放货物的种类、体积、重量依次映射为一个向量，得到对应的种类向量、体积向量以及重量向量；
将所述种类向量、体积向量以及重量向量编码为一个输入向量矩阵；
将所述输入向量矩阵输入至货物分配模型中，计算得到所述待存放货物的存放区域；其中，所述货物分配模型基于神经网络模型训练所得；
在仓库储存系统中，查找所述待存放货物的存放区域是否具有空的存放位；若具有空的存放位，则控制对应的货物运输设备将所述待存放货物存放至所述存放区域对应空的存放位。
进一步地，所述将所述待存放货物的种类、体积、重量依次映射为一个向量，得到对应的种类向量、体积向量以及重量向量的步骤，包括：
根据预设待存放货物的种类与编码数字的映射关系，得到对应所述待存放货物的种类的编码数字，根据所述编码数字得到所述种类向量；其中，所述种类向量为（x，0，0，0，0），x为所述编码数字；
对所述待存放货物的体积中的长度、宽度、高度进行标准化处理，根据标准化处理后的长度、宽度、高度，映射得到所述体积向量；其中，所述体积向量为（0，l，w，h，0），其中l、w、h分别为标准化处理后的所述长度、宽度、高度；
对所述待存放货物的重量对应的数字进行标准化处理，得到第一数字，对所述第一数字进行进制转换，得到第二数字；根据所述第二数字，映射得到所述重量向量；其中，所述重量向量为（0，0，0，0，c），c为所述第二数字。
进一步地，所述对所述待存放货物的体积中的长度、宽度、高度进行标准化处理的步骤，包括：
获取预设的长度序列、宽度序列、高度序列；其中，所述长度序列、宽度序列、高度序列中分别包括多个依大小排序的数字；
将所述待存放货物的长度与所述长度序列进行对比，在所述长度序列中查找与所述长度最接近的数字，作为标准化处理后的长度；
将所述待存放货物的宽度与所述宽度序列进行对比，在所述宽度序列中查找与所述宽度最接近的数字，作为标准化处理后的宽度；
将所述待存放货物的高度与所述高度序列进行对比，在所述高度序列中查找与所述高度最接近的数字，作为标准化处理后的高度。
进一步地，所述待存放货物的重量中包括四个数字；所述对所述待存放货物的重量对应的数字进行标准化处理，得到第一数字，对所述第一数字进行进制转换，得到第二数字的步骤，包括：
提取所述待存放货物的重量对应的数字中的前两个数字作为第一子数字，提取所述待存放货物的重量对应的数字中的后两个数字作为第二子数字，将所述第一子数字以及所述第二子数字共同作为所述第一数字；
对所述第一子数字进行进制转换，得到第一转换数字；
对所述第二子数字进行进制转换，得到第二转换数字；
将所述第一转换数字与第二转换数字进行组合，得到所述第二数字。
进一步地，所述控制对应的货物运输设备将所述待存放货物存放至所述存放区域对应空的存放位的步骤之前，还包括：
将所述编码数字，标准化处理后的长度、宽度、高度，以及所述第二数字依次进行拼接，得到拼接数字；
基于所述待存放货物的种类，从数据库中获取对应的Base64编码表，并基于所述Base64编码表对所述拼接数字进行进制转换，得到进制转换字符；其中，数据库中存储有各个Base64编码表与各种类的对应关系，所述Base64编码表具有对应的表号；
获取所述空的存放位对应的存放编号；
将所述进制转换字符与所述存放编号进行组合，得到组合字符，作为所述待存放货物的编号；
将所述待存放货物的编号、种类、体积、重量添加至预设的字段中，得到对应的文本数据，将所述Base64编码表对应的表号添加在所述文本数据的指定位置，得到第一文本数据；
获取所述第一文本数据的总数据存储量；
根据所述待存放货物的体积，确定对应所述体积的二维码的图片尺寸；其中，数据库中预设有体积与二维码的图片尺寸的对应关系；
计算在所述图片尺寸下的所述二维码的最大数据存储量；
判断所述二维码的最大数据存储量是否大于所述第一文本数据的总数据存储量；
若大于，将所述第一文本数据存储于所述二维码中，并按照所述图片尺寸打印所述二维码，所述二维码用于粘贴于所述待存放货物上。
进一步地，所述控制对应的货物运输设备将所述待存放货物存放至所述存放区域对应空的存放位的步骤之前，还包括：
