CN115187176A - 一种优化货物存放空间的货物转移方法及装置 - Google Patents
一种优化货物存放空间的货物转移方法及装置 Download PDFInfo
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Abstract
本申请公开了一种优化货物存放空间的货物转移方法及装置，方法包括在执行第一货物集的出货操作之后，判断第一货物集是否存在剩余货量；当确定第一货物集存在剩余货量时，基于相机确定出与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置；基于空间大小在预设区域内匹配出第二货物集；获取第二货物集的初始位置，并根据第二货物集的初始位置以及与出货量对应的位置对第二货物进行转移处理。通过在确定存在剩余货量的情况下，根据生成的与出货量对应的三维模型确定出相应的空间大小以及位置，便于利用该位置对其它货物进行转移处理，以有效利用出货量的空间大小，不仅可节省仓库的存货空间，还可避免人工投入，极大提高仓库货物管理的效率和可靠性。
Description
技术领域
本申请属于仓库管理技术领域，特别的涉及一种优化货物存放空间的货物转移方法及装置。
背景技术
随着物流业的蓬勃发展，货品仓库变的越来越大，结构也越来越复杂，其存放的货物数量不仅越来越多，种类也是多种多样。一般为了节省货物搬运效率，会将不同类型的货物先集中放置在一起，接着由人工或自动化程序完成对所有类型货物的存放。
在货物管理的过程中会发现，存在货物的存货量大于出货量的情况，也即货物在完成出货后存在部分剩余货量，其占据的仓库空间不易有效确定且对后续其它货物的存放空间造成影响；其次，该部分剩余货量的排布方式可能不规则，也会进一步影响后续其它货物的存放方式，不仅需要投入大量人工成本，还无法保障货物管理的有效性和可靠性。
发明内容
本申请为解决上述提到的货物在完成出货后存在部分剩余货量，其占据的仓库空间不易有效确定且对后续其它货物的存放空间造成影响；其次，该部分剩余货量的排布方式可能不规则，也会进一步影响后续其它货物的存放方式，不仅需要投入大量人工成本，还无法保障货物管理的有效性和可靠性等技术问题，提出一种优化货物存放空间的货物转移方法及装置，其技术方案如下：
第一方面，本申请实施例提供了一种优化货物存放空间的货物转移方法，包括：
在执行第一货物集的出货操作之后，判断第一货物集是否存在剩余货量；
当确定第一货物集存在剩余货量时，基于顶部相机以及侧部相机确定出与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置；其中，顶部相机设置在第一货物集的正上方，侧部相机设置在第一货物集的正侧方；
基于与第一货物集的出货量对应的空间大小在预设区域内匹配出第二货物集；
获取第二货物集的初始位置，并根据第二货物集的初始位置以及与第一货物集的出货量对应的位置对第二货物进行转移处理。
在第一方面的一种可选方案中，判断第一货物集是否存在剩余货量，包括：
获取第一货物集的历史存货记录，并根据第一货物集的历史存货记录统计出第一货物集的存货量；
根据第一货物集的出货操作确定出第一货物集的出货量，并判断第一货物集的存货量与第一货物集的出货量的大小；
当第一货物集的存货量大于第一货物集的出货量时，确定第一货物集存在剩余货量；
当第一货物集的存货量等于第一货物集的出货量时，确定第一货物集不存在剩余货量。
在第一方面的又一种可选方案中，基于顶部相机以及侧部相机确定出与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置，包括：
基于顶部相机采集剩余货量的第一图像；
基于侧部相机采集剩余货量的第二图像，并对剩余货量的第一图像以及剩余货量的第二图像进行图像融合处理，得到剩余货量的二维图像；
将剩余货量的二维图像输入至训练好的神经网络模型中，得到剩余货量的三维图像；其中，神经网络模型由多个已知三维图像的二维样本图像训练得到；
根据剩余货量的三维图像得到与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置。
在第一方面的又一种可选方案中，在在执行第一货物集的出货操作之后，判断第一货物集是否存在剩余货量之前，还包括：
当检测到第一货物集的存货量在预设时间间隔内未发生变化时，获取第一货物集的三维图像；
根据剩余货量的三维图像得到与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置，包括：
分别将剩余货量的三维图像以及第一货物集的三维图像导入至三维模型中进行建模，并在与第一货物集的三维图像对应的三维模型中确定出与第一货物集的出货量对应的三维模型；
按照预设划分方式将与第一货物集的三维图像对应的三维模型划分为至少两个三维区域；
判断每个三维区域中是否同时存在第一货物集的部分剩余货量以及第一货物集的部分出货量；
当检测到每个三维区域中均不同时存在第一货物集的部分剩余货量以及第一货物集的部分出货量时，根据与第一货物集的出货量对应的三维模型确定出与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置。
在第一方面的又一种可选方案中，在判断每个三维区域中是否同时存在第一货物集的部分剩余货量以及第一货物集的部分出货量之后，还包括：
当检测到任意一个三维区域中同时存在第一货物集的部分剩余货量以及第一货物集的部分出货量时，在与第一货物集的出货量对应的三维模型中对任意一个三维区域进行筛除处理；
根据处理后的与第一货物集的出货量对应的三维模型确定出与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置；
当检测到任意至少两个三维区域中同时存在第一货物集的部分剩余货量以及第一货物集的部分出货量时，将任意至少两个三维区域中所有第一货物集的部分剩余货量放置在同一个三维区域，并在与第一货物集的三维图像对应的三维模型中对与第一货物集的出货量对应的三维模型进行更新；
根据更新后的与第一货物集的出货量对应的三维模型确定出与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置。
在第一方面的又一种可选方案中，基于与第一货物集的出货量对应的空间大小在预设区域内匹配出第二货物集，包括：
在预设区域内获取至少两个待匹配货物集的存货量；
计算出与每个待匹配货物集的存货量对应的空间大小，并根据与每个待匹配货物集的存货量对应的空间大小以及与第一货物集的出货量对应的空间大小的差值，在至少两个待匹配货物集中确定出第二货物集。
在第一方面的又一种可选方案中，根据第二货物集的初始位置以及与第一货物集的出货量对应的位置对第二货物进行转移处理，包括：
根据第二货物集的初始位置以及与第一货物集的出货量对应的位置生成至少两条移动路径；
判断至少两条移动路径是否为历史移动路径；
当至少两条移动路径中存在任意一条移动路径为历史移动路径时，基于历史移动路径对第二货物进行转移处理。
第二方面，本申请实施例提供了一种优化货物存放空间的货物转移装置，包括：
判断模块，用于在执行第一货物集的出货操作之后，判断第一货物集是否存在剩余货量；
