CN113627726A - 车型匹配方法、装置及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种车型匹配方法、装置及存储介质，包括：接收使用者输入的货物信息和备注信息；将所述货物信息、备注信息输入至预先训练的模型中匹配相对应的车型信息。其中，货物信息包括货物体积、货物重量以及货物数量中的任意一种或多种；所述备注信息为运输的货物是否具有托盘。模型获取备注信息，基于所述备注信息选取任意的第一算法或第二算法；将所述货物体积、货物重量以及货物数量输入至所述第一算法或第二算法得到车型信息。使用者只要在本发明提供的技术方案上输入货物体积、货物重量以及货物件数信息，本发明即可根据客户输入的数据精准匹配及推送相应的车型，能够解决使用者没有用车经验而对货物数据研判错误的情况出现。

Description

车型匹配方法、装置及存储介质

技术领域

本发明涉及物流、人工智能技术领域，尤其涉及一种车型匹配方法、装置及存储介质。

背景技术

随着国家经济的大力发展，物流运输行业发展迅猛，使得越来越多的公司、人员具有物流需求。但是，每个公司、人员的物流需求是不同的，如何根据不同的物流需求选取不同的车辆是一个难题，因为具有物流需求的人并不一定懂得运输车辆的规格，使得在寻找物流车辆时会存在以下的情况：

1、运输车辆规格较小，无法一次完成所有货物的运输；

2、运输车辆规格较大，资金成本较高，造成浪费。

所以，如何根据货物数量精准匹配相适应的车型是一个亟需解决的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种车型匹配方法、装置及存储介质，能够根据使用者输入的货物信息和备注信息精准匹配相应的运输车辆，使得该运输车辆规格正好适配，既保证运输的效率又降低了运输的成本。

本发明实施例的第一方面，提供一种车型匹配方法，包括：

接收使用者输入的货物信息和备注信息；

将所述货物信息、备注信息输入至预先训练的模型中匹配相对应的车型信息。

可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述货物信息包括货物体积、货物重量以及货物数量中的任意一种或多种；

所述备注信息为运输的货物是否具有托盘；

所述将所述货物信息、备注信息输入至预先训练的模型中匹配相对应的车型信息包括：

模型获取备注信息，基于所述备注信息选取任意的第一算法或第二算法；

将所述货物体积、货物重量以及货物数量输入至所述第一算法或第二算法得到车型信息。

可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述将所述货物体积、货物重量以及货物数量输入至所述第一算法或第二算法得到车型信息包括：

通过所述货物体积、货物重量计算1件货物所占的立方信息；

基于所述货物数量和1件货物所占的立方信息获得所有货物的总立方信息；

选取与所述总立方信息对应的车型信息。

可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述选取与所述总立方信息对应的车型信息包括：

预先配置每种车型对应的立方信息得到第一车型对照表或第二车型对照表；

基于所述备注信息选取第一车型对照表或第二车型对照表；

将总立方信息输入至所述第一车型对照表或第二车型对照表获取相应的车辆信息。

可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，还包括：

判断车辆信息中车辆的数量；

如所述车辆数量大于1，则获取吨位最小的车辆的车型作为输出。

本发明实施例的第二方面，提供一种车型匹配装置，包括：

接收模块，用于接收使用者输入的货物信息和备注信息；

获取模块，用于将所述货物信息、备注信息输入至预先训练的模型中匹配相对应的车型信息。

可选地，在第二方面的一种可能实现方式中，所述货物信息包括货物体积、货物重量以及货物数量中的任意一种或多种；

所述备注信息为运输的货物是否具有托盘；

所述获取模块包括：

选取单元，用于使模型获取备注信息，基于所述备注信息选取任意的第一算法或第二算法；

输入单元，用于将所述货物体积、货物重量以及货物数量输入至所述第一算法或第二算法得到车型信息。

可选地，在第二方面的一种可能实现方式中，所述输入单元还用于执行以下步骤，包括：

通过所述货物体积、货物重量计算1件货物所占的立方信息；

基于所述货物数量和1件货物所占的立方信息获得所有货物的总立方信息；

选取与所述总立方信息对应的车型信息。

可选地，在第二方面的一种可能实现方式中，所述输入单元还用于执行以下步骤，包括：

预先配置每种车型对应的立方信息得到第一车型对照表或第二车型对照表；

基于所述备注信息选取第一车型对照表或第二车型对照表；

将总立方信息输入至所述第一车型对照表或第二车型对照表获取相应的车辆信息。

本发明实施例的第三方面，提供一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现本发明第一方面及第一方面各种可能设计的所述方法。

