CN116152665A - 核电站用工器具登记方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明属于信息化建设技术领域，公开了一种工器具登记方法、装置、计算机设备和存储介质。工器具登记方法包括：当检测到高精度电子秤上有目标带入工器具时，开启物品识别摄像头并获取所述目标带入工器具的第一重量；通过所述物品识别摄像头获取所述目标带入工器具的第一工器具图像；基于所述第一工器具图像提取所述目标带入工器具的第一目标特征值；将所述第一目标特征值输入至训练好的深度学习模型中进行匹配，得到所述目标带入工器具对应的候选物品清单并展示在操作屏上；获取所述用户从所述候选物品清单中确定的目标物品；将所述第一重量、所述第一工器具图像、以及所述目标物品的物品参数进行对应存储，提高了现场工作的质量和效率。

Description

核电站用工器具登记方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本发明属于信息化建设技术领域，更具体地说，本发明涉及一种工器具登记方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

在核电站等防异物一级区域作业现场，其工作过程跟踪管理主要包括：工器具进出登记管理、工器具完整性分析、工作现场监控管理等。

目前，工作跟踪管理主要依靠纸质表单记录、外加现场守卫人工核实和检查的方式。该方法容易发生由于人为因素导致的登记不完整、记录错误、工具耗材登记缺失、出现偏差后无法有效追溯纠正等问题，由此给现场防异物工作带来较大的挑战。此外，人工登记速度较慢，给现场工作的高效执行带来一定影响。

有鉴于此，确有必要提供一种能够提高工作效率的工器具登记方法、装置、计算机设备和存储介质。

发明内容

本发明的目的在于，克服现有技术中的上述技术问题，提供一种能够提高工作效率的工器具登记方法、装置、计算机设备和存储介质。

为了实现上述发明目的，本发明提供了一种工器具登记方法，应用于工器具登记设备，所述工具器登记设备包括操作屏；所述工器具登记方法包括：

当检测到高精度电子秤上有目标带入工器具时，开启物品识别摄像头并获取所述目标带入工器具的第一重量；

通过所述物品识别摄像头获取所述目标带入工器具的第一工器具图像；

基于所述第一工器具图像提取所述目标带入工器具的第一目标特征值；

将所述第一目标特征值输入至训练好的深度学习模型中进行匹配，得到所述目标带入工器具对应的候选物品清单并展示在操作屏上；所述候选物品清单包括一个或多个候选物品的物品参数；

获取所述用户从所述候选物品清单中确定的目标物品；

将所述第一重量、所述第一工器具图像、以及所述目标物品的物品参数进行对应存储。

根据本发明工器具登记方法的一个实施例，所述工器具登记方法还包括：

当检测到用户在所述操作屏上的物品带入登记操作时，获取所述用户的人脸图像；

根据所述人脸图像确定所述用户的身份。

根据本发明工器具登记方法的一个实施例，所述将所述第一目标特征值输入至已训练好的深度学习模型中进行匹配，得到所述目标带入工器具对应的候选物品清单并展示在操作屏上包括：

将所述第一目标特征值输入至已训练好的深度学习模型中进行匹配，得到与所述第一目标特征值相匹配的候选物品集合；所述候选物品集合包括一个或多个候选物品以及对应的匹配相似值；