第一处理模块，用于当确定第一货物集存在剩余货量时，基于顶部相机以及侧部相机确定出与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置；其中，顶部相机设置在第一货物集的正上方，侧部相机设置在第一货物集的正侧方；
匹配模块，用于基于与第一货物集的出货量对应的空间大小在预设区域内匹配出第二货物集；
第二处理模块，用于获取第二货物集的初始位置，并根据第二货物集的初始位置以及与第一货物集的出货量对应的位置对第二货物进行转移处理。
在第二方面的一种可选方案中，判断模块包括：
统计单元，用于获取第一货物集的历史存货记录，并根据第一货物集的历史存货记录统计出第一货物集的存货量；
第一判断单元，用于根据第一货物集的出货操作确定出第一货物集的出货量，并判断第一货物集的存货量与第一货物集的出货量的大小；
第二判断单元，用于当第一货物集的存货量大于第一货物集的出货量时，确定第一货物集存在剩余货量；
第三判断单元，用于当第一货物集的存货量等于第一货物集的出货量时，确定第一货物集不存在剩余货量。
在第二方面的又一种可选方案中，第一处理模块包括：
第一采集单元，用于基于顶部相机采集剩余货量的第一图像；
第二采集单元，用于基于侧部相机采集剩余货量的第二图像，并对剩余货量的第一图像以及剩余货量的第二图像进行图像融合处理，得到剩余货量的二维图像；
模型处理单元，用于将剩余货量的二维图像输入至训练好的神经网络模型中，得到剩余货量的三维图像；其中，神经网络模型由多个已知三维图像的二维样本图像训练得到；
图像处理单元，用于根据剩余货量的三维图像得到与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置。
在第二方面的又一种可选方案中，装置还包括：
获取模块，用于在执行第一货物集的出货操作之后，判断第一货物集是否存在剩余货量之前，当检测到第一货物集的存货量在预设时间间隔内未发生变化时，获取第一货物集的三维图像；
图像处理单元具体用于：
分别将剩余货量的三维图像以及第一货物集的三维图像导入至三维模型中进行建模，并在与第一货物集的三维图像对应的三维模型中确定出与第一货物集的出货量对应的三维模型；
按照预设划分方式将与第一货物集的三维图像对应的三维模型划分为至少两个三维区域；
判断每个三维区域中是否同时存在第一货物集的部分剩余货量以及第一货物集的部分出货量；
当检测到每个三维区域中均不同时存在第一货物集的部分剩余货量以及第一货物集的部分出货量时，根据与第一货物集的出货量对应的三维模型确定出与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置。
在第二方面的又一种可选方案中，图像处理单元具体还用于：
当检测到任意一个三维区域中同时存在第一货物集的部分剩余货量以及第一货物集的部分出货量时，在与第一货物集的出货量对应的三维模型中对任意一个三维区域进行筛除处理；
根据处理后的与第一货物集的出货量对应的三维模型确定出与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置；
当检测到任意至少两个三维区域中同时存在第一货物集的部分剩余货量以及第一货物集的部分出货量时，将任意至少两个三维区域中所有第一货物集的部分剩余货量放置在同一个三维区域，并在与第一货物集的三维图像对应的三维模型中对与第一货物集的出货量对应的三维模型进行更新；
根据更新后的与第一货物集的出货量对应的三维模型确定出与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置。
在第二方面的又一种可选方案中，匹配模块包括：
第一匹配单元，用于在预设区域内获取至少两个待匹配货物集的存货量；
第二匹配单元，用于计算出与每个待匹配货物集的存货量对应的空间大小，并根据与每个待匹配货物集的存货量对应的空间大小以及与第一货物集的出货量对应的空间大小的差值，在至少两个待匹配货物集中确定出第二货物集。
在第二方面的又一种可选方案中，第二处理模块包括：
路径生成单元，用于根据第二货物集的初始位置以及与第一货物集的出货量对应的位置生成至少两条移动路径；
第四判断单元，用于判断至少两条移动路径是否为历史移动路径；
转移单元，用于当至少两条移动路径中存在任意一条移动路径为历史移动路径时，基于历史移动路径对第二货物进行转移处理。
第三方面，本申请实施例还提供了一种优化货物存放空间的货物转移装置，包括处理器以及存储器；
处理器与存储器连接；
存储器，用于存储可执行程序代码；
处理器通过读取存储器中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，以用于实现本申请实施例第一方面或第一方面的任意一种实现方式提供的优化货物存放空间的货物转移方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质存储有计算机程序，计算机程序包括程序指令，程序指令当被处理器执行时，可实现本申请实施例第一方面或第一方面的任意一种实现方式提供的优化货物存放空间的货物转移方法。
在本申请实施例中，可在仓库管理时，在执行第一货物集的出货操作之后，判断第一货物集是否存在剩余货量；接着当确定第一货物集存在剩余货量时，基于顶部相机以及侧部相机确定出与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置；接着基于与第一货物集的出货量对应的空间大小在预设区域内匹配出第二货物集；接着获取第二货物集的初始位置，并根据第二货物集的初始位置以及与第一货物集的出货量对应的位置对第二货物进行转移处理。通过在确定存在剩余货量的情况下，根据生成的与出货量对应的三维模型确定出相应的空间大小以及位置，便于利用该位置对其它货物进行转移处理，以有效利用出货量的空间大小，不仅可节省仓库的存货空间，还可避免人工投入，极大提高仓库货物管理的效率和可靠性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种优化货物存放空间的货物转移方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种货物转移的控制效果示意图；
图3为本申请实施例提供的又一种货物转移的控制效果示意图；
图4为本申请实施例提供的一种优化货物存放空间的货物转移装置的结构示意图；
图5为本申请实施例提供的又一种优化货物存放空间的货物转移装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
在下述介绍中，术语“第一”、“第二”仅为用于描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。下述介绍提供了本申请的多个实施例，不同实施例之间可以替换或者合并组合，因此本申请也可认为包含所记载的相同和/或不同实施例的所有可能组合。因而，如果一个实施例包含特征A、B、C，另一个实施例包含特征B、D，那么本申请也应视为包括含有A、B、C、D的一个或多个所有其他可能的组合的实施例，尽管该实施例可能并未在以下内容中有明确的文字记载。
下面的描述提供了示例，并且不对权利要求书中阐述的范围、适用性或示例进行限制。可以在不脱离本申请内容的范围的情况下，对描述的元素的功能和布置做出改变。各个示例可以适当省略、替代或添加各种过程或组件。例如所描述的方法可以以所描述的顺序不同的顺序来执行，并且可以添加、省略或组合各种步骤。此外，可以将关于一些示例描述的特征组合到其他示例中。