本发明提供的一种车型匹配方法、装置及存储介质，使用者只要在本发明提供的技术方案上输入货物体积、货物重量以及货物件数信息，本发明即可根据客户输入的数据精准匹配及推送相应的车型，能够解决使用者没有用车经验而对货物数据研判错误的情况出现。

附图说明

图1为车型匹配方法的第一种实施方式的流程图；

图2为车型匹配方法的第一种实施方式的流程图；

图3为车型匹配方法的第一种实施方式的流程图；

图4为车型匹配方法的第一种实施方式的流程图；

图5为车型匹配装置的第一种实施方式的结构图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。

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”、“第三”“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。

应当理解，在本发明的各种实施例中，各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

应当理解，在本发明中，“包括”和“具有”以及他们的任何变形，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、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

应当理解，在本发明中，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“包含A、B和C”、“包含A、B、C”是指A、B、C三者都包含，“包含A、B或C”是指包含A、B、C三者之一，“包含A、B和/或C”是指包含A、B、C三者中任1个或任2个或3个。

应当理解，在本发明中，“与A对应的B”、“与A相对应的B”、“A与B相对应”或者“B与A相对应”，表示B与A相关联，根据A可以确定B。根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B，还可以根据A和/或其他信息确定B。A与B的匹配，是A与B的相似度大于或等于预设的阈值。

取决于语境，如在此所使用的“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。

下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。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不再赘述。

本发明提供一种车型匹配方法，如图1所示其流程图，包括：

步骤S110、接收使用者输入的货物信息和备注信息。其中，货物信息包括货物体积、货物重量以及货物数量中的任意一种或多种，备注信息为运输的货物是否具有托盘。在实际的货物运输过程中，由于货物是否具有托盘会使得货物所占的车辆的体积发生变化，所以本发明提供的技术方案会根据货物是否存在托盘而提供不同的货物所占的立方信息。

步骤S120、将所述货物信息、备注信息输入至预先训练的模型中匹配相对应的车型信息。本发明会预先训练一模型，通过该模型可以获取相对应的车型信息，其中货物信息、备注信息以及车型信息是该模型的训练样本，根据不同的货物信息、备注信息可以得到相应的车型信息。

在步骤S120中，包括：

模型获取备注信息，基于所述备注信息选取任意的第一算法或第二算法。由于本发明会根据货物是否存在托盘而对货物所占的立方进行不同方式的计算，所以本发明提供第一算法和第二算法以适应不同需求的运输场景。

将所述货物体积、货物重量以及货物数量输入至所述第一算法或第二算法得到车型信息。例如说，货物不存在托盘，则此时按照第一算法进行计算得到车型信息。若货物存在托盘，则此时按照第二算法进行计算得到车型信息。

在一个实施例中，将所述货物体积、货物重量以及货物数量输入至所述第一算法或第二算法得到车型信息包括：

通过所述货物体积、货物重量计算1件货物所占的立方信息。本发明在选取相应的车型信息时，会充分考虑货物所占的立方，并且在货物的运输过层中，大多是大量的同一件同时运输，所以需要先计算1件货物所占的立方。