将所述待存放货物的种类、体积、重量添加至特定的字段中，得到对应的第二文本数据；
对所述第二文本数据进行哈希计算，得到对应的哈希值；
基于所述待存放货物的种类，从数据库中获取对应的Base64编码表，并基于所述Base64编码表对所述哈希值进行逆转换为十进制数字，得到第三转换数字；
获取所述空的存放位对应的存放编号；
将所述第三转换数字与所述存放编号进行组合，得到组合字符，作为所述待存放货物的编号；
打印所述编号，生成标识条，所述标识条用于粘贴于所述待存放货物上。
进一步地，所述基于所述待存放货物的种类，从数据库中获取对应的Base64编码表的步骤，包括：
将所述待存放货物的种类转换为英文以及拼音；
获取所述英文的首字母，作为第一字母，获取所述拼音的首字母，作为第二字母；其中，所述第一字母为大写字母，所述第二字母为小写字母；
从数据库中获取标准的Base64编码表，将所述标准的Base64编码表中的第一字母提取到首位，将所述标准的Base64编码表中的第二字母提取到末位，以重新编排生成对应的Base64编码表。
进一步地，所述待存放货物进行存放时，获取所述待存放货物的种类的步骤之前，还包括：
获取仓库中存放的货物的数量、车间的数量以及工厂的产量；
根据所述货物的数量、车间的数量以及工厂的产量，按照预设规则判断是否需要将待存放货物存放至仓库。
进一步地，所述控制对应的货物运输设备将所述待存放货物存放至所述存放区域对应空的存放位的步骤之后，包括：
当所述仓库中的货物需要移动时，获取待移动的货物的移动方向、位置；
获取待移动的货物的重量、体积、种类；
根据所述待移动的货物的移动方向、位置，以及待移动的货物的重量、体积、种类，确定所述待移动的货物的移动路线；
依据所述移动路线，移动所述待移动的货物，并监控移动所述待移动的货物的运输时长；
在多次移动所述仓库中的货物之后，根据所述运输时长，确定出最优的移动路线。
本申请还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。
本申请提供的仓库货物存放方法及计算机设备，将待存放货物存放至仓库时，首先获取所述待存放货物的种类、体积、重量；将所述待存放货物的种类、体积、重量依次映射为一个向量，得到对应的种类向量、体积向量以及重量向量；再将所述种类向量、体积向量以及重量向量编码为一个输入向量矩阵；将所述输入向量矩阵输入至货物分配模型中，计算得到所述待存放货物的存放区域；其中，所述货物分配模型基于神经网络模型训练所得；最后在仓库储存系统中，查找所述待存放货物的存放区域是否具有空的存放位；若具有空的存放位，则控制对应的货物运输设备将所述待存放货物存放至所述存放区域对应空的存放位。如此，便实现了待存放货物的存放位置的自动分类，无需人工进行分类，提升货物的分配效率，并节省人力。
附图说明
图1 是本申请一实施例中仓库货物存放方法步骤示意图；
图2是本申请一实施例的计算机设备的结构示意框图。
本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
参照图1，本申请一实施例中提供了一种仓库货物存放方法，包括以下步骤：
步骤S1，将待存放货物存放至仓库时，获取所述待存放货物的种类；
步骤S2，扫描所述待存放货物，获取所述待存放货物的体积；
步骤S3，对所述待存放货物进行称重，获取所述待存放货物的重量；
步骤S4，将所述待存放货物的种类、体积、重量依次映射为一个向量，得到对应的种类向量、体积向量以及重量向量；
步骤S5，将所述种类向量、体积向量以及重量向量编码为一个输入向量矩阵；
步骤S6，将所述输入向量矩阵输入至货物分配模型中，计算得到所述待存放货物的存放区域；其中，所述货物分配模型基于神经网络模型训练所得；
步骤S7，在仓库储存系统中，查找所述待存放货物的存放区域是否具有空的存放位；若具有空的存放位，则控制对应的货物运输设备将所述待存放货物存放至所述存放区域对应空的存放位。
在本实施例中，上述方法应用于自动化仓库中进行待存放货物的存放，本实施例中的存放方法，可以自动化对待存放货物的存放位置进行分类，从而实现自动化存放，无需人工，提高存放效率。