请参阅图1，图1示出了本申请实施例提供的一种优化货物存放空间的货物转移方法的流程示意图。
如图1所示，该优化货物存放空间的货物转移方法至少可以包括以下步骤：
步骤102、在执行第一货物集的出货操作之后，判断第一货物集是否存在剩余货量。
在本申请实施例中优化货物存放空间的货物转移方法可应用于货物管理系统，该货物管理系统可获取各种类型货物的存货记录以及出货记录，且该过程可以但不局限于基于区块链获取各个站点所上传的各种类型货物的存货记录以及出货记录，以保障数据的实时性和可靠性。可以理解的是，在本申请实施例中采用区块链获取数据的方式还可有效保障该数据处于实时监控下，不易被随意修改。
此处，货物管理系统还可用于对仓库中的货物进行管理，例如但不局限于可对待入库货物进行存放位置的管理，或是对出库货物的剩余货量管理，且可在每种类型货物的四周设置有拍摄设备，以实时货物的剩余货量。其中，在每种类型货物的正上方可以但不局限于设置有顶部相机，在每种类型货物的正侧方可以但不局限于设置有侧部相机，该正侧方向可为正前方、正后方、正左方或是正右方，本申请实施例不限定于此。
具体地，在对仓库进行管理时，可根据用户需求执行第一货物集的出货操作，以将第一货物集从仓库中运输至其它位置，该第一货物集的出货操作可以但不局限于为用户在与仓库对应的多个站点所执行的选项，例如可在站点的显示界面中选择待出货的货物类型以及相应的出货量。其中，第一货物集可为仓库中所存放的任意一种类型货物，且该类型货物的出货数量至少为两个。当然，在本申请实施例中第一货物集还可为至少两种类型货物，每种类型货物的出货数量至少为两个，且该至少两种类型货物存放在相同区域，例如但不局限于当该至少两种类型货物分别表示为A以及B时，货物A与货物B存放在同一区域且货物A与货物B相邻存放。
进一步的，在执行第一货物集的出货操作之后，可判断该第一货物集中所对应的货物是否存在剩余货量。其中，仓库在每种类型货物存放时对应保存有存货记录，基于此在判断该第一货物集中所对应的货物是否存在剩余货量时，可以但不局限于先获取第一货物集的历史存货记录，当第一货物集对应为一种类型货物时，可直接调取与该类型货物对应的历史存货记录；当第一货物集对应为至少两种类型货物时，可分别调取与每种类型货物对应的历史记录.可以理解的是，在本申请实施例中每种类型的历史存货记录可保持在预设时间间隔内，例如可保存有每种类型三天前的所有历史存货记录，以保障历史存货记录的有效性。
进一步的，可在得到第一货物集的历史存货记录之后，根据该第一货物集的历史存货记录统计出当前第一货物集的存货量。此处以第一货物集对应为货物A，历史存货记录分别为a、b、以及c为例，此时统计出的货物A的当前存货量可表示为a+b+c。当然，该第一货物集的历史存货记录还可包括出货记录，此处不过多赘述。
进一步的，还可在接收到第一货物集的出货操作之后，识别出该第一货物集的出货量，并判断第一货物集的存货量与出货量的大小，当第一货物集的存货量大于出货量时，表明该第一货物集存在剩余货量；当第一货物集的存货量等于出货量时，表明该第一货物集不存在剩余货量，也即全部出货。可以理解的是，当第一货物集的存货量小于出货量时，表明该第一货物集的存货量或是出货量存在统计错误，可向仓库管理人员发送预警信息，以提示该仓库管理人员及时检查第一货物集的存货量或是出货量。
步骤104、当确定第一货物集存在剩余货量时，基于顶部相机以及侧部相机确定出与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置。
具体地，当确定第一货物集存在剩余货量时，可基于设置在第一货物集正上方的顶部相机采集与该第一货物集的剩余货量所对应的第一图像，并基于设置在第一货物集正侧方的侧部相机采集与该第一货物集的剩余货量所对应的第二图像，其中，顶部相机可用于采集第一货物集的剩余货量的俯视图像，其位置可以但不局限于预先设置在第一货物集存放位置处的中心轴线（与水平面垂直）上；侧部相机可用于采集第一货物集的剩余货量的至少一种侧视图像，该侧视图像可以但不局限于为左视图像、右视图像、前视图像或是后视图像中任意至少一种，其位置可以但不局限于预先设置在第一货物集存放位置处的中心轴线（与水平面平行）上。可以理解的是，此处侧部相机的数量可为一个或多个，不限定于此。
进一步的，可在分别得到与第一货物集的剩余货量对应的第一图像以及第二图像之后，可对该第一图像以及第二图像进行融合处理，以得到可同时体现出第一货物集的剩余货量的俯视角度以及侧视角度的二维图像。其中，图像融合处理的方式为视觉处理技术领域的常用技术手段，其可以但不局限于将与第一货物集的剩余货量对应的第一图像以及第二图像输入至深度学习神经网络，以预测出与第一货物集的剩余货量对应的二维图像，此处不过多赘述。
进一步的，在得到与第一货物集的剩余货量对应的二维图像之后，还可继续对该与第一货物集的剩余货量对应的二维图像进行图像处理，例如可将该与第一货物集的剩余货量对应的二维图像输入至训练好的神经网络模型中，以得到与第一货物集的剩余货量对应的三维图像。可以理解的是，三维图像相较于二维图像可更直观的体现出第一货物集的剩余货量的结构，此处用于预测出三维图像的神经网络模型的结构与应用于图像处理技术领域的常见神经网络结构一致，可由多个已知三维图像的二维样本图像训练得到。
进一步的，在预测出与第一货物集的剩余货量对应的三维图像之后，可结合第一货物集在未出货前的存放结构确定出与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置。
作为本申请实施例的一种可选，在在执行第一货物集的出货操作之后，判断第一货物集是否存在剩余货量之前，还包括：
当检测到第一货物集的存货量在预设时间间隔内未发生变化时，获取第一货物集的三维图像；
根据剩余货量的三维图像得到与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置，包括：
分别将剩余货量的三维图像以及第一货物集的三维图像导入至三维模型中进行建模，并在与第一货物集的三维图像对应的三维模型中确定出与第一货物集的出货量对应的三维模型；
按照预设划分方式将与第一货物集的三维图像对应的三维模型划分为至少两个三维区域；
判断每个三维区域中是否同时存在第一货物集的部分剩余货量以及第一货物集的部分出货量；
当检测到每个三维区域中均不同时存在第一货物集的部分剩余货量以及第一货物集的部分出货量时，根据与第一货物集的出货量对应的三维模型确定出与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置。
具体地，为便于更准确的确定第一货物集在未出货时的存放结构，可在执行第一货物集的出货操作之前，判断第一货物集的存货量在预设时间间隔内是否发生变化。可以理解的是，当第一货物集的存货量在预设时间间隔内未发生变化时，表明该第一货物集的存货量不再改变，可获取与该第一货物集的存货量对应的三维图像。其中，获取与该第一货物集的存货量对应的三维图像可以但不局限于参照上述提到的实施例，也即通过顶部相机以及侧部相机采集图像，并通过图像融合处理以及神经网络模型得到三维图像，或是根据该第一货物集的存放方式以及货物的尺寸在三维建模模型中构建出相应的三维模型，并按照三维图像的格式导出，此处不限定于此。