基于所述货物数量和1件货物所占的立方信息获得所有货物的总立方信息。在得到1件货物所占的立方信息之后乘以货物数量即可得到总的货物数量。

选取与所述总立方信息对应的车型信息。在得到货物的总立方信息后即可选取相应的车型信息，以此实现对所有货物的同时运输。

在一个实施例中，所述选取与所述总立方信息对应的车型信息包括：

预先配置每种车型对应的立方信息得到第一车型对照表或第二车型对照表。如图表1所示第一车型对照表，其中第一车型对照表为不具有托盘的货物的运输对照表。

车型吨位	总立方
		吨位1	0-5
吨位2	0-8
		吨位3	0-11
吨位4	0-14
		吨位5	0-17

表1

如表2所示第二车型对照表，其中第二车型对照表为具有托盘的货物的运输对照表。

表2

本发明提供的车型对照表只展示了部分类型、吨位的车型，本发明提供的算法、模型是根据上述的第一车型对照表、第二车型对照表将货物的总立方信息与车型信息相对应的。

并且，本发明提供的技术方案，方数与货物的件数是相对应的，如表3所示，例如说运输的货物A总有8方，其选择5吨车，则此时限定货物A的数量必须是大于等于4件，本发明会对货物的立方信息与货物件数进行一个限定，防止因为立方信息和件数相差过大而导致运输过程中出现问题。

表3

基于所述备注信息选取第一车型对照表或第二车型对照表。在获取车型对照表的过程中，需要根据是否存在托盘选取相应的第一车型对照表或第二车型对照表。

将总立方信息输入至所述第一车型对照表或第二车型对照表获取相应的车辆信息。

在一个实施例中，还包括：

判断车辆信息中车辆的数量。

如所述车辆数量大于1，则获取吨位最小的车辆的车型作为输出。

虽然每个车辆的容积都不相同，但是例如说5吨车能够拉的货物那么8吨车必然能够拉，但是8吨车的费用会比5吨车高。所以通过对照表筛选出来的车辆信息可能是多量，筛选出来的车辆信息都是能够实现对货物进行正常运送的，所以此时选取吨位最小的车辆，以节省运输资源。

在一个可能的实施方式中，第一车型对照表可以是如图2所示：

面包车对应的货物为0.01-1方时，货物大于等于7件；当货物为1.01-2方时，货物大于等于15件；

1吨车对应的货物为0.01-2方时，货物件数不限制；当货物为2.01-3方时，货物大于等于10件；当货物为3.01-4方时，货物大于等于20件；当货物为4.01-5方时，货物大于等于40件；

2吨车对应的货物为0.01-2方时，货物件数不限制；当货物为2.01-3方时，货物大于等于2件；当货物为3.01-4方时，货物大于等于4件；当货物为4.01-5方时，货物大于等于20件；当货物为5.01-6方时，货物大于等于25件；当货物为6.01-7方时，货物大于等于30件；当货物为7.01-8方时，货物大于等于50件。

3吨车对应的货物为0.01-3方时，货物件数不限制；当货物为3.01-5方时，货物大于等于3件；当货物为5.01-7方时，货物大于等于4件；当货物为7.01-8方时，货物大于等于33件；当货物为8.01-9方时，货物大于等于55件；当货物为9.01-10方时，货物大于等于70件；当货物为10.01-11方时，货物大于等于90件；当货物为11.01-12方时，货物大于等于100件。

5吨车对应的货物为0.01-3方时，货物件数不限制；当货物为3.01-5方时，货物大于等于2件；当货物为5.01-7方时，货物大于等于3件；当货物为7.01-8方时，货物大于等于4件；当货物为8.01-9方时，货物大于等于5件；当货物为9.01-10方时，货物大于等于50件；当货物为10.01-11方时，货物大于等于60件；当货物为11.01-12方时，货物大于等于65件。当货物为12.01-13方时，货物大于等于70件；当货物为13.01-14方时，货物大于等于75件；当货物为14.01-15方时，货物大于等于80件；当货物为15.01-16方时，货物大于等于95件；当货物为16.01-17方时，货物大于等于100件。

8吨车对应的货物为0.01-7方时，货物件数不限制；当货物为7.01-9方时，货物大于等于2件；当货物为9.01-10方时，货物大于等于3件；当货物为10.01-11方时，货物大于等于4件；当货物为11.01-12方时，货物大于等于5件；当货物为12.01-14方时，货物大于等于6件；当货物为14.01-16方时，货物大于等于8件；当货物为16.01-17方时，货物大于等于9件。当货物为17.01-19方时，货物大于等于10件；当货物为19.01-20方时，货物大于等于12件；当货物为20.01-21方时，货物大于等于60件；当货物为21.01-22方时，货物大于等于65件；当货物为22.01-23方时，货物大于等于70件；当货物为23.01-24方时，货物大于等于80件；当货物为24.01-25方时，货物大于等于90件；当货物为25.01-26方时，货物大于等于95件；当货物为26.01-27方时，货物大于等于100件；当货物为27.01-28方时，货物大于等于105件；当货物为28.01-29方时，货物大于等于110件；当货物为29.01-30方时，货物大于等于115件；当货物为30.01-31方时，货物大于等于120件；当货物为31.01-32方时，货物大于等于125件；当货物为32.01-33方时，货物大于等于130件。