如上述步骤S1-S3所述的，当需要将待存放货物存放至仓库时，首先可以获取到待存放货物的种类、体积以及重量。具体地，可以通过扫描待存放货物上的包装箱获取该货物的种类，或者上述待存放货物的种类也可以是用户输入在计算机设备中。对上述待存放货物进行扫描，可以获取到该待存放货物的长度、高度、宽度，从而获取到该待存放货物的体积。对上述待存放货物进行称重，便可以获取上述待存放货物的重量。
如上述步骤S4-S5所述的，为了后续便于根据待存放货物的种类、体积、重量，对该货物的存放位置进行分类，可以使用一个训练神经网络模型得到的货物分配模型，而为了将上述待存放货物的种类、体积、重量参数输入到货物分配模型中，需要将其转换为对应的输入向量。因此，在本实施例中，将上述待存放货物的种类、体积、重量依次映射为一个向量，得到对应的种类向量、体积向量以及重量向量；每个向量反映出上述待存放货物在一个维度的特征，其中待存放货物的种类、体积、重量分别对应一个维度；进一步地，为了使用上述货物分配模型综合考虑上述待存放货物的多个维度参数，需要将上述种类向量、体积向量以及重量向量编码为一个输入向量矩阵。
在其它实施例中，还可以获取该待存放货物的其它属性，例如入库时间、储存时长、货物来源等。进而，同时将入库时间、储存时长、货物来源也分别映射为一个向量，对应为入库时间向量、存储时长向量、货物来源向量。进而将上述入库时间向量、存储时长向量、货物来源向量编码在上述输入向量矩阵中。
如上述步骤S6-S7所述的，将上述输入向量矩阵输入至货物分配模型中，计算得到所述待存放货物的存放区域，进而再在仓库储存系统中，查找所述待存放货物的存放区域是否具有空的存放位；若具有空的存放位，则控制对应的货物运输设备（例如堆垛机等）将所述待存放货物存放至所述存放区域对应空的存放位；若不具有，则将上述待存放货物放入至备用区域，待上述存放区域有空的存放位时，再将其移入。
可以理解的是，上述货物分配模型是基于大量的训练样本训练神经网络模型所得到，训练时采用的训练样本中包括每个货物的种类、体积、重量以及对应的标签信息，而该标签信息为该货物存放在仓库中的存放区域。经过迭代训练，直至神经网络模型的损失函数收敛之后，得到上述货物分配模型。
本实施例中，采用上述基于神经网络模型训练得到的货物分配模型，将人工智能技术应用仓库的自动化过程中，提升仓库的智能化、自动化，以提高货物分配效率，节省人力，有助于促进行业发展。
在一实施例中，所述将所述待存放货物的种类、体积、重量依次映射为一个向量，得到对应的种类向量、体积向量以及重量向量的步骤S4，包括：
根据预设待存放货物的种类与编码数字的映射关系，得到对应所述待存放货物的种类的编码数字，根据所述编码数字得到所述种类向量；其中，所述种类向量为（x，0，0，0，0），x为所述编码数字；
对所述待存放货物的体积中的长度、宽度、高度进行标准化处理，根据标准化处理后的长度、宽度、高度，映射得到所述体积向量；其中，所述体积向量为（0，l，w，h，0），其中l、w、h分别为标准化处理后的所述长度、宽度、高度；
对所述待存放货物的重量对应的数字进行标准化处理，得到第一数字，对所述第一数字进行进制转换，得到第二数字；根据所述第二数字，映射得到所述重量向量；其中，所述重量向量为（0，0，0，0，c），c为所述第二数字。
在本实施例中，仅提出一种对待存放货物的种类、体积、重量依次进行编码为向量的过程，在其它实施例中，也可以采用其它编码方式，在此不作限定。
在一个实施例中，所述对所述待存放货物的体积中的长度、宽度、高度进行标准化处理的步骤，包括：
获取预设的长度序列、宽度序列、高度序列；其中，所述长度序列、宽度序列、高度序列中分别包括多个依大小排序的数字；
将所述待存放货物的长度与所述长度序列进行对比，在所述长度序列中查找与所述长度最接近的数字，作为标准化处理后的长度；
将所述待存放货物的宽度与所述宽度序列进行对比，在所述宽度序列中查找与所述宽度最接近的数字，作为标准化处理后的宽度；