从所述候选物品集合中筛选所述匹配相似值大于预设阈值的候选物品；

将所述候选物品以及对应的物品参数形成候选物品清单，并展示在所述操作屏上。

根据本发明工器具登记方法的一个实施例，所述工器具登记方法还包括：

当检测到所述用户在所述操作屏上的物品带出登记操作时，获取所述用户的人脸图像；

根据所述人脸图像匹配对应的用户，并在所述操作屏上展示所述用户登记的用户物品清单；

获取所述用户从所述用户物品清单中确定的所述目标物品；

当检测到所述高精度电子秤上有所述目标物品对应的目标带出工器具时，开启所述物品识别摄像头并获取所述目标带出工器具的第二重量；

通过所述物品识别摄像头获取所述目标带出工器具的第二工器具图像；

基于所述第二工器具图像从所述用户登记的物品清单中进行匹配，得到匹配结果；

根据所述匹配结果判定所述目标物品对应的目标带入工器具是否存在缺损。

根据本发明工器具登记方法的一个实施例，所述根据所述匹配结果判定所述目标物品对应的目标带入工器具是否存在缺损包括：

当匹配成功时，计算所述第一重量与所述第二重量的偏差绝对值；

当所述偏差绝对值小于偏差阈值且所述偏差绝对值小于重量阈值时，则所述目标物品对应的目标带入工器具正常；所述重量阈值为所述第一重量与预设百分比的乘积；

获取所述用户在所述操作屏上的保存操作，记录所述用户将所述目标带出工器具带出所产生的行为数据。

根据本发明工器具登记方法的一个实施例，所述工器具登记方法还包括：

当不满足所述偏差绝对值小于偏差阈值且所述偏差绝对值小于重量阈值时、或者当匹配不成功时，则所述目标物品对应的目标带入工器具缺损；

触发偏差报警模式，记录所述目标物品对应的目标带入工器具的偏差；

通知现场管理员对所述偏差进行现场核对。

为了实现上述发明目的，本发明还提供了一种工器具登记装置，所述工器具登记装置包括：

工器具登记开启模块，用于当检测到高精度电子秤上有目标带入工器具时，开启物品识别摄像头并获取所述目标带入工器具的第一重量；

第一工器具图像获取模块，用于通过所述物品识别摄像头获取所述目标带入工器具的第一工器具图像；

候选物品清单获取模块，用于基于所述第一工器具图像提取所述目标带入工器具的第一目标特征值；将所述第一目标特征值输入至训练好的深度学习模型中进行匹配，得到所述目标带入工器具对应的候选物品清单并展示在操作屏上；所述候选物品清单包括一个或多个候选物品的物品参数；

目标物品确定模块，用于获取所述用户从所述候选物品清单中确定的目标物品；

存储模块，用于将所述第一重量、所述第一工器具图像、以及所述目标物品的物品参数进行对应存储。

根据本发明工器具登记装置的一个实施例，所述装置还包括身份确认模块，用于当检测到用户在所述操作屏上的物品带入登记操作时，获取所述用户的人脸图像；根据所述人脸图像确定所述用户的身份。

为了实现上述发明目的，本发明还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述工器具登记方法的步骤。

为了实现上述发明目的，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述工器具登记方法的步骤

上述工器具登记方法、装置、计算机设备和存储介质，当检测到用户将目标带入工器具放置在高精度电子秤上时，开启物品识别摄像头并获取目标带入工器具的第一重量；然后通过物品识别摄像头获取对应第一工器具图像，进而对第一工器具图像进行特征提取得到第一目标特征值，并通过训练好的深度学习模型根据第一目标特征值进行特征匹配，得到对应的候选物品清单；用户从候选物品清单中选择目标物品，并将目标物品的物品参数、以及第一重量、以及第一工器具图像共同对应存储。通过工器具登记设备完成对现场工作中，各个用户带入各个工器具进入工作区域的精细化管理，得到对工器具中多维度信息的记录，最大限度的减少或者避免工作现场物品丢失或损坏所导致的异常发生，以此提高了现场工作的质量和效率，保证现场工作的稳定运行。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式，对本发明工器具登记方法、装置、计算机设备和存储介质进行详细说明，其中：

图1为本发明的一个实施例中，工器具登记方法的应用场景图；

图2为本发明的一个实施例中，工器具登记设备的示意图；

图3为本发明的一个实施例中，工器具登记步骤的流程示意图；

图4为本发明的另一个实施例中，工器具登记方法的流程示意图；

图5为本发明的一个实施例中，工器具登记装置的结构框图；

图6为本发明的一个实施例中，计算机设备的结构图。

具体实施方式

为了使本发明的发明目的、技术方案及其技术效果更加清晰，以下结合附图和具体实施方式，对本发明进行进一步详细说明。应当理解的是，本说明书中描述的具体实施方式仅仅是为了解释本发明，并非为了限定本发明。