10吨车对应的货物为0.01-7方时，货物件数不限制；当货物为7.01-9方时，货物大于等于2件；当货物为9.01-10方时，货物大于等于3件；当货物为10.01-11方时，货物大于等于4件；当货物为11.01-12方时，货物大于等于5件；当货物为12.01-13方时，货物大于等于6件；当货物为13.01-14方时，货物大于等于7件；当货物为14.01-15方时，货物大于等于8件。当货物为15.01-16方时，货物大于等于9件；当货物为16.01-18方时，货物大于等于10件；当货物为18.01-19方时，货物大于等于11件；当货物为19.01-20方时，货物大于等于12件；当货物为20.01-21方时，货物大于等于55件；当货物为21.01-22方时，货物大于等于60件；当货物为22.01-23方时，货物大于等于65件；当货物为23.01-24方时，货物大于等于70件；当货物为24.01-25方时，货物大于等于80件；当货物为25.01-26方时，货物大于等于90件；当货物为26.01-27方时，货物大于等于100件；当货物为27.01-28方时，货物大于等于105件；当货物为28.01-29方时，货物大于等于110件；当货物为29.01-30方时，货物大于等于115件；当货物为30.01-31方时，货物大于等于120件；当货物为31.01-32方时，货物大于等于125件；当货物为32.01-33方时，货物大于等于130件；当货物为33.01-34方时，货物大于等于135件；当货物为34.01-35方时，货物大于等于140件；当货物为35.01-36方时，货物大于等于145件；当货物为36.01-39方时，货物大于等于150件。

在一个可能的实施方式中，第二车型对照表可以是如图3所示：

1吨车对应的货物为1.00-2方时，货物大于等于1件；当货物为2.01-3方时，货物大于等于2件；

2吨车对应的货物为1.00-2方时，货物大于等于1件；当货物为2.01-3方时，货物大于等于2件；当货物为3.01-5方时，货物大于等于3件；

3吨车对应的货物为1.00-2方时，货物大于等于1件；当货物为2.01-3方时，货物大于等于2件；当货物为3.01-4方时，货物大于等于3件；当货物为4.01-5方时，货物大于等于4件；当货物为5.01-6方时，货物大于等于3件；当货物为6.01-7方时，货物大于等于5件；

5吨车对应的货物为1.00-2方时，货物大于等于1件；当货物为2.01-3方时，货物大于等于2件；当货物为3.01-4方时，货物大于等于3件；当货物为4.01-5方时，货物大于等于4件；当货物为5.01-6方时，货物大于等于5件；当货物为6.01-9方时，货物大于等于6件。

8吨车对应的货物为1.00-5方时，货物大于等于1件；当货物为5.01-8方时，货物大于等于2件；当货物为8.01-10方时，货物大于等于3件；当货物为10.01-12方时，货物大于等于4件；当货物为12.01-13方时，货物大于等于5件；当货物为13.01-14方时，货物大于等于6件；当货物为14.01-15方时，货物大于等于7件；当货物为15.01-16方时，货物大于等于8件；当货物为16.01-17方时，货物大于等于9件；当货物为17.01-18方时，货物大于等于10件；当货物为18.01-19方时，货物大于等于11件；当货物为19.01-20方时，货物大于等于12件。

10吨车对应的货物为1.00-5方时，货物大于等于1件；当货物为5.01-8方时，货物大于等于2件；当货物为8.01-10方时，货物大于等于3件；当货物为10.01-12方时，货物大于等于4件；当货物为12.01-13方时，货物大于等于5件；当货物为13.01-14方时，货物大于等于6件；当货物为14.01-15方时，货物大于等于7件；当货物为15.01-16方时，货物大于等于8件；当货物为16.01-17方时，货物大于等于9件；当货物为17.01-19方时，货物大于等于10件；当货物为19.01-21方时，货物大于等于11件；当货物为21.01-23方时，货物大于等于12件；当货物为23.01-24方时，货物大于等于13件；当货物为24.01-25方时，货物大于等于14件。