将所述待存放货物的高度与所述高度序列进行对比，在所述高度序列中查找与所述高度最接近的数字，作为标准化处理后的高度。
在本实施例中，上述待存放货物的体积中的长度、宽度、高度通常不是一个标准的数字，因此需要对其进行标准化处理，具体地，将其标准化为整数。
在一个具体实施例中，上述长度、宽度、高度分别为52.3、44.6、39.8cm，以上述长度的标准化过程为例，上述长度序列为{14、19、28、33、40、51、63、72}，可以理解的是，上述长度序列并不是任意设置的一个序列，该序列是根据仓库中的大量货物的长度进行大数据分析计算，得到的货物常用长度尺寸，将上述货物常用长度尺寸按照大小顺序排列得到上述长度序列。当上述待存放货物的长度为52.3时，由于其与上述长度序列中的51最为接近，因此，将上述待存放货物的长度标准化为51；当某一个待存放货物的长度与上述长度序列中两个相邻的数字的差值相同时，则将其标准化为较大的那个数字。例如，若长度为57，则标准化为63。上述宽度、高度的标准化过程相似，在此不再进行赘述，区别在于上述宽度序列、高度序列可以与上述长度序列不同。
在一实施例中，所述待存放货物的重量中包括四个数字；所述对所述待存放货物的重量对应的数字进行标准化处理，得到第一数字，对所述第一数字进行进制转换，得到第二数字的步骤，包括：
提取所述待存放货物的重量对应的数字中的前两个数字作为第一子数字，提取所述待存放货物的重量对应的数字中的后两个数字作为第二子数字，将所述第一子数字以及所述第二子数字共同作为所述第一数字；
对所述第一子数字进行进制转换，得到第一转换数字；
对所述第二子数字进行进制转换，得到第二转换数字；
将所述第一转换数字与第二转换数字进行组合，得到所述第二数字。
在本实施例中，上述重量通常不是一个整数，因此也需要对其进行标准化，在本实施例中，上述重量通常小于100千克，例如上述重量为32.36千克，应当注意的是，则上述第一子数字为32，第二子数字为36，由于上述数字中的字符较多，为了简化，进而对上述第一子数字以及第二子数字分别进行进制转换，便可以得到上述第一转换数字与第二转换数字，最后组合得到上述第二数字。在一实施例中，上述进制转换为二进制转换。
在其他实施例中，也可以如上一实施例中所述的，设置一个重量序列，将上述重量与重量序列进行对比，从而找到最接近的数字进行标准化。
在一实施例中，所述控制对应的货物运输设备将所述待存放货物存放至所述存放区域对应空的存放位的步骤之前，还包括：
将所述编码数字，标准化处理后的长度、宽度、高度，以及所述第二数字依次进行拼接，得到拼接数字；
基于所述待存放货物的种类，从数据库中获取对应的Base64编码表，并基于所述Base64编码表对所述拼接数字进行进制转换，得到进制转换字符；其中，数据库中存储有各个Base64编码表与各种类的对应关系，所述Base64编码表具有对应的表号；
获取所述空的存放位对应的存放编号；
将所述进制转换字符与所述存放编号进行组合，得到组合字符，作为所述待存放货物的编号；
将所述待存放货物的编号、种类、体积、重量添加至预设的字段中，得到对应的文本数据，将所述Base64编码表对应的表号添加在所述文本数据的指定位置，得到第一文本数据；
获取所述第一文本数据的总数据存储量；
根据所述待存放货物的体积，确定对应所述体积的二维码的图片尺寸；其中，数据库中预设有体积与二维码的图片尺寸的对应关系；
计算在所述图片尺寸下的所述二维码的最大数据存储量；
判断所述二维码的最大数据存储量是否大于所述第一文本数据的总数据存储量；
若大于，将所述第一文本数据存储于所述二维码中，并按照所述图片尺寸打印所述二维码，所述二维码用于粘贴于所述待存放货物上。
在本实施例中，在将上述待存放货物存放至所述存放区域对应空的存放位之前，还需要在上述待存放货物上粘贴上一个二维码，该二维码用于记载上述待存放货物的相关信息，例如种类、重量、体积、存放位等，以便后续进行核查。