进一步的，在得到与第一货物集的存货量对应的三维图像之后，可分别将与第一货物集的存货量对应的三维图像以及与第一货物集的剩余货量对应的三维图像导入至三维模型中进行建模，以分别得到与第一货物集的存货量对应的三维模型以及与第一货物集的剩余货量对应的三维模型。可以理解的是，与第一货物集的剩余货量对应的三维模型为与第一货物集的存货量对应的三维模型的一部分，基于此可根据与第一货物集的剩余货量对应的三维模型，在与第一货物集的存货量对应的三维模型中划分出与该剩余货量对应的三维模型完全相同的部分（位置也完全相同），此时与第一货物集的存货量对应的三维模型中的剩余部分即为与第一货物集的出货量对应的三维模型。
进一步的，在从与第一货物集的三维图像对应的三维模型中确定出与第一货物集的出货量对应的三维模型之后，可按照预设划分方式对与第一货物集的三维图像对应的三维模型进行划分处理，以将与第一货物集的三维图像对应的三维模型划分成至少两个三维区域。其中，预设划分方式可以但不局限于根据第一货物集的货物结构确定，例如以第一货物集中的货物类型对应为形状规则的货物A为例，该预设划分方式可为按照货物A的长度对与第一货物集的三维图像对应的三维模型进行划分，以保障每个三维区域的长度保持一致。或是，该预设划分方式可为按照货物A的宽度对与第一货物集的三维图像对应的三维模型进行划分，以保障每个三维区域的宽度保持一致。或是，该预设划分方式可为按照货物A的高度对与第一货物集的三维图像对应的三维模型进行划分，以保障每个三维区域的高度保持一致。可以理解的是，当与第一货物集的三维图像对应的三维模型形状规则时，每个三维区域可保持一致（长度、宽度以及高度均相同）。
进一步的，可判断划分出的每个三维区域中是否同时存在第一货物集的部分剩余货量以及第一货物集的部分出货量，其中，当三维区域所对应的货物为第一货物集的剩余货量的一部分时，可表明该三维区域属于与第一货物集的剩余货量对应的三维模型中的一部分，无法将其它货物集转移至该三维区域；当三维区域所对应的货物为第一货物集的出货量的一部分时，可表明该三维区域属于与第一货物集的出货量对应的三维模型中的一部分，可将其它货物集转移至该三维区域；当三维区域所对应的货物包括第一货物集的剩余货量的一部分以及第一货物集的出货量的一部分时，可表明该三维区域存在部分第一货物集的剩余货量，无法将其它货物集转移至该三维区域。
进一步的，当检测到每个三维区域均不同时存在第一货物集的剩余货量的一部分以及第一货物集的出货量的一部分时，表明与第一货物集的出货量对应的三维模型中的全部区域均可存放其它货物，并可根据与第一货物集的出货量对应的三维模型的结构确定出空间大小以及位置。其中，空间大小可以但不局限于包括与第一货物集的出货量对应的长度、宽度以及高度（也可对应为底面积以及高度，不限定于此），位置可以但不局限于为与第一货物集的出货量所在平面的任意一个顶点的坐标。
步骤106、基于与第一货物集的出货量对应的空间大小在预设区域内匹配出第二货物集。
具体地，在确定出与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置之后，可在预设区域内获取至少两个待匹配货物集的存货量，其中，每个待匹配货物集与第一货物集的距离可处于预设距离内，此处预设区域可以但不局限于为以第一货物集中心为圆点，预设距离为半径的圆形区域。可以理解的是，可在确定出每个待匹配货物集之后，根据该每个待匹配货物集的名称调取出各自对应的存货量。需要注意的是，此处每个待匹配货物集不为正在执行出货操作的货物。
进一步的，可分别计算出每个待匹配货物集的存货量所对应的空间大小，此处以每个待匹配货物集的货物为规则形状为例，空间大小可以但不局限于包括存货量的体积以及底面积。
进一步的，可将每个待匹配货物集的存货量所对应的空间大小与第一货物集的出货量对应的空间大小进行比较，例如但不局限于将存货量的体积与第一货物集的出货量的体积之间的差值最小，且存货量的底面积小于第一货物集的出货量底面积的待匹配货物作为第二货物集，该方式可实现对第一货物集的出货量所对应的空间最大化利用。
此处可参阅图2示出的本申请实施例提供的一种货物转移的控制效果示意图，该图2可为第一货物集以及第二货物集的前视效果图。在图2中，该第一货物集中虚线区域为出货量所对应的区域，实线区域为剩余货量所对应的区域，其中，出货量所对应的区域可包括有两个划分出的三维区域，剩余货量所对应的区域可包括有两个划分出的三维区域，且出货量所对应的区域中每个三维区域与剩余货量所对应的区域中每个三维区域保持一致（长度、宽度与宽度相同）。该第二货物集可根据出货量所对应的区域确定，其中，第二货物集的长度与出货量所对应的区域的长度相同，第二货物集的高度与出货量所对应的区域的高度相同。可以看出，在余货量所对应的区域中可包括多个相同大小的货物（可表示为货物A），在第二货物集中可包括有多个相同大小的货物（可表示为货物B），且货物A的尺寸小于货物B。通过将第二货物集转移至于出货量所对应的区域，可实现对该出货量所对应的区域的最大化利用。
作为本申请实施例的又一种可选，在判断每个三维区域中是否同时存在第一货物集的部分剩余货量以及第一货物集的部分出货量之后，还包括：
当检测到任意一个三维区域中同时存在第一货物集的部分剩余货量以及第一货物集的部分出货量时，在与第一货物集的出货量对应的三维模型中对任意一个三维区域进行筛除处理；
根据处理后的与第一货物集的出货量对应的三维模型确定出与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置；
当检测到任意至少两个三维区域中同时存在第一货物集的部分剩余货量以及第一货物集的部分出货量时，将任意至少两个三维区域中所有第一货物集的部分剩余货量放置在同一个三维区域，并在与第一货物集的三维图像对应的三维模型中对与第一货物集的出货量对应的三维模型进行更新；
根据更新后的与第一货物集的出货量对应的三维模型确定出与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置。
具体地，当检测到任意一个三维区域中同时存在第一货物集的部分剩余货量以及第一货物集的部分出货量时，表明该三维区域无法存放其它货物集，可在与第一货物集的出货量对应的三维模型中筛除该三维区域，并根据处理后的与第一货物集的出货量对应的三维模型的结构确定出空间大小以及位置。其中，空间大小可以但不局限于包括与第一货物集的出货量对应的长度、宽度以及高度（也可对应为底面积以及高度，不限定于此），位置可以但不局限于为与第一货物集的出货量所在平面的任意一个顶点的坐标。
当检测到任意至少两个三维区域中同时存在第一货物集的部分剩余货量以及第一货物集的部分出货量时，表明该任意至少两个三维区域中每个三维区域无法存放其它货物集，但可将每个三维区域内第一货物集的部分剩余货量集中存放在同一个三维区域，以扩大可用于存放其它货物集的与第一货物集的出货量对应的空间。
接着，可在与第一货物集的三维图像对应的三维模型中对与第一货物集的出货量对应的三维模型进行更新，并可以但不局限于按照上述提到的预设划分方式对与第一货物集的三维图像对应的三维模型进行划分，以得到多个三维区域，并重复上述实施例提到的判断每个三维区域中是否同时存在第一货物集的部分剩余货量以及第一货物集的部分出货量的步骤。可能的，当检测到每个三维区域中均不同时存在第一货物集的部分剩余货量以及第一货物集的部分出货量时，根据与第一货物集的出货量对应的三维模型确定出与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置。当检测到任意一个三维区域中同时存在第一货物集的部分剩余货量以及第一货物集的部分出货量时，在与第一货物集的出货量对应的三维模型中对任意一个三维区域进行筛除处理，并根据处理后的与第一货物集的出货量对应的三维模型确定出与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置。