在一个可能的实施方式中，如图4所示，本发明的一种推荐算法，包括以下方案：

在需要拉的货物不需要托盘承载，货物质量小于等于800千克且体积小于等于2立方时，智能推荐以面包车型进行运输，其中面包车的载重为0.6吨，长1.8米、宽1米、高1米。

在需要拉的货物不需要托盘承载，且货物质量小于等于1500千克、体积小于等于5方时，智能推荐以1吨车型进行运输；在需要拉的货物需要托盘承载，货物质量小于等于1500千克、体积小于等于4方时，智能推荐以1吨车型进行运输；其中1吨车的载重为1吨，长2.8米、宽1.5米、高1.5米。

在需要拉的货物不需要托盘承载，且货物质量小于等于2000千克、体积小于等于8方时，智能推荐以2吨车型进行运输；在需要拉的货物需要托盘承载，货物质量小于等于2000千克、体积小于等于7方时，智能推荐以2吨车型进行运输；其中2吨车的载重为1.4吨，长3.6米、宽1.7米、高1.7米。

在需要拉的货物不需要托盘承载，且货物质量小于等于4000千克、体积小于等于12方时，智能推荐以3吨车型进行运输；在需要拉的货物需要托盘承载，货物质量小于等于2000千克、体积小于等于9方时，智能推荐以3吨车型进行运输；其中3吨车的载重为1.495吨，长4.2米、宽1.8米、高1.84米。

在需要拉的货物不需要托盘承载，且货物质量小于等于4500千克、体积小于等于17方时，智能推荐以5吨车型进行运输；在需要拉的货物需要托盘承载，货物质量小于等于4500千克、体积小于等于12方时，智能推荐以5吨车型进行运输；其中5吨车的载重为1.495吨，长6.8米、宽2.4米、高2.4米。

在需要拉的货物不需要托盘承载，且货物质量小于等于6000千克、体积小于等于33方时，智能推荐以8吨车型进行运输；在需要拉的货物需要托盘承载，货物质量小于等于6000千克、体积小于等于20方时，智能推荐以8吨车型进行运输；其中8吨车的载重为4.95吨，长6.8米、宽2.4米、高2.4米。

在需要拉的货物不需要托盘承载，且货物质量小于等于9000千克、体积小于等于39方时，智能推荐以10吨车型进行运输；在需要拉的货物需要托盘承载，货物质量小于等于9000千克、体积小于等于25方时，智能推荐以10吨车型进行运输；其中8吨车的载重为7.99吨，长7.6米、宽2.4米、高2.4米。

在需要拉的货物10吨车无法满足时，推荐15吨车；其中15吨车的载重为13吨，长9.6米、宽2.4米、高2.5米。

本发明在进行车辆推荐时，可以接收使用者输入的托盘信息、货物质量信息以及货物体积信息，根据托盘信息、货物质量信息以及货物体积信息从载重较小的车辆开始比对，直至确定满足当前使用者输入信息的车辆。