本实施例中，如上述方法生成上述二维码，当上述待存放货物存放于仓库中，在后续核查时，扫描粘贴于上述货物上的二维码，从上述二维码中获取到对应的第一文本数据，进而从该第一文本数据的指定位置（例如末尾、左下角、右下角等位置）获取上述Base64编码表对应的表号，根据该表号便可以在数据库中查找对应的Base64编码表。上述第一文本数据中还记录有货物的编号、种类、体积、重量，获取上述货物的编号、种类、体积、重量，从上述编号中识别出存放编号，并与该货物当前的存放位置进行对比，判断该货物是否存放在正确的位置，若从上述货物的编号中识别出的存放编号与当前存放位置不同，则可以判定该货物没有放置在正确位置，或者是被移动过，则可能存在风险，应当引起工作人员的注意。
进一步地，从上述货物的编号中剔除上述存放编号，得到一个字符串，并基于上述在数据库中查找到的Base64编码表，对该字符串进行逆转换，得到对应的一串数字，该串数字记录的便是上述货物的编码数字，标准化处理后的长度、宽度、高度，以及所述第二数字，对该串数字进行解析，便可以得到上述货物的编码数字，标准化处理后的长度、宽度、高度，以及所述第二数字；由于从上述二维码中还识别出了上述货物的种类、体积、重量，因此，根据上述解析出的货物的编码数字，标准化处理后的长度、宽度、高度，以及所述第二数字，将其与上述货物的种类、体积、重量进行对比，便可以判断出是否一致，若不一致，则表明上述货物有误，或者是上述二维码粘贴错误，应当引起工作人员的进一步核查。在本实施例中，基于上述二维码的生成方法，不仅可以将大量的信息记录在二维码中，而且一个二维码中记载的信息可以进行多方面的核查，便于提高后续进行核查的准确性，有益于推进仓库的智能化发展。
在一实施例中，所述控制对应的货物运输设备将所述待存放货物存放至所述存放区域对应空的存放位的步骤之前，还包括：
将所述待存放货物的种类、体积、重量添加至特定的字段中，得到对应的第二文本数据；
对所述第二文本数据进行哈希计算，得到对应的哈希值；
基于所述待存放货物的种类，从数据库中获取对应的Base64编码表，并基于所述Base64编码表对所述哈希值进行逆转换为十进制数字，得到第三转换数字；
获取所述空的存放位对应的存放编号；
将所述第三转换数字与所述存放编号进行组合，得到组合字符，作为所述待存放货物的编号；
打印所述编号，生成标识条，所述标识条用于粘贴于所述待存放货物上。
本实施例中，如上述方法生成上述标识条，当上述待存放货物存放于仓库中，在后续核查时，扫描粘贴于上述货物上的标识条，从上述标识条中获取到上述货物对应的编号，进而从上述编号中识别出存放编号，并与该货物当前的存放位置进行对比，判断该货物是否存放在正确的位置，若从上述货物的编号中识别出的存放编号与当前存放位置不同，则可以判定该货物没有放置在正确位置，或者是被移动过，则可能存在风险，应当引起工作人员的注意。
进一步地，从上述货物的编号中剔除掉上述存放编号，得到一个十进制数字，同时扫描获取该货物的种类，并根据该种类从数据库中获取对应的Base64编码表，基于获取到的Base64编码表对该十进制数字进行进制转换，得到一个字符串，进而对该字符串进行解码得到一个文本数据；从该文本数据中识别出货物的种类、体积、重量，将识别出的货物的种类、体积、重量与该货物的实际种类、体积、重量进行对比是否一致，若不一致，则表明该货物不正确，或者上述标识条粘贴错误。在本实施例中，基于上述标识条的生成方法，不仅可以将大量的信息记录在标识条中，而且一个标识条中记载的信息可以进行多方面的核查，便于提高后续进行核查的准确性，有益于推进仓库的智能化发展。
在一个实施例中，所述基于所述待存放货物的种类，从数据库中获取对应的Base64编码表的步骤，包括：
将所述待存放货物的种类转换为英文以及拼音；
获取所述英文的首字母，作为第一字母，获取所述拼音的首字母，作为第二字母；其中，所述第一字母为大写字母，所述第二字母为小写字母；
从数据库中获取标准的Base64编码表，将所述标准的Base64编码表中的第一字母提取到首位，将所述标准的Base64编码表中的第二字母提取到末位，以重新编排生成对应的Base64编码表。