本发明提供的工器具登记方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。该工器具登记方法应用于工器具登记系统中。该工器具登记系统包括高精度电子秤102、物品识别摄像头104、运算主机106、操作屏108以及人脸识别摄像头110。其中，运算主机106分别与高精度电子秤102、物品识别摄像头104、操作屏108以及人脸识别摄像头相连，连接包括有线连接和网络连接。高精度电子秤102用于对工器具进行称重，进精度可以达到克；物品识别摄像头104用于对工器具进行拍照；操作屏108用于实现与用户的交互，用户可以在操作屏108上进行触摸、滑动和点击中的一种或多种操作，操作屏108还可以用于显示内容；运算主机106用于对数据进行处理。

根据本发明的一个实施例，工器具登记设备如图2所示，还包括活动监控摄像机、接口区、扫码枪、伸缩杆和喇叭。

根据本发明的一个实施例，如图3所示，提供了一种工器具登记方法，以该方法应用于图1或图2中的运算主机为例进行说明，包括以下步骤：

步骤202，当检测到高精度电子秤上有目标带入工器具时，开启物品识别摄像头并获取目标带入工器具的第一重量。

其中，高精度电子秤与运算主机相连，主要用于监测是否有工器具带入或带出；当监测到有工器具带入或带出时，触发工器具的物品登记操作，同时测量和登记工器具的重量，为运算主机分析工器具的带入带出的完整性提供数据和硬件支撑。

物品识别摄像头主要用于完成现场登记工器具的图片拍照，将拍摄得到的工器具图像传输给运算主机进行特征提取，以此完成物品自助化登记，提高现场操作便捷性和通行效率。

具体地，当用户将目标带入工器具放置在高精度电子秤上时，高精度电子秤根据有物品时的重量与无物品时的重量之间的变化，检测到有目标带入工器具时，将检测到的情况传输给运算主机，运算主机根据重量变化判断高精度电子秤上有目标带入工器具，开启物品识别摄像头。高精度电子秤测量目标带入工器具的第一重量并传输给运算主机进行记录保存。

根据本发明的一个实施例，方法还包括：当检测到用户在操作屏上的物品带入登记操作时，获取用户的人脸图像；根据人脸图像确定用户的身份。当检测到用户在操作屏上的物品带入登记操作时，通过人脸识别摄像头获取用户的人脸图像，将人脸图像与存储的人脸图像集进行匹配，得到用户的身份信息。

步骤204，通过物品识别摄像头获取目标带入工器具的第一工器具图像。

物品识别摄像头获取目标带入工器具的第一工器具图像，并将拍摄得到的第一工器具图像传输给运算主机进行特征提取，从第一工器具图像中提取出物品的品名、种类等基础数据信息形成第一目标特征值；或者物品识别摄像头根据拍摄得到的第一工器具图像直接进行特征提取，不需要传输给运算主机进行特征提取得到第一目标特征值。

步骤206，基于第一工器具图像提取目标带入工器具的第一目标特征值。

步骤208，将第一目标特征值输入至训练好的深度学习模型中进行匹配，得到目标带入工器具对应的候选物品清单并展示在操作屏上；候选物品清单包括一个或多个候选物品的物品参数。

其中，预设阈值可以是85％。候选物品清单包括一个或多个候选物品的物品参数，物品参数包括物品品名、规格、型号、种类等基础数据。

根据本发明的一个实施例，将第一目标特征值输入至已训练好的深度学习模型中进行匹配，得到目标带入工器具对应的候选物品清单并展示在操作屏上包括：将第一目标特征值输入至已训练好的深度学习模型中进行匹配，得到与第一目标特征值相匹配的候选物品集合；候选物品集合包括一个或多个候选物品以及对应的匹配相似值；从候选物品集合中筛选匹配相似值大于预设阈值的候选物品；将候选物品以及对应的物品参数形成候选物品清单，并展示在操作屏上。