此处可参阅图3示出的本申请实施例提供的又一种货物转移的控制效果示意图，该图3可为第一货物集以及第二货物集的前视效果图。在图3中，该第一货物集中虚线区域为出货量所对应的区域，实线区域为剩余货量所对应的区域，其中，出货量所对应的区域可包括有一个完整划分出的三维区域，剩余货量所对应的区域可包括有两个完整划分出的三维区域，该第一货物集还包括两个划分出的同时存在部分出货量所对应的区域以及部分剩余货量所对应的区域的三维区域。通过集中放置部分剩余货量之后可看出更新后的出货量所对应的区域可包括有两个完整划分出的三维区域，并根据该两个完整划分出的三维区域确定出第二货物集。该第二货物集的长度与出货量所对应的两个完整划分出的三维区域的长度相同，第二货物集的高度与出货量所对应的两个完整划分出的三维区域的高度相同。可以看出，在余货量所对应的区域中可包括多个相同大小的货物（可表示为货物A），在第二货物集中可包括有多个相同大小的货物（可表示为货物B），且货物A的尺寸小于货物B。通过将第二货物集转移至于出货量所对应的区域，可实现对该出货量所对应的区域的最大化利用。
步骤108、获取第二货物集的初始位置，并根据第二货物集的初始位置以及与第一货物集的出货量对应的位置对第二货物进行转移处理。
具体地，在确定出与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置之后，可获取第二货物集的初始位置，并根据该第二货物集的初始位置以及与第一货物集的出货量对应的位置生成至少两条移动路径，该至少两条移动路径中任意一条移动路径均可将第二货物集转移至该第一货物集的出货量对应的位置。
进一步的，可判断该至少两条移动路径是否为历史移动路径，当确定存在一条移动路径为历史移动路径时，可按照该移动路径将第二货物集转移至该第一货物集的出货量对应的位置。当确定存在至少两条移动路径为历史移动路径时，可选择移动距离最短的历史移动路径作为目标移动路径，并按照该目标移动路径将第二货物集转移至该第一货物集的出货量对应的位置。当确定不存在任意一条移动路径为历史移动路径时，可选择移动距离最短的移动路径作为目标移动路径，并按照该目标移动路径将第二货物集转移至该第一货物集的出货量对应的位置。
可以理解的是，在将第二货物集转移至该第一货物集的出货量对应的位置的过程中，还可实时检测是否存在障碍物，若存在障碍物则可重新规划移动路径，本申请不限定于此。
请参阅图4，图4示出了本申请实施例提供的一种优化货物存放空间的货物转移装置的结构示意图。
如图4所示，该优化货物存放空间的货物转移装置至少可以包括判断模块401、第一处理模块402、匹配模块403以及第二处理模块404，其中：
判断模块401，用于在执行第一货物集的出货操作之后，判断第一货物集是否存在剩余货量；
第一处理模块402，用于当确定第一货物集存在剩余货量时，基于顶部相机以及侧部相机确定出与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置；其中，顶部相机设置在第一货物集的正上方，侧部相机设置在第一货物集的正侧方；
匹配模块403，用于基于与第一货物集的出货量对应的空间大小在预设区域内匹配出第二货物集；
第二处理模块404，用于获取第二货物集的初始位置，并根据第二货物集的初始位置以及与第一货物集的出货量对应的位置对第二货物进行转移处理。
在一些可能的实施例中，判断模块包括：
统计单元，用于获取第一货物集的历史存货记录，并根据第一货物集的历史存货记录统计出第一货物集的存货量；
第一判断单元，用于根据第一货物集的出货操作确定出第一货物集的出货量，并判断第一货物集的存货量与第一货物集的出货量的大小；
第二判断单元，用于当第一货物集的存货量大于第一货物集的出货量时，确定第一货物集存在剩余货量；
第三判断单元，用于当第一货物集的存货量等于第一货物集的出货量时，确定第一货物集不存在剩余货量。
在一些可能的实施例中，第一处理模块包括：
第一采集单元，用于基于顶部相机采集剩余货量的第一图像；
第二采集单元，用于基于侧部相机采集剩余货量的第二图像，并对剩余货量的第一图像以及剩余货量的第二图像进行图像融合处理，得到剩余货量的二维图像；
模型处理单元，用于将剩余货量的二维图像输入至训练好的神经网络模型中，得到剩余货量的三维图像；其中，神经网络模型由多个已知三维图像的二维样本图像训练得到；
图像处理单元，用于根据剩余货量的三维图像得到与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置。
在一些可能的实施例中，装置还包括：
获取模块，用于在执行第一货物集的出货操作之后，判断第一货物集是否存在剩余货量之前，当检测到第一货物集的存货量在预设时间间隔内未发生变化时，获取第一货物集的三维图像；
图像处理单元具体用于：
分别将剩余货量的三维图像以及第一货物集的三维图像导入至三维模型中进行建模，并在与第一货物集的三维图像对应的三维模型中确定出与第一货物集的出货量对应的三维模型；
按照预设划分方式将与第一货物集的三维图像对应的三维模型划分为至少两个三维区域；
判断每个三维区域中是否同时存在第一货物集的部分剩余货量以及第一货物集的部分出货量；
当检测到每个三维区域中均不同时存在第一货物集的部分剩余货量以及第一货物集的部分出货量时，根据与第一货物集的出货量对应的三维模型确定出与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置。
在一些可能的实施例中，图像处理单元具体还用于：
当检测到任意一个三维区域中同时存在第一货物集的部分剩余货量以及第一货物集的部分出货量时，在与第一货物集的出货量对应的三维模型中对任意一个三维区域进行筛除处理；
根据处理后的与第一货物集的出货量对应的三维模型确定出与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置；
当检测到任意至少两个三维区域中同时存在第一货物集的部分剩余货量以及第一货物集的部分出货量时，将任意至少两个三维区域中所有第一货物集的部分剩余货量放置在同一个三维区域，并在与第一货物集的三维图像对应的三维模型中对与第一货物集的出货量对应的三维模型进行更新；
根据更新后的与第一货物集的出货量对应的三维模型确定出与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置。
在一些可能的实施例中，匹配模块包括：
第一匹配单元，用于在预设区域内获取至少两个待匹配货物集的存货量；
第二匹配单元，用于计算出与每个待匹配货物集的存货量对应的空间大小，并根据与每个待匹配货物集的存货量对应的空间大小以及与第一货物集的出货量对应的空间大小的差值，在至少两个待匹配货物集中确定出第二货物集。
在一些可能的实施例中，第二处理模块包括：
路径生成单元，用于根据第二货物集的初始位置以及与第一货物集的出货量对应的位置生成至少两条移动路径；
第四判断单元，用于判断至少两条移动路径是否为历史移动路径；