在本实施例中，提出一种自定义编排Base64编码表的方法，本实施例中，使用的Base64编码表不是标准Base64编码表，这是因为采用标准的Base64编码表，其它用户容易破解上述标识条。因此，在本实施例中，对标准的Base64编码表进行重新编排得到对应的Base64编码表。
首先，将所述待存放货物的种类转换为英文以及拼音；再获取所述英文的首字母，作为第一字母，获取所述拼音的首字母，作为第二字母；其中，所述第一字母为大写字母，所述第二字母为小写字母。例如，上述待存放货物的种类为玻璃，对应的英文为Glass，对应的拼音为boli，因此上述第一字母为G，第二字母为b。
进一步地，从数据库中获取标准的Base64编码表，上述标准的Base64编码表包括64个字符，依次为大写的26个英文字母，小写的26个英文字母，数字0-9，以及两个符号“+”和“/”，上述64个字符依次对应数字0-63。在本实施例中，为了自定义Base64编码表，将上述标准的Base64编码表中的G提取到首位，上述标准的Base64编码表中位于G前面的字符，依次向后挪动一位；同时，将上述标准的Base64编码表中的b提取到末尾，上述标准的Base64编码表中位于b后面的字符，依次向前挪动一位，如此，便形成了一个新的Base64编码表，上述Base64编码表不同于标准的Base64编码表，增强了企业生成上述标识条时的独特性以及唯一性，且可以避免其它用户从标识条中轻易破解出货物的属性。在本实施例中，上述过程形成新的Base64编码表需要和该待存放货物的种类相关，增强了Base64编码表与待存放货物的关联性。同时，也便于后续核查时，直接根据货物的种类生成对应的Base64编码表进行验证。
在一个实施例中，所述待存放货物进行存放时，获取所述待存放货物的种类的步骤之前，还包括：
获取仓库中存放的货物的数量、车间的数量以及工厂的产量；
根据所述货物的数量、车间的数量以及工厂的产量，按照预设规则判断是否需要将待存放货物存放至仓库。
在一个实施例中，所述控制对应的货物运输设备将所述待存放货物存放至所述存放区域对应空的存放位的步骤之后，包括：
当所述仓库中的货物需要移动时，获取待移动的货物的移动方向、位置；
获取待移动的货物的重量、体积、种类；
根据所述待移动的货物的移动方向、位置，以及待移动的货物的重量、体积、种类，确定所述待移动的货物的移动路线；
依据所述移动路线，移动所述待移动的货物，并监控移动所述待移动的货物的运输时长；
在多次移动所述仓库中的货物之后，根据所述运输时长，确定出最优的移动路线。
参照图2，本申请实施例中还提供一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构可以如图2所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设计的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储货物分配模型等。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种仓库货物存放方法。
本领域技术人员可以理解，图2中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定。
本申请一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现一种仓库货物存放方法。可以理解的是，本实施例中的计算机可读存储介质可以是易失性可读存储介质，也可以为非易失性可读存储介质。