根据本发明的一个实施例，生成深度学习模型的步骤包括：获取样本特征和对应的样本物品；将样本特征输入至深度学习模型中进行训练，得到输出结果；根据输出结果和对应的样本物品，对深度学习模型进行反馈更新，直至训练结束。

步骤210，获取用户从候选物品清单中确定的目标物品。

步骤212，将第一重量、第一工器具图像、以及目标物品的物品参数进行对应存储。

其中，目标物品为用户选中的目标带入工器具所对应的物品。操作屏上展示出候选物品清单，该清单中罗列出每个候选物品及其对应的物品参数，进一步，用户从清单出确定与目标带入工器具对应的候选物品并在操作屏中选中，选中操作可以是点击、触摸和滑动中的一种或多种操作。根据用户对操作屏的选中操作确定用户确定的目标物品，进而运算主机执行数据存储操作，将第一重量、第一工器具图像以及目标物品的物品参数对应存储至存储器中。

根据本发明的一个实施例，方法还包括：当检测到用户在操作屏上的物品带出登记操作时，获取用户的人脸图像；根据人脸图像匹配对应的用户，并在操作屏上展示用户登记的用户物品清单；获取用户从用户物品清单中确定的目标物品；当检测到高精度电子秤上有目标物品对应的目标带出工器具时，开启物品识别摄像头并获取目标带出工器具的第二重量；通过物品识别摄像头获取目标带出工器具的第二工器具图像；基于第二工器具图像从用户登记的物品清单中进行匹配，得到匹配结果；根据匹配结果判定目标物品对应的目标带入工器具是否存在缺损。

具体地，基于第二工器具图像从用户登记的物品清单中进行匹配，得到匹配结果包括如下步骤：物品识别摄像头或运算主机对第二工器具图像进行特征提取得到第二目标特征值，将第二目标特征值输入至训练好的深度学习模型中进行匹配，得到与第二目标特征值相匹配的匹配物品集合；匹配物品集合包括一个或多个匹配物品以及对应的匹配相似值；从匹配物品集合中筛选匹配相似值大于预设阈值的匹配物品得到目标筛选物品；判断目标筛选物品中是否包含目标带入工器具对应的目标物品，且目标物品的物品参数是否一致，机目标物品的工具部件、数量、规格、型号等基础数据是否一致。若一致，则说明匹配成功。

根据本发明的一个实施例，根据匹配结果判定目标物品对应的目标带入工器具是否存在缺损包括：当匹配成功时，计算第一重量与第二重量的偏差绝对值；当偏差绝对值小于偏差阈值且偏差绝对值小于重量阈值时，则目标物品对应的目标带入工器具正常；重量阈值为第一重量与预设百分比的乘积；获取用户在操作屏上的保存操作，记录用户将目标带出工器具带出所产生的行为数据。

根据本发明的一个实施例，方法还包括：当不满足偏差绝对值小于偏差阈值且偏差绝对值小于重量阈值时、或者当匹配不成功时，则目标物品对应的目标带入工器具缺损；触发偏差报警模式，记录目标物品对应的目标带入工器具的偏差；通知现场管理员对偏差进行现场核对。

上述工器具登记方法中，当检测到用户将目标带入工器具放置在高精度电子秤上时，开启物品识别摄像头并获取目标带入工器具的第一重量；然后通过物品识别摄像头获取对应第一工器具图像，进而对第一工器具图像进行特征提取得到第一目标特征值，并通过训练好的深度学习模型根据第一目标特征值进行特征匹配，得到对应的候选物品清单；用户从候选物品清单中选择目标物品，并将目标物品的物品参数、以及第一重量、以及第一工器具图像共同对应存储。通过工器具登记设备完成对现场工作中，各个用户带入各个工器具进入工作区域的精细化管理，得到对工器具中多维度信息的记录，最大限度的减少或者避免工作现场物品丢失或损坏所导致的异常发生，以此提高了现场工作的质量和效率，保证现场工作的稳定运行。

