CN116468351B - 一种基于大数据的智慧物流管理方法、系统以及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于大数据的智慧物流管理方法、系统以及存储介质。该方法包括以下步骤：基于预设区域，获得预设区域内的存放物品的放置柜信息以及放置于放置柜内的物品存放信息；获得与放置柜信息对应的移动终端信息；基于移动终端信息获得放置柜中物品的第一输出信息；移动终端基于预先设置的路径进行移动；采集移动终端移动路径上的图像数据；基于图像数据获得标记点信息；基于移动终端信息与标记点信息中的距离信息差值，获得放置柜物品的第二输出信息；所述移动终端基于第二输出信息，于放置柜中存取相应物品；该基于大数据的智慧物流管理方法，提高移动终端的移动效率，降低移动终端急刹次数，提高移动终端的使用寿命。
Description
技术领域
本发明属于物流管理技术领域，具体涉及一种基于大数据的智慧物流管理方法。
背景技术
现代物流是提高企业经济效益的重要源泉，它是一种以高新技术为基础的先进经营方式和管理方式，将会有效地整合资源，降低成本，提高效率，进一步改善投资环境，扩大对外开放，促进国内物流业持续发展，加快流通现代化、规范市场经济秩序，加快企业及产业结构调整，大大提高整个社会生产力和市场竞争力。
现有的物品出货仓库在物流管理上一般都会追求高效，现代物流存储体系内一般会搭配自移动物流车以及智慧管理货架来作为提效设备使用，自移动物流车在库内的移动速度受限，需要依赖多传感器来辅助使用，当出现突发情况时，往往需要以急刹的形式来减速停止物流车或进行减速换道，该方式容易对物流车造成损害，影响其使用寿命，并且在检测死角出现时，容易出现规避不及的可能性；综上，现有的物流区域内的物流车基于物品流转的方式较为落后。
发明内容
本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种结构简单，设计合理、可以很好应对突发情况的基于大数据的智慧物流管理方法。
本发明通过以下技术方案来实现上述目的：
本发明第一方面公开了一种基于大数据的智慧物流管理方法，该方法包括以下步骤：
基于预设区域，获得预设区域内的存放物品的放置柜信息以及放置于放置柜内的物品存放信息；
获得与放置柜信息对应的移动终端信息；
基于移动终端信息获得放置柜中物品的第一输出信息；
移动终端基于预先设置的路径进行移动；
采集移动终端移动路径上的图像数据；
基于图像数据获得标记点信息；
基于移动终端信息与标记点信息中的距离信息差值，获得放置柜物品的第二输出信息；
所述移动终端基于第二输出信息，于放置柜中存取相应物品。
作为本发明的进一步优化方案，所述放置柜信息与物品存放信息相互关联存储，其中，所述放置柜信息包括整体位置信息以及放置柜内外环境信息，所述物品存放信息包括物品自身信息、关联的放置柜信息。
作为本发明的进一步优化方案，所述标记点信息包括固定终端信息；
固定终端于预设的固定坐标位置以预设的动作模式进行动作；
所述标记点信息包括活动终端信息；
活动终端于非预设的路径进行移动。
作为本发明的进一步优化方案，基于移动终端信息与标记点信息中的距离信息差值，获得标记点的连续图像数据，基于连续图像数据判断标记点是否会干扰所述移动终端的移动路径，若存在干扰，则判断所述干扰的程度，基于干扰的程度，所述移动终端调整所述移动路径或调整移动速度。
作为本发明的进一步优化方案，基于移动终端与移动路径上最后一个标记点的干扰关系，获得放置柜物品的第二输出信息；其中，所述干扰关系包括是否存在干扰以及干扰程度。
作为本发明的进一步优化方案，基于连续图像数据获得间隔相同时间的单张图像数据，基于单张图像数据获得像素类型数量值，基于历史存在干扰的单张图像数据中的像素类型数量值以及此次获得的多张单张图像数据中的像素类型数量值，获得移动终端是否存在干扰的判断。
作为本发明的进一步优化方案，基于连续图像数据获得连续的前后两张的单张图像数据，基于所有的单张图像数据，获得标记点中的特殊点变化数据，基于标记点中的特殊点变化数据获得移动终端是否存在干扰的判断。
作为本发明的进一步优化方案，基于连续图像数据获得单张图像数据，基于单张图像数据获得图像特征，其中，所述图像特征包括物品边缘图像特征与标记点边缘图像特征，基于图像特征的面积获得移动终端是否存在干扰的判断。