转移单元，用于当至少两条移动路径中存在任意一条移动路径为历史移动路径时，基于历史移动路径对第二货物进行转移处理。
本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请实施例的技术方案可借助软件和/或硬件来实现。本说明书中的“单元”和“模块”是指能够独立完成或与其他部件配合完成特定功能的软件和/或硬件，其中硬件例如可以是现场可编程门阵列（Field－ProgrammableGate Array，FPGA）、集成电路（Integrated Circuit，IC）等。
请参阅图5，图5示出了本申请实施例提供的又一种优化货物存放空间的货物转移装置的结构示意图。
如图5所示，该优化货物存放空间的货物转移装置500可以包括至少一个处理器501、至少一个网络接口504、用户接口503、存储器505以及至少一个通信总线502。
其中，通信总线502可用于实现上述各个组件的连接通信。
其中，用户接口503可以包括按键，可选用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。
其中，网络接口504可以但不局限于包括蓝牙模块、NFC模块、Wi-Fi模块等。
其中，处理器501可以包括一个或者多个处理核心。处理器501利用各种接口和线路连接整个优化货物存放空间的货物转移装置500内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器505内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器505内的数据，执行路由设备500的各种功能和处理数据。可选的，处理器501可以采用DSP、FPGA、PLA中的至少一种硬件形式来实现。处理器501可集成CPU、GPU和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器501中，单独通过一块芯片进行实现。
其中，存储器505可以包括RAM，也可以包括ROM。可选的，该存储器505包括非瞬时性计算机可读介质。存储器505可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器505可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令（比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等）、用于实现上述各个方法实施例的指令等；存储数据区可存储上面各个方法实施例中涉及到的数据等。存储器505可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器501的存储装置。如图5所示，作为一种计算机存储介质的存储器505中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及优化货物存放空间的货物转移应用程序。
具体地，处理器501可以用于调用存储器505中存储的优化货物存放空间的货物转移应用程序，并具体执行以下操作：
在执行第一货物集的出货操作之后，判断第一货物集是否存在剩余货量；
当确定第一货物集存在剩余货量时，基于顶部相机以及侧部相机确定出与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置；其中，顶部相机设置在第一货物集的正上方，侧部相机设置在第一货物集的正侧方；
基于与第一货物集的出货量对应的空间大小在预设区域内匹配出第二货物集；
获取第二货物集的初始位置，并根据第二货物集的初始位置以及与第一货物集的出货量对应的位置对第二货物进行转移处理。
在一些可能的实施例中，判断第一货物集是否存在剩余货量，包括：
获取第一货物集的历史存货记录，并根据第一货物集的历史存货记录统计出第一货物集的存货量；
根据第一货物集的出货操作确定出第一货物集的出货量，并判断第一货物集的存货量与第一货物集的出货量的大小；
当第一货物集的存货量大于第一货物集的出货量时，确定第一货物集存在剩余货量；
当第一货物集的存货量等于第一货物集的出货量时，确定第一货物集不存在剩余货量。
在一些可能的实施例中，基于顶部相机以及侧部相机确定出与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置，包括：
基于顶部相机采集剩余货量的第一图像；
基于侧部相机采集剩余货量的第二图像，并对剩余货量的第一图像以及剩余货量的第二图像进行图像融合处理，得到剩余货量的二维图像；
将剩余货量的二维图像输入至训练好的神经网络模型中，得到剩余货量的三维图像；其中，神经网络模型由多个已知三维图像的二维样本图像训练得到；
根据剩余货量的三维图像得到与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置。
在一些可能的实施例中，在在执行第一货物集的出货操作之后，判断第一货物集是否存在剩余货量之前，还包括：
当检测到第一货物集的存货量在预设时间间隔内未发生变化时，获取第一货物集的三维图像；
根据剩余货量的三维图像得到与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置，包括：
分别将剩余货量的三维图像以及第一货物集的三维图像导入至三维模型中进行建模，并在与第一货物集的三维图像对应的三维模型中确定出与第一货物集的出货量对应的三维模型；
按照预设划分方式将与第一货物集的三维图像对应的三维模型划分为至少两个三维区域；
判断每个三维区域中是否同时存在第一货物集的部分剩余货量以及第一货物集的部分出货量；
当检测到每个三维区域中均不同时存在第一货物集的部分剩余货量以及第一货物集的部分出货量时，根据与第一货物集的出货量对应的三维模型确定出与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置。
在一些可能的实施例中，在判断每个三维区域中是否同时存在第一货物集的部分剩余货量以及第一货物集的部分出货量之后，还包括：
当检测到任意一个三维区域中同时存在第一货物集的部分剩余货量以及第一货物集的部分出货量时，在与第一货物集的出货量对应的三维模型中对任意一个三维区域进行筛除处理；
根据处理后的与第一货物集的出货量对应的三维模型确定出与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置；
当检测到任意至少两个三维区域中同时存在第一货物集的部分剩余货量以及第一货物集的部分出货量时，将任意至少两个三维区域中所有第一货物集的部分剩余货量放置在同一个三维区域，并在与第一货物集的三维图像对应的三维模型中对与第一货物集的出货量对应的三维模型进行更新；
根据更新后的与第一货物集的出货量对应的三维模型确定出与第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置。
在一些可能的实施例中，基于与第一货物集的出货量对应的空间大小在预设区域内匹配出第二货物集，包括：
在预设区域内获取至少两个待匹配货物集的存货量；
计算出与每个待匹配货物集的存货量对应的空间大小，并根据与每个待匹配货物集的存货量对应的空间大小以及与第一货物集的出货量对应的空间大小的差值，在至少两个待匹配货物集中确定出第二货物集。