根据本发明的一个实施例，如图4所示，示出了一种工器具登记和完整性识别的流程示意图，包括如下步骤：

1、用户携带目标带入工器具到达作业区域进行带入物品登记；

2、使用人脸识别摄像头完成人员身份验证确认；

3、将要携带的目标带入工器具放置于高精度电子秤上，检测到重量变化后，启动物品识别摄像头；

4、物品识别摄像头提取特征值，同已完成预训练深度学习模型进行匹配，得出最接近特征值的预训练模型结果集合，以及对应的匹配相似值；其中，模型结果集合即候选物品清单；

5、根据模型结果集合，列出模型匹配相似值>85％的候选物品清单，清单中包含物品品名，规格、型号等基础数据，以供用户从物品清单中选择确认；

6、用户选中目标物品确认后，完成工器具进入隔离区登记操作，同时工器具登记设备会记录携带的目标物品的重量，带入登记图片，模型结果数据集等信息，供物品退出隔离区时进行完整性分析；

7、现场工作完成后，需要将物品带出区域时，先使用人脸识别摄像头完成人员身份确认，系统会列出当前用户登记的隔离区物品清单；

8、将工器具放置在高精度电子秤上，用户点击要带出隔离区域的物品，启动物品识别摄像头；

9、物品识别摄像头提取物品的特征值，同已完成预训练深度机器学习模型进行匹配，得出最接近特征值的预训练模型结果集合，以及对应的匹配相似值；

10、根据进入隔离区时登记的模型数据集，分析步骤9中模型结果集合中匹配相似值>85％的数据集中是否包含登记时的目标物品对应的模型数据集，同时数据集中的数量、工具部件是否同登记时的一致；若完全一致，则模型匹配成功，反之模型匹配失败；

11、深度学习模型匹配成功后，比较带入物品的第一重量与带出物品的第二重量的差值绝对值，该差值绝对值是否小于30克且小于登记物品(即第一重量)的3％；若上述条件都满足时，则重量对比成功，反之重量对比失败；

12、在步骤10或11中，模型匹配失败或重量对比失败时，则认为带出时物品存在缺损，系统将自动触发报警，通知现场管理员介入，人工对比登记的带入带出图片，定位问题原因，分析缺损部件，同时借助工作现场视频监控数据及时找回偏差缺损部件，避免异物/缺失部件留存作业区域，引发异物事件发生；

13、在步骤10或11中，当模型匹配和重量对比都成功时，则用户点击保存完成物品带出隔离区登记操作。保存的数据是完整记录，可以包括带出人，时间、物品规格型号、数量、重量、AI结果模型、拍照图片等数据。

14、同时根据人员，物品带入、带出登记数据，实时分析隔离区域内留存物品的详细清单，提高现场防异物管理能力。

本实施例中，通过工器具登记设备完成对现场工作中，各个用户带入各个工器具进入工作区域的精细化管理，得到对工器具中多维度信息的记录，最大限度的减少或者避免工作现场物品丢失或损坏所导致的异常发生，以此提高了现场工作的质量和效率，保证现场工作的稳定运行。

应该理解的是，虽然图3-4的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图3-4中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

根据本发明的一个实施例，如图5所示，提供了一种工器具登记装置500，包括：工器具登记开启模块502、第一工器具图像获取模块504、候选物品清单获取模块506、目标物品确定模块508以及存储模块510，其中：

工器具登记开启模块502，用于当检测到高精度电子秤上有目标带入工器具时，开启物品识别摄像头并获取目标带入工器具的第一重量。

第一工器具图像获取模块504，用于通过物品识别摄像头获取目标带入工器具的第一工器具图像。

候选物品清单获取模块506，用于基于第一工器具图像提取目标带入工器具的第一目标特征值；将第一目标特征值输入至训练好的深度学习模型中进行匹配，得到目标带入工器具对应的候选物品清单并展示在操作屏上；候选物品清单包括一个或多个候选物品的物品参数。