本发明还提供一种车型匹配装置，如图5所示其结构示意图，包括：

接收模块，用于接收使用者输入的货物信息和备注信息；

获取模块，用于将所述货物信息、备注信息输入至预先训练的模型中匹配相对应的车型信息。

在一个实施例中，所述货物信息包括货物体积、货物重量以及货物数量中的任意一种或多种；

所述备注信息为运输的货物是否具有托盘；

所述获取模块包括：

选取单元，用于使模型获取备注信息，基于所述备注信息选取任意的第一算法或第二算法；

输入单元，用于将所述货物体积、货物重量以及货物数量输入至所述第一算法或第二算法得到车型信息。

在一个实施例中，所述输入单元还用于执行以下步骤，包括：

通过所述货物体积、货物重量计算1件货物所占的立方信息；

基于所述货物数量和1件货物所占的立方信息获得所有货物的总立方信息；

选取与所述总立方信息对应的车型信息。

在一个实施例中，所述输入单元还用于执行以下步骤，包括：

预先配置每种车型对应的立方信息得到第一车型对照表或第二车型对照表；

基于所述备注信息选取第一车型对照表或第二车型对照表；

将总立方信息输入至所述第一车型对照表或第二车型对照表获取相应的车辆信息。

其中，可读存储介质可以是计算机存储介质，也可以是通信介质。通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。计算机存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。例如，可读存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该可读存储介质读取信息，且可向该可读存储介质写入信息。当然，可读存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和可读存储介质可以位于专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuits，简称：ASIC)中。另外，该ASIC可以位于用户设备中。当然，处理器和可读存储介质也可以作为分立组件存在于通信设备中。可读存储介质可以是只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

本发明还提供一种程序产品，该程序产品包括执行指令，该执行指令存储在可读存储介质中。设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取该执行指令，至少一个处理器执行该执行指令使得设备实施上述的各种实施方式提供的方法。

在上述终端或者服务器的实施例中，应理解，处理器可以是中央处理单元(英文：Central Processing Unit，简称：CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：Digital Signal Processor，简称：DSP)、专用集成电路(英文：Application SpecificIntegrated Circuit，简称：ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各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实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种车型匹配方法，其特征在于，包括：

接收使用者输入的货物信息和备注信息；

将所述货物信息、备注信息输入至预先训练的模型中匹配相对应的车型信息。

2.根据权利要求1所述的车型匹配方法，其特征在于，

所述货物信息包括货物体积、货物重量以及货物数量中的任意一种或多种；

所述备注信息为运输的货物是否具有托盘；

所述将所述货物信息、备注信息输入至预先训练的模型中匹配相对应的车型信息包括：

模型获取备注信息，基于所述备注信息选取任意的第一算法或第二算法；

将所述货物体积、货物重量以及货物数量输入至所述第一算法或第二算法得到车型信息。

3.根据权利要求2所述的车型匹配方法，其特征在于，所述将所述货物体积、货物重量以及货物数量输入至所述第一算法或第二算法得到车型信息包括：

通过所述货物体积、货物重量计算1件货物所占的立方信息；

基于所述货物数量和1件货物所占的立方信息获得所有货物的总立方信息；

选取与所述总立方信息对应的车型信息。

4.根据权利要求3所述的车型匹配方法，其特征在于，

所述选取与所述总立方信息对应的车型信息包括：

预先配置每种车型对应的立方信息得到第一车型对照表或第二车型对照表；

基于所述备注信息选取第一车型对照表或第二车型对照表；

将总立方信息输入至所述第一车型对照表或第二车型对照表获取相应的车辆信息。

5.根据权利要求4所述的车型匹配方法，其特征在于，还包括：

判断车辆信息中车辆的数量；

如所述车辆数量大于1，则获取吨位最小的车辆的车型作为输出。

6.一种车型匹配装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收使用者输入的货物信息和备注信息；

获取模块，用于将所述货物信息、备注信息输入至预先训练的模型中匹配相对应的车型信息。

7.根据权利要求6所述的车型匹配装置，其特征在于，

所述货物信息包括货物体积、货物重量以及货物数量中的任意一种或多种；

所述备注信息为运输的货物是否具有托盘；

所述获取模块包括：

选取单元，用于使模型获取备注信息，基于所述备注信息选取任意的第一算法或第二算法；

输入单元，用于将所述货物体积、货物重量以及货物数量输入至所述第一算法或第二算法得到车型信息。

8.根据权利要求7所述的车型匹配装置，其特征在于，所述输入单元还用于执行以下步骤，包括：

通过所述货物体积、货物重量计算1件货物所占的立方信息；

基于所述货物数量和1件货物所占的立方信息获得所有货物的总立方信息；

选取与所述总立方信息对应的车型信息。

9.根据权利要求8所述的车型匹配装置，其特征在于，所述输入单元还用于执行以下步骤，包括：

预先配置每种车型对应的立方信息得到第一车型对照表或第二车型对照表；

基于所述备注信息选取第一车型对照表或第二车型对照表；

将总立方信息输入至所述第一车型对照表或第二车型对照表获取相应的车辆信息。

10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现权利要求1至5任一所述的方法。

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