综上所述，为本申请实施例中提供的仓库货物存放方法及计算机设备，将待存放货物存放至仓库时，首先获取所述待存放货物的种类、体积、重量；将所述待存放货物的种类、体积、重量依次映射为一个向量，得到对应的种类向量、体积向量以及重量向量；再将所述种类向量、体积向量以及重量向量编码为一个输入向量矩阵；将所述输入向量矩阵输入至货物分配模型中，计算得到所述待存放货物的存放区域；其中，所述货物分配模型基于神经网络模型训练所得；最后在仓库储存系统中，查找所述待存放货物的存放区域是否具有空的存放位；若具有空的存放位，则控制对应的货物运输设备将所述待存放货物存放至所述存放区域对应空的存放位。如此，便实现了待存放货物的存放位置的自动分类，无需人工进行分类，提升货物的分配效率，并节省人力。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的和实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可以包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM通过多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双速据率SDRAM（SSRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink）DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其它变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种仓库货物存放方法，其特征在于，包括以下步骤：
将待存放货物存放至仓库时，获取所述待存放货物的种类；
扫描所述待存放货物，获取所述待存放货物的体积；
对所述待存放货物进行称重，获取所述待存放货物的重量；
将所述待存放货物的种类、体积、重量依次映射为一个向量，得到对应的种类向量、体积向量以及重量向量；
将所述种类向量、体积向量以及重量向量编码为一个输入向量矩阵；
将所述输入向量矩阵输入至货物分配模型中，计算得到所述待存放货物的存放区域；其中，所述货物分配模型基于神经网络模型训练所得；
在仓库储存系统中，查找所述待存放货物的存放区域是否具有空的存放位；若具有空的存放位，则控制对应的货物运输设备将所述待存放货物存放至所述存放区域对应空的存放位。
2.根据权利要求1所述的仓库货物存放方法，其特征在于，所述将所述待存放货物的种类、体积、重量依次映射为一个向量，得到对应的种类向量、体积向量以及重量向量的步骤，包括：
根据预设待存放货物的种类与编码数字的映射关系，得到对应所述待存放货物的种类的编码数字，根据所述编码数字得到所述种类向量；其中，所述种类向量为（x，0，0，0，0），x为所述编码数字；
对所述待存放货物的体积中的长度、宽度、高度进行标准化处理，根据标准化处理后的长度、宽度、高度，映射得到所述体积向量；其中，所述体积向量为（0，l，w，h，0），其中l、w、h分别为标准化处理后的所述长度、宽度、高度；
对所述待存放货物的重量对应的数字进行标准化处理，得到第一数字，对所述第一数字进行进制转换，得到第二数字；根据所述第二数字，映射得到所述重量向量；其中，所述重量向量为（0，0，0，0，c），c为所述第二数字。
3.根据权利要求2所述的仓库货物存放方法，其特征在于，所述对所述待存放货物的体积中的长度、宽度、高度进行标准化处理的步骤，包括：
获取预设的长度序列、宽度序列、高度序列；其中，所述长度序列、宽度序列、高度序列中分别包括多个依大小排序的数字；
将所述待存放货物的长度与所述长度序列进行对比，在所述长度序列中查找与所述长度最接近的数字，作为标准化处理后的长度；
将所述待存放货物的宽度与所述宽度序列进行对比，在所述宽度序列中查找与所述宽度最接近的数字，作为标准化处理后的宽度；
将所述待存放货物的高度与所述高度序列进行对比，在所述高度序列中查找与所述高度最接近的数字，作为标准化处理后的高度。
4.根据权利要求2所述的仓库货物存放方法，其特征在于，所述待存放货物的重量中包括四个数字；所述对所述待存放货物的重量对应的数字进行标准化处理，得到第一数字，对所述第一数字进行进制转换，得到第二数字的步骤，包括：
提取所述待存放货物的重量对应的数字中的前两个数字作为第一子数字，提取所述待存放货物的重量对应的数字中的后两个数字作为第二子数字，将所述第一子数字以及所述第二子数字共同作为所述第一数字；
对所述第一子数字进行进制转换，得到第一转换数字；