作为本发明的进一步优化方案，基于放置柜靠近移动特征的移动路径上的边缘底点，建立坐标系，获得带有标记点的图像数据，获得图像数据中的像素值集，基于像素值集获得标记点边缘图像特征曲线与物品边缘图像特征曲线，获得移动终端是否存在干扰的判断；其中，判断函数为：
；
其中，A1为像素类型权重，A2为物体关键点的移动变化数据的权重，A3为图像特征权重，M1为历史存在威胁的图片中的像素类型数量值，M2为采集的图片中的像素类型数量值，µ为关键点的平均匹配程度数值；表示连续两帧中前一帧的第i个特征关键点的向量，表示连续两帧中后一帧的第i个特征关键点的向量，n表示所采用的特征关键点的数量，K表示图像特征的总数量，该图像特征为物体边缘图像特征以及物品边缘图像特征，vj表示第j个图像特征的面积，Fj（x，y）为第j个图像特征曲线的函数。
本发明第二方面公开了一种基于大数据的智慧物流管理系统，包括存储器与处理器，所述存储器中包括基于大数据的智慧物流管理方法程序，所述基于大数据的智慧物流管理方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
基于预设区域，获得预设区域内的存放物品的放置柜信息以及放置于放置柜内的物品存放信息；
获得与放置柜信息对应的移动终端信息；
基于移动终端信息获得放置柜中物品的第一输出信息；
移动终端基于预先设置的路径进行移动；
采集移动终端移动路径上的图像数据；
基于图像数据获得标记点信息；
基于移动终端信息与标记点信息中的距离信息差值，获得放置柜物品的第二输出信息；
所述移动终端基于第二输出信息，于放置柜中存取相应物品。
本发明第三方面公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括一种基于大数据的智慧物流管理方法程序，所述一种基于大数据的智慧物流管理方法程序被处理器执行时，实现如上所述的一种基于大数据的智慧物流管理方法的步骤。
本发明的有益效果在于：本发明基于移动终端在锁定货物位置后，向货物位置方向移动时而进行的管理使用，通过对移动终端与标记点之间距离来触发标记点是否会对移动终端造成干扰的判断，若不会造成干扰，则移动终端基于原移动路径继续移动；若会造成干扰，则移动终端会改变移动路径或改变在移动路径上的速度，以此来提高移动终端的移动效率，降低移动终端急刹次数，提高移动终端的使用寿命。
附图说明
图1是本发明一种基于大数据的智慧物流管理方法的流程示意图；
图2是本发明一种基于大数据的智慧物流管理方法的架构示意图；
图3是本发明一种基于大数据的智慧物流管理系统的系统框图；
图4是本发明一种基于大数据的智慧物流管理系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本申请作进一步详细描述，有必要在此指出的是，以下具体实施方式只用于对本申请进行进一步的说明，不能理解为对本申请保护范围的限制，该领域的技术人员可以根据上述申请内容对本申请作出一些非本质的改进和调整。
实施例1
如图1、图2所示，一种基于大数据的智慧物流管理方法，
该方法包括以下步骤：
步骤S102，基于预设区域，获得预设区域内的存放物品的放置柜信息以及放置于放置柜内的物品存放信息；
步骤S104，获得与放置柜信息对应的移动终端信息；
步骤S106，基于移动终端信息获得放置柜中物品的第一输出信息；
步骤S108，移动终端基于预先设置的路径进行移动；
步骤S110，采集移动终端移动路径上的图像数据；
步骤S112，基于图像数据获得标记点信息；
步骤S114，基于移动终端信息与标记点信息中的距离信息差值，获得放置柜物品的第二输出信息；
步骤S116，所述移动终端基于第二输出信息，于放置柜中存取相应物品。
在本方案中，通过上述方法来对物流体系中的移动终端进行移动控制，移动终端多用于提取货物进行输送，本申请中的方案是基于移动终端在锁定货物位置后，向货物位置方向移动时而进行的管理使用，通过对移动终端与标记点之间距离来触发标记点是否会对移动终端造成干扰的判断，若不会造成干扰，则移动终端基于原移动路径继续移动；若会造成干扰，则移动终端会改变移动路径或改变在移动路径上的速度，以此来提高移动终端的移动效率，降低移动终端急刹次数，提高移动终端的使用寿命。