目标物品确定模块508，用于获取用户从候选物品清单中确定的目标物品。

存储模块510，用于将第一重量、第一工器具图像、以及目标物品的物品参数进行对应存储。

根据本发明的一个实施例，装置还包括身份确认模块，用于当检测到用户在操作屏上的物品带入登记操作时，获取用户的人脸图像；根据人脸图像确定用户的身份。

根据本发明的一个实施例，候选物品清单获取模块还用于将第一目标特征值输入至已训练好的深度学习模型中进行匹配，得到与第一目标特征值相匹配的候选物品集合；候选物品集合包括一个或多个候选物品以及对应的匹配相似值；从候选物品集合中筛选匹配相似值大于预设阈值的候选物品；将候选物品以及对应的物品参数形成候选物品清单，并展示在操作屏上。

根据本发明的一个实施例，装置还包括完整性验证模块，用于当检测到用户在操作屏上的物品带出登记操作时，获取用户的人脸图像；根据人脸图像匹配对应的用户，并在操作屏上展示用户登记的用户物品清单；获取用户从用户物品清单中确定的目标物品；当检测到高精度电子秤上有目标物品对应的目标带出工器具时，开启物品识别摄像头并获取目标带出工器具的第二重量；通过物品识别摄像头获取目标带出工器具的第二工器具图像；基于第二工器具图像从用户登记的物品清单中进行匹配，得到匹配结果；根据匹配结果判定目标物品对应的目标带入工器具是否存在缺损。

根据本发明的一个实施例，完整性验证模块还用于当匹配成功时，计算第一重量与第二重量的偏差绝对值；当偏差绝对值小于偏差阈值且偏差绝对值小于重量阈值时，则目标物品对应的目标带入工器具正常；重量阈值为第一重量与预设百分比的乘积；获取用户在操作屏上的保存操作，记录用户将目标带出工器具带出所产生的行为数据。

根据本发明的一个实施例，完整性验证模块还用于当不满足偏差绝对值小于偏差阈值且偏差绝对值小于重量阈值时、或者当匹配不成功时，则目标物品对应的目标带入工器具缺损；触发偏差报警模式，记录目标物品对应的目标带入工器具的偏差；通知现场管理员对偏差进行现场核对。

本实施例中，当检测到用户将目标带入工器具放置在高精度电子秤上时，开启物品识别摄像头并获取目标带入工器具的第一重量；然后通过物品识别摄像头获取对应第一工器具图像，进而对第一工器具图像进行特征提取得到第一目标特征值，并通过训练好的深度学习模型根据第一目标特征值进行特征匹配，得到对应的候选物品清单；用户从候选物品清单中选择目标物品，并将目标物品的物品参数、以及第一重量、以及第一工器具图像共同对应存储。通过工器具登记设备完成对现场工作中，各个用户带入各个工器具进入工作区域的精细化管理，得到对工器具中多维度信息的记录，最大限度的减少或者避免工作现场物品丢失或损坏所导致的异常发生，以此提高了现场工作的质量和效率，保证现场工作的稳定运行。

关于工器具登记装置的具体限定可以参见上文中对于工器具登记方法的限定，在此不再赘述。上述工器具登记装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

根据本发明的一个实施例，本发明提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是工器具登记系统，可以是终端，其内部结构图可以如图6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、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备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和计算机程序。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工器具登记方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

根据本发明的一个实施例，本发明提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述工器具登记方法的步骤。

根据本发明的一个实施例，本发明提供了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上述工器具登记方法的步骤。

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，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，本发明所提供的各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以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、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。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。以上实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种工器具登记方法，应用于工器具登记设备，所述工具器登记设备包括操作屏；其特征在于，所述方法包括：

当检测到高精度电子秤上有目标带入工器具时，开启物品识别摄像头并获取所述目标带入工器具的第一重量；

通过所述物品识别摄像头获取所述目标带入工器具的第一工器具图像；

基于所述第一工器具图像提取所述目标带入工器具的第一目标特征值；

将所述第一目标特征值输入至训练好的深度学习模型中进行匹配，得到所述目标带入工器具对应的候选物品清单并展示在操作屏上；所述候选物品清单包括一个或多个候选物品的物品参数；