对所述第二子数字进行进制转换，得到第二转换数字；
将所述第一转换数字与第二转换数字进行组合，得到所述第二数字。
5.根据权利要求2所述的仓库货物存放方法，其特征在于，所述控制对应的货物运输设备将所述待存放货物存放至所述存放区域对应空的存放位的步骤之前，还包括：
将所述编码数字，标准化处理后的长度、宽度、高度，以及所述第二数字依次进行拼接，得到拼接数字；
基于所述待存放货物的种类，从数据库中获取对应的Base64编码表，并基于所述Base64编码表对所述拼接数字进行进制转换，得到进制转换字符；其中，数据库中存储有各个Base64编码表与各种类的对应关系，所述Base64编码表具有对应的表号；
获取所述空的存放位对应的存放编号；
将所述进制转换字符与所述存放编号进行组合，得到组合字符，作为所述待存放货物的编号；
将所述待存放货物的编号、种类、体积、重量添加至预设的字段中，得到对应的文本数据，将所述Base64编码表对应的表号添加在所述文本数据的指定位置，得到第一文本数据；
获取所述第一文本数据的总数据存储量；
根据所述待存放货物的体积，确定对应所述体积的二维码的图片尺寸；其中，数据库中预设有体积与二维码的图片尺寸的对应关系；
计算在所述图片尺寸下的所述二维码的最大数据存储量；
判断所述二维码的最大数据存储量是否大于所述第一文本数据的总数据存储量；
若大于，将所述第一文本数据存储于所述二维码中，并按照所述图片尺寸打印所述二维码，所述二维码用于粘贴于所述待存放货物上。
6.根据权利要求1所述的仓库货物存放方法，其特征在于，所述控制对应的货物运输设备将所述待存放货物存放至所述存放区域对应空的存放位的步骤之前，还包括：
将所述待存放货物的种类、体积、重量添加至特定的字段中，得到对应的第二文本数据；
对所述第二文本数据进行哈希计算，得到对应的哈希值；
基于所述待存放货物的种类，从数据库中获取对应的Base64编码表，并基于所述Base64编码表对所述哈希值进行逆转换为十进制数字，得到第三转换数字；
获取所述空的存放位对应的存放编号；
将所述第三转换数字与所述存放编号进行组合，得到组合字符，作为所述待存放货物的编号；
打印所述编号，生成标识条，所述标识条用于粘贴于所述待存放货物上。
7.根据权利要求6所述的仓库货物存放方法，其特征在于，所述基于所述待存放货物的种类，从数据库中获取对应的Base64编码表的步骤，包括：
将所述待存放货物的种类转换为英文以及拼音；
获取所述英文的首字母，作为第一字母，获取所述拼音的首字母，作为第二字母；其中，所述第一字母为大写字母，所述第二字母为小写字母；
从数据库中获取标准的Base64编码表，将所述标准的Base64编码表中的第一字母提取到首位，将所述标准的Base64编码表中的第二字母提取到末位，以重新编排生成对应的Base64编码表。
8.根据权利要求1所述的仓库货物存放方法，其特征在于，所述待存放货物进行存放时，获取所述待存放货物的种类的步骤之前，还包括：
获取仓库中存放的货物的数量、车间的数量以及工厂的产量；
根据所述货物的数量、车间的数量以及工厂的产量，按照预设规则判断是否需要将待存放货物存放至仓库。
9.根据权利要求1所述的仓库货物存放方法，其特征在于，所述控制对应的货物运输设备将所述待存放货物存放至所述存放区域对应空的存放位的步骤之后，包括：
当所述仓库中的货物需要移动时，获取待移动的货物的移动方向、位置；
获取待移动的货物的重量、体积、种类；
根据所述待移动的货物的移动方向、位置，以及待移动的货物的重量、体积、种类，确定所述待移动的货物的移动路线；
依据所述移动路线，移动所述待移动的货物，并监控移动所述待移动的货物的运输时长；
在多次移动所述仓库中的货物之后，根据所述运输时长，确定出最优的移动路线。
10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至9中任一项所述方法的步骤。
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