进一步的，所述放置柜信息与物品存放信息相互关联存储，其中，所述放置柜信息包括整体位置信息以及放置柜内外环境信息，所述物品存放信息包括物品自身信息、关联的放置柜信息。
具体的，放置柜内可以设置存储物品的空间设置相应的尺寸标码，当货物放置其空间内时，记录相应货物的长宽高，将货物与该放置柜自身编码以及占有的空间标码进行关联存储，基于预设的显示形式于显示装置内进行显示，放置柜自身编码为特有编码，可以基于自身编码来获得该放置柜的具体位置；货物具有物品存放信息，物品存放信息即可以包括自身尺寸特征信息、物品种类、质量特征信息以及其他信息。
进一步的，所述标记点信息包括固定终端信息；
固定终端于预设的固定坐标位置以预设的动作模式进行动作；
再进一步的，所述标记点信息包括活动终端信息；
活动终端于非预设的路径进行移动。
需要说明的是，上述移动终端包括移动小车等自驱动移动装置，放置柜则可以为仅提供放置存储功能的柜体设备，由可虚化为标记点的固定终端通过自身移动的方式来存取放置于放置柜内的物品货物，此时，所述固定终端是基于预设的连串式的固定坐标位置信息进行移动；放置柜还可以为自身货道带有提取货物设备的形式，如自动售卖的饮料柜，或基于上柜板设置可移动的抓取机械臂（该部分均为现有技术），若采用自带提取货物设备的形式的放置柜，则固定终端为设置在放置柜货物输出口位置的固定转运机器人。
进一步的需要说明的是，上述中的活动终端可以为其他移动终端（承载货物物品或非承载货物物品）或质检检测、整理货物、巡查等职位的工作人员。
进一步的，基于移动终端信息与标记点信息中的距离信息差值，获得标记点的连续图像数据，基于连续图像数据判断标记点是否会干扰所述移动终端的移动路径，若存在干扰，则判断所述干扰的程度，基于干扰的程度，所述移动终端调整所述移动路径或调整移动速度。
需要说明的是，本申请中的方案是基于固定终端或活动终端中的物品以及货物对移动终端是否造成干扰来进行判断，固定终端与活动终端本身是否会对移动终端造成干扰则不考虑（或较少考虑，因为该部分为现有技术，可以通过相应的摄像组件直接采集图像来判断，因此该部分并非为本说明书需要解释的重点）。
进一步的，基于移动终端与移动路径上最后一个标记点的干扰关系，获得放置柜物品的第二输出信息；其中，所述干扰关系包括是否存在干扰以及干扰程度。
还需要说明的是，依据上述物品柜的形式，该第二输出信息中所包含的信息也可以基于标记点的干扰情况来做调整，如，采用一个放置柜可能设置多个输出口位置，基于待出货货物靠近某一输出口，即该输出口即为最佳输出口，若最佳输出口外存在相应的终端干扰，则可以选择除最佳输出口外的其他输出口，即调整移动终端的最终位置，该最终位置信息可以被包含于第二输出信息内；并且，还需要说明的是，第二输出信息可以与第一输出信息相同，当两者相同时，则不需要调整相应的输出信息。
还需要补充说明的是，第二输出信息可以根据实际的货物物品存放的需求来决定，如，第二输出信息包含了待出货的物品信息，若某一物品因干扰情况不好出货，则可以考虑更换相应的待出货的物品，相应的物品可能在同一张物品柜上，也可能不在同一张物品柜上；当然，本申请是对可能对移动终端造成干扰的固定终端或活动终端进行预测判断，在实际的使用中，移动终端本身自带相应的检测端，来防止可能的碰撞，固定终端与活动终端本身还可以通过其他监测管理手段来辅助整个物流存取输送使用，该部分对本申请并无太大关联与影响，在此不再累述。
具体的，本申请可以通过如下三种或任意几种的组合来实现对固定终端、活动终端动作是否会产生干扰的判断：
A、基于连续图像数据获得间隔相同时间的单张图像数据，基于单张图像数据获得像素类型数量值，基于历史存在干扰的单张图像数据中的像素类型数量值以及此次获得的多张单张图像数据中的像素类型数量值，获得移动终端是否存在干扰的判断。
B、基于连续图像数据获得连续的前后两张的单张图像数据，基于所有的单张图像数据，获得标记点中的特殊点变化数据，基于标记点中的特殊点变化数据获得移动终端是否存在干扰的判断。
C、基于连续图像数据获得单张图像数据，基于单张图像数据获得图像特征，其中，所述图像特征包括物品边缘图像特征与标记点边缘图像特征，基于图像特征的面积获得移动终端是否存在干扰的判断。