在一些可能的实施例中，根据第二货物集的初始位置以及与第一货物集的出货量对应的位置对第二货物进行转移处理，包括：
根据第二货物集的初始位置以及与第一货物集的出货量对应的位置生成至少两条移动路径；
判断至少两条移动路径是否为历史移动路径；
当至少两条移动路径中存在任意一条移动路径为历史移动路径时，基于历史移动路径对第二货物进行转移处理。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。其中，计算机可读存储介质可以包括但不限于任何类型的盘，包括软盘、光盘、DVD、CD-ROM、微型驱动器以及磁光盘、ROM、RAM、EPROM、EEPROM、DRAM、VRAM、闪速存储器设备、磁卡或光卡、纳米系统（包括分子存储器IC），或适合于存储指令和/或数据的任何类型的媒介或设备。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些服务接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可为个人计算机、服务器或者网络设备等）执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器（Read-Only Memory， ROM）、随机存取存储器（RandomAccess Memory，RAM）、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通进程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器（Read-Only Memory， ROM）、随机存取器（Random AccessMemory，RAM）、磁盘或光盘等。
以上者，仅为本公开的示例性实施例，不能以此限定本公开的范围。即但凡依本公开教导所作的等效变化与修饰，皆仍属本公开涵盖的范围内。本领域技术人员在考虑说明书及实践这里的公开后，将容易想到本公开的其实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未记载的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的范围和精神由权利要求限定。
Claims (10)
1.一种优化货物存放空间的货物转移方法，其特征在于，包括：
在执行第一货物集的出货操作之后，判断所述第一货物集是否存在剩余货量；
当确定所述第一货物集存在剩余货量时，基于顶部相机以及侧部相机确定出与所述第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置；其中，所述顶部相机设置在所述第一货物集的正上方，所述侧部相机设置在所述第一货物集的正侧方；
基于所述与所述第一货物集的出货量对应的空间大小在预设区域内匹配出第二货物集；
获取所述第二货物集的初始位置，并根据所述第二货物集的初始位置以及所述与所述第一货物集的出货量对应的位置对所述第二货物进行转移处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述第一货物集是否存在剩余货量，包括：
获取所述第一货物集的历史存货记录，并根据所述第一货物集的历史存货记录统计出所述第一货物集的存货量；
根据所述第一货物集的出货操作确定出所述第一货物集的出货量，并判断所述第一货物集的存货量与所述第一货物集的出货量的大小；
当所述第一货物集的存货量大于所述第一货物集的出货量时，确定所述第一货物集存在剩余货量；
当所述第一货物集的存货量等于所述第一货物集的出货量时，确定所述第一货物集不存在剩余货量。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于顶部相机以及侧部相机确定出与所述第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置，包括：
基于顶部相机采集所述剩余货量的第一图像；
基于侧部相机采集所述剩余货量的第二图像，并对所述剩余货量的第一图像以及所述剩余货量的第二图像进行图像融合处理，得到所述剩余货量的二维图像；
将所述剩余货量的二维图像输入至训练好的神经网络模型中，得到所述剩余货量的三维图像；其中，所述神经网络模型由多个已知三维图像的二维样本图像训练得到；
根据所述剩余货量的三维图像得到与所述第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述在执行第一货物集的出货操作之后，判断所述第一货物集是否存在剩余货量之前，还包括：
当检测到所述第一货物集的存货量在预设时间间隔内未发生变化时，获取所述第一货物集的三维图像；
所述根据所述剩余货量的三维图像得到与所述第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置，包括：
分别将所述剩余货量的三维图像以及所述第一货物集的三维图像导入至三维模型中进行建模，并在与所述第一货物集的三维图像对应的三维模型中确定出与所述第一货物集的出货量对应的三维模型；
按照预设划分方式将所述与所述第一货物集的三维图像对应的三维模型划分为至少两个三维区域；
判断每个所述三维区域中是否同时存在所述第一货物集的部分剩余货量以及所述第一货物集的部分出货量；
当检测到每个所述三维区域中均不同时存在所述第一货物集的部分剩余货量以及所述第一货物集的部分出货量时，根据所述与所述第一货物集的出货量对应的三维模型确定出与所述第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述判断每个所述三维区域中是否同时存在所述第一货物集的部分剩余货量以及所述第一货物集的部分出货量之后，还包括：
当检测到任意一个所述三维区域中同时存在所述第一货物集的部分剩余货量以及所述第一货物集的部分出货量时，在所述与所述第一货物集的出货量对应的三维模型中对所述任意一个所述三维区域进行筛除处理；
根据处理后的所述与所述第一货物集的出货量对应的三维模型确定出与所述第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置；
当检测到任意至少两个所述三维区域中同时存在所述第一货物集的部分剩余货量以及所述第一货物集的部分出货量时，将所述任意至少两个所述三维区域中所有所述第一货物集的部分剩余货量放置在同一个所述三维区域，并在与所述第一货物集的三维图像对应的三维模型中对与所述第一货物集的出货量对应的三维模型进行更新；
根据更新后的所述与所述第一货物集的出货量对应的三维模型确定出与所述第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述与所述第一货物集的出货量对应的空间大小在预设区域内匹配出第二货物集，包括：
在预设区域内获取至少两个待匹配货物集的存货量；
计算出与每个所述待匹配货物集的存货量对应的空间大小，并根据所述与每个所述待匹配货物集的存货量对应的空间大小以及所述与所述第一货物集的出货量对应的空间大小的差值，在所述至少两个待匹配货物集中确定出第二货物集。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二货物集的初始位置以及所述与所述第一货物集的出货量对应的位置对所述第二货物进行转移处理，包括：