获取所述用户从所述候选物品清单中确定的目标物品；

将所述第一重量、所述第一工器具图像、以及所述目标物品的物品参数进行对应存储。

2.根据权利要求1所述的工器具登记方法，其特征在于，所述工器具登记方法还包括：

当检测到用户在所述操作屏上的物品带入登记操作时，获取所述用户的人脸图像；

根据所述人脸图像确定所述用户的身份。

3.根据权利要求1所述的工器具登记方法，其特征在于，所述将所述第一目标特征值输入至已训练好的深度学习模型中进行匹配，得到所述目标带入工器具对应的候选物品清单并展示在操作屏上包括：

将所述第一目标特征值输入至已训练好的深度学习模型中进行匹配，得到与所述第一目标特征值相匹配的候选物品集合；所述候选物品集合包括一个或多个候选物品以及对应的匹配相似值；

从所述候选物品集合中筛选所述匹配相似值大于预设阈值的候选物品；

将所述候选物品以及对应的物品参数形成候选物品清单，并展示在所述操作屏上。

4.根据权利要求1所述的工器具登记方法，其特征在于，所述工器具登记方法还包括：

当检测到所述用户在所述操作屏上的物品带出登记操作时，获取所述用户的人脸图像；

根据所述人脸图像匹配对应的用户，并在所述操作屏上展示所述用户登记的用户物品清单；

获取所述用户从所述用户物品清单中确定的所述目标物品；

当检测到所述高精度电子秤上有所述目标物品对应的目标带出工器具时，开启所述物品识别摄像头并获取所述目标带出工器具的第二重量；

通过所述物品识别摄像头获取所述目标带出工器具的第二工器具图像；

基于所述第二工器具图像从所述用户登记的物品清单中进行匹配，得到匹配结果；

根据所述匹配结果判定所述目标物品对应的目标带入工器具是否存在缺损。

5.根据权利要求4所述的工器具登记方法，其特征在于，所述根据所述匹配结果判定所述目标物品对应的目标带入工器具是否存在缺损包括：

当匹配成功时，计算所述第一重量与所述第二重量的偏差绝对值；

当所述偏差绝对值小于偏差阈值且所述偏差绝对值小于重量阈值时，则所述目标物品对应的目标带入工器具正常；所述重量阈值为所述第一重量与预设百分比的乘积；

获取所述用户在所述操作屏上的保存操作，记录所述用户将所述目标带出工器具带出所产生的行为数据。

6.根据权利要求5所述的工器具登记方法，其特征在于，所述工器具登记方法还包括：

当不满足所述偏差绝对值小于偏差阈值且所述偏差绝对值小于重量阈值时、或者当匹配不成功时，则所述目标物品对应的目标带入工器具缺损；

触发偏差报警模式，记录所述目标物品对应的目标带入工器具的偏差；

通知现场管理员对所述偏差进行现场核对。

7.一种工器具登记装置，其特征在于，所述工器具登记装置包括：

工器具登记开启模块，用于当检测到高精度电子秤上有目标带入工器具时，开启物品识别摄像头并获取所述目标带入工器具的第一重量；

第一工器具图像获取模块，用于通过所述物品识别摄像头获取所述目标带入工器具的第一工器具图像；

候选物品清单获取模块，用于基于所述第一工器具图像提取所述目标带入工器具的第一目标特征值；将所述第一目标特征值输入至训练好的深度学习模型中进行匹配，得到所述目标带入工器具对应的候选物品清单并展示在操作屏上；所述候选物品清单包括一个或多个候选物品的物品参数；

目标物品确定模块，用于获取所述用户从所述候选物品清单中确定的目标物品；

存储模块，用于将所述第一重量、所述第一工器具图像、以及所述目标物品的物品参数进行对应存储。

8.根据权利要求7所述的工器具登记装置，其特征在于，所述工器具登记装置还包括身份确认模块，用于当检测到用户在所述操作屏上的物品带入登记操作时，获取所述用户的人脸图像；根据所述人脸图像确定所述用户的身份。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，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6中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，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

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