结合上述方案A、方案B与方案C，具体提供一种最佳的判断方式：基于放置柜靠近移动特征的移动路径上的边缘底点，建立坐标系，获得带有标记点的图像数据，获得图像数据中的像素值集，基于像素值集获得标记点边缘图像特征曲线与物品边缘图像特征曲线，获得移动终端是否存在干扰的判断；其中，判断函数为：
；
其中，A1为像素类型权重，A2为物体关键点的移动变化数据的权重，A3为图像特征权重，M1为历史存在威胁的图片中的像素类型数量值，M2为采集的图片中的像素类型数量值，µ为关键点的平均匹配程度数值；表示连续两帧中前一帧的第i个特征关键点的向量，表示连续两帧中后一帧的第i个特征关键点的向量，n表示所采用的特征关键点的数量，K表示图像特征的总数量，该图像特征为物体边缘图像特征以及物品边缘图像特征，vj表示第j个图像特征的面积，Fj（x，y）为第j个图像特征曲线的函数。
还需要说明的是，移动终端的数量可以为若干组，即若干组移动终端对应一个放置柜，也可以选择多个移动终端自由搭配相应的放置柜或货物物品，前者移动路径更为清楚简单，后者可能需要搭配相应的导航系统才可以，本申请可以基于大数据进行训练，通过卷积神经网络建立模型，通过训练的方式来提高判断的精准性，以此来精确判断固定终端在抽拿较大或较长物品时是否会对移动终端造成干扰的情景（情景一）以及活动终端在较长物品横置走道或在转角处转弯的情况下造成干扰的情景（情景二），在情景一与情景二中，移动终端可以实现提前减速，以及减速换道、后退换道的操作。
实施例2
如图3与图4所示，一种基于大数据的智慧物流管理系统2，包括存储器21与处理器22，所述存储器21中包括基于大数据的智慧物流管理方法程序，所述基于大数据的智慧物流管理方法程序被所述处理器22执行时实现如下步骤：
基于预设区域，获得预设区域内的存放物品的放置柜信息以及放置于放置柜内的物品存放信息；
获得与放置柜信息对应的移动终端信息；
基于移动终端信息获得放置柜中物品的第一输出信息；
移动终端基于预先设置的路径进行移动；
采集移动终端移动路径上的图像数据；
基于图像数据获得标记点信息；
基于移动终端信息与标记点信息中的距离信息差值，获得放置柜物品的第二输出信息；
所述移动终端基于第二输出信息，于放置柜中存取相应物品。
基于本实施例中的内容，需要指出的是，该系统包括，
移动终端，其被配置为接收输出信息，获得移动路径，基于移动路径移动；
检测单元，其被配置为设置于移动终端表面，用于采集移动终端与障碍物之间的距离；
采集单元，其被配置为采集移动终端的路径上的连续数据；
处理单元，其被配置为接收采集组件输入的连续图像数据，并对连续图像数据进行处理，若判断连续图像中的标记点可能会对移动终端产生干扰，若会产生干扰，则更改输出信息并通过输出单元输出至移动终端；
输出单元，其被配置为接收处理单元处理后的数据，发送至移动终端。
实施例3
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括一种基于大数据的智慧物流管理方法程序，所述一种基于大数据的智慧物流管理方法程序被处理器执行时，实现如上所述的一种基于大数据的智慧物流管理方法的步骤。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，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全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，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，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
Claims (7)
1.一种基于大数据的智慧物流管理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
基于预设区域，获得预设区域内的存放物品的放置柜信息以及放置于放置柜内的物品存放信息；
获得与放置柜信息对应的移动终端信息；
基于移动终端信息获得放置柜中物品的第一输出信息；