根据所述第二货物集的初始位置以及所述与所述第一货物集的出货量对应的位置生成至少两条移动路径；
判断所述至少两条移动路径是否为历史移动路径；
当所述至少两条移动路径中存在任意一条移动路径为所述历史移动路径时，基于所述历史移动路径对所述第二货物进行转移处理。
8.一种优化货物存放空间的货物转移装置，其特征在于，包括：
判断模块，用于在执行第一货物集的出货操作之后，判断所述第一货物集是否存在剩余货量；
第一处理模块，用于当确定所述第一货物集存在剩余货量时，基于顶部相机以及侧部相机确定出与所述第一货物集的出货量对应的空间大小以及位置；其中，所述顶部相机设置在所述第一货物集的正上方，所述侧部相机设置在所述第一货物集的正侧方；
匹配模块，用于基于所述与所述第一货物集的出货量对应的空间大小在预设区域内匹配出第二货物集；
第二处理模块，用于获取所述第二货物集的初始位置，并根据所述第二货物集的初始位置以及所述与所述第一货物集的出货量对应的位置对所述第二货物进行转移处理。
9.一种优化货物存放空间的货物转移装置，其特征在于，包括处理器以及存储器；
所述处理器与所述存储器连接；
所述存储器，用于存储可执行程序代码；
所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于执行如权利要求1-7任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机或处理器上运行时，使得所述计算机或处理器执行如权利要求1-7任一项所述方法的步骤。
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Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102663571A (zh) * | 2012-03-13 | 2012-09-12 | 浙江工商大学 | 一种电子商务智能分储系统的储位优化筛选方法 |
| CN105205629A (zh) * | 2014-06-30 | 2015-12-30 | 宝山钢铁股份有限公司 | 钢厂产成品仓储配送自动化控制方法 |
| CN105427070A (zh) * | 2015-11-06 | 2016-03-23 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种降低库存碎片率的方法及装置 |
| CN108469830A (zh) * | 2018-03-10 | 2018-08-31 | 康玲 | 一种基于无人机的智能仓储盘点系统及方法 |
| CN108482925A (zh) * | 2018-02-28 | 2018-09-04 | 中国烟草总公司北京市公司物流中心 | 一种暂存区管理方法 |
| US10300832B1 (en) * | 2016-09-19 | 2019-05-28 | Apple Inc. | Automated technique for configuring storage space |
| CN110009291A (zh) * | 2019-05-07 | 2019-07-12 | 宏图物流股份有限公司 | 一种仓库货物入库方法 |
| CN110705946A (zh) * | 2019-10-15 | 2020-01-17 | 秒针信息技术有限公司 | 货物配装方法及货物配装系统 |
| CN112407723A (zh) * | 2020-11-20 | 2021-02-26 | 深圳市海柔创新科技有限公司 | 货物整理方法、设备、仓储系统及存储介质 |
| CN113537850A (zh) * | 2020-04-14 | 2021-10-22 | 顺丰科技有限公司 | 仓储优化方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN114972931A (zh) * | 2022-08-03 | 2022-08-30 | 国连科技(浙江)有限公司 | 一种基于知识蒸馏的货物存放方法及装置 |
-
2022
- 2022-09-07 CN CN202211087271.6A patent/CN115187176B/zh active Active
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102663571A (zh) * | 2012-03-13 | 2012-09-12 | 浙江工商大学 | 一种电子商务智能分储系统的储位优化筛选方法 |
| CN105205629A (zh) * | 2014-06-30 | 2015-12-30 | 宝山钢铁股份有限公司 | 钢厂产成品仓储配送自动化控制方法 |
| CN105427070A (zh) * | 2015-11-06 | 2016-03-23 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种降低库存碎片率的方法及装置 |
| US10300832B1 (en) * | 2016-09-19 | 2019-05-28 | Apple Inc. | Automated technique for configuring storage space |
| CN108482925A (zh) * | 2018-02-28 | 2018-09-04 | 中国烟草总公司北京市公司物流中心 | 一种暂存区管理方法 |
| CN108469830A (zh) * | 2018-03-10 | 2018-08-31 | 康玲 | 一种基于无人机的智能仓储盘点系统及方法 |
| CN110009291A (zh) * | 2019-05-07 | 2019-07-12 | 宏图物流股份有限公司 | 一种仓库货物入库方法 |
| CN110705946A (zh) * | 2019-10-15 | 2020-01-17 | 秒针信息技术有限公司 | 货物配装方法及货物配装系统 |
| CN113537850A (zh) * | 2020-04-14 | 2021-10-22 | 顺丰科技有限公司 | 仓储优化方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN112407723A (zh) * | 2020-11-20 | 2021-02-26 | 深圳市海柔创新科技有限公司 | 货物整理方法、设备、仓储系统及存储介质 |
| CN114972931A (zh) * | 2022-08-03 | 2022-08-30 | 国连科技(浙江)有限公司 | 一种基于知识蒸馏的货物存放方法及装置 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 徐东升等: "基于马尔科夫决策过程的货物流的配给策略", 《管理工程学报》 * |
| 曹宏美等: "优化多品种货物配装的蚂蚁算法", 《交通与计算机》 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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