移动终端基于预先设置的路径进行移动；
采集移动终端移动路径上的图像数据；
基于图像数据获得标记点信息；
基于移动终端信息与标记点信息中的距离信息差值，获得放置柜物品的第二输出信息；
所述移动终端基于第二输出信息，于放置柜中存取相应物品；
所述标记点信息包括固定终端信息；
固定终端于预设的固定坐标位置以预设的动作模式进行动作；
所述标记点信息包括活动终端信息；
活动终端于非预设的路径进行移动；
基于移动终端信息与标记点信息中的距离信息差值，获得标记点的连续图像数据，基于连续图像数据判断标记点是否会干扰所述移动终端的移动路径，若存在干扰，则判断所述干扰的程度，基于干扰的程度，所述移动终端调整所述移动路径或调整移动速度；
基于移动终端与移动路径上最后一个标记点的干扰关系，获得放置柜物品的第二输出信息；其中，所述干扰关系包括是否存在干扰以及干扰程度。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧物流管理方法，其特征在于：基于连续图像数据获得间隔相同时间的单张图像数据，基于单张图像数据获得像素类型数量值，基于历史存在干扰的单张图像数据中的像素类型数量值以及此次获得的多张单张图像数据中的像素类型数量值，获得移动终端是否存在干扰的判断。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧物流管理方法，其特征在于：基于连续图像数据获得连续的前后两张的单张图像数据，基于所有的单张图像数据，获得标记点中的特殊点变化数据，基于标记点中的特殊点变化数据获得移动终端是否存在干扰的判断。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧物流管理方法，其特征在于：基于连续图像数据获得单张图像数据，基于单张图像数据获得图像特征，其中，所述图像特征包括物品边缘图像特征与标记点边缘图像特征，基于图像特征的面积获得移动终端是否存在干扰的判断。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧物流管理方法，其特征在于：基于放置柜靠近移动特征的移动路径上的边缘底点，建立坐标系，获得带有标记点的图像数据，获得图像数据中的像素值集，基于像素值集获得标记点边缘图像特征曲线与物品边缘图像特征曲线，获得移动终端是否存在干扰的判断；其中，判断函数为：
；
其中，A1为像素类型权重，A2为物体关键点的移动变化数据的权重，A3为图像特征权重，M1为历史存在威胁的图片中的像素类型数量值，M2为采集的图片中的像素类型数量值，µ为关键点的平均匹配程度数值；表示连续两帧中前一帧的第i个特征关键点的向量，/>表示连续两帧中后一帧的第i个特征关键点的向量，n表示所采用的特征关键点的数量，K表示图像特征的总数量，该图像特征为物体边缘图像特征以及物品边缘图像特征，vj表示第j个图像特征的面积，Fj（x，y）为第j个图像特征曲线的函数。
6.一种基于大数据的智慧物流管理系统，其特征在于，包括存储器与处理器，所述存储器中包括如权利要求1所述的基于大数据的智慧物流管理方法程序，所述基于大数据的智慧物流管理方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
基于预设区域，获得预设区域内的存放物品的放置柜信息以及放置于放置柜内的物品存放信息；
获得与放置柜信息对应的移动终端信息；
基于移动终端信息获得放置柜中物品的第一输出信息；
移动终端基于预先设置的路径进行移动；
采集移动终端移动路径上的图像数据；
基于图像数据获得标记点信息；
基于移动终端信息与标记点信息中的距离信息差值，获得放置柜物品的第二输出信息；
所述移动终端基于第二输出信息，于放置柜中存取相应物品。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括一种基于大数据的智慧物流管理方法程序，所述一种基于大数据的智慧物流管理方法程序被处理器执行时，实现如权利要求1至5中任一项所述的一种基于大数据的智慧物流管理方法的步骤。
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