CN116523438B - 基于人脸识别的物资管理与安防系统 - Google Patents

基于人脸识别的物资管理与安防系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于人脸识别的物资管理与安防系统，涉及物资管理技术领域，解决了未分析对应仓储区域的仓储速率，来确认仓储区域的余量变化和所存放的物资未进行安全防护处理的技术问题，对仓库的进货量以及出货量进行监测，并对仓储空间实时更新，根据所分析的预完成时间，确认记录周期，再根据所确认的记录周期，对此记录周期内所产生的数据进行分析，判定是否需要对进货量进行限制，再以前一天的出货量限制今天的进货量，完成一个进出动态平衡，从而确保对应的仓储空间不会出现储满的情况，此种方式，不仅可提升数值的准确度，还可避免对应的仓储空间被储满，达到动态平衡，避免出现货物积压的情况发生。

Description

基于人脸识别的物资管理与安防系统
技术领域
本发明属于物资管理技术领域，具体是基于人脸识别的物资管理与安防系统。
背景技术
物资包括有生活物资和快递物资，对快递物资进行存储时，一般需要采用指定的仓储区域进行物资存放。
专利公开号为CN114037377A的发明公开了一种基于射频识别技术的工器具库房物资管理系统，包括感知层、数据层、业务层和用户层，所述感知层的输出端与数据层的输入端连接，所述数据层的输出端与业务层的输入端连接，所述业务层的输出端与用户层的输入端连接；所述感知层包括二维码扫描、网络与通信和资产通道门；所述数据层包括数据分析、数据储存、数据统计和数据迁移；本发明根据智慧仓库的发展趋势与现状需求，以仓库物资管理为核心，基于移动端应用、IOT物联网、RFID射频识别、大数据技术以及AR人脸识别等先进技术手段进行开发的一个全生命周期溯源监控管理系统，形成一个信息化、系统化的生产工器具管理信息化改造的行业解决方案。
在进行具体的物资管理过程中，在进行物资存放时，提前进行信息记录，后续，再进行物资提取时，进行信息匹配，完成物资的整体管理效果，但此种方式，仍存在以下不足，需进行改进：
1、未分析对应仓储区域的仓储速率，来确认仓储区域的余量变化，保障仓储区域不会出现货物积压的情况；
2、所存放的物资未进行安全防护处理，其物资安全隐患为一个主要解决问题。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本发明提出了基于人脸识别的物资管理与安防系统，用于解决未分析对应仓储区域的仓储速率，来确认仓储区域的余量变化和所存放的物资未进行安全防护处理的技术问题。
为实现上述目的，根据本发明的第一方面的实施例提出，基于人脸识别的物资管理系统，其特征在于，包括数据获取单元、物资管理中心以及监测单元，其中物资管理中心包括仓储管理终端以及安全管理终端；
所述仓储管理终端包括仓储空间更新单元、实时分析单元、周期记录单元以及自适应限制单元；
所述数据获取单元，用于对指定仓库单位时间内的进货量以及出货量进行获取，并将所获取的进货量以及出货量传输至仓储管理终端内；
所述仓储空间更新单元，根据所获取的进货量以及出货量，对仓储空间实时更新，具体方式为：
将仓储空间的剩余量标记为SYi，其中i代表不同的仓储空间；
将单位时间的进货量标记为JHi-k，将单位时间的出货量标记为CHi-k，其中k代表不同的单位时间；
采用SYi+CHi-k-JHi-k＝GXi得到对应仓储空间的更新参数GXi，将更新参数GXi与预设值Y1进行比对，当GXi＜Y1时，继续进行仓储空间更新处理，反之，生成实时分析信号，并将实时分析信号传输至实时分析单元内；
所述实时分析单元，根据所生成的实时分析信号，对过往大量单位时间的进货量以及出货量进行分析，具体方式为：
对数据获取单元所获取的过往大量单位时间的进货量以及出货量进行提取，并将进货量或出货量依次进行均值处理，得到进货均值JH以及出货均值CH；
当JH＞CH时，执行下一步骤，反之，返回仓储空间实时更新环节；
从仓储空间更新单元内获取仓储空间的更新参数GXi，并获取进货均值JH以及出货均值CH的差值，其差值＝JH-CH，后续再通过GXi÷差值＝预完成时间；
将所获取的预完成时间传输至周期记录单元内，周期记录单元进行周期记录处理，执行周期T，其中T＝预完成时间÷2，对周期T内所出现的进货总量以及出货总量再次进行获取，当进货总量＞出货总量时，生成限制信号，反之，不进行任何处理；
根据所生成的限制信号，对此限制信号时间点前一组时间单位的出货量进行记录，将前一组时间单位的出货量拟定为本时间单位的进货限定值，并将所确定的进货限定值传输至自适应限制单元内；
所述自适应限制单元，根据所确定的进货限定值，对当天的进货量进行限制；
所述安全管理终端包括特征值分析单元、存储单元、路径追踪单元、主分析单元以及物资确认单元；
所述监测单元，用于对进入仓储空间进行物资存储的人员脸部图像进行监测并获取，并将所获取的人员脸部图像传输至特征值分析单元内；
所述特征值分析单元，根据所获取的人员脸部图像，进行人脸识别处理，确定对应进入人员的人脸特征值，并将所确定的人脸特征值与存储单元内预设值进行比对，若存在比对结果时，不进行任何处理，若不存在比对结果时，生成路径追踪信号，并传输至路径追踪单元内；
所述路径追踪单元，根据所生成的路径追踪信号，对进入人员进行路径追踪监测，并生成监测视频，并将所生成的路径追踪监测视频传输至物资确认单元内；
所述物资确认单元，根据路径追踪监测视频，对进入人员所拿物资的点位进行记录，获取对应物资的基本信息，确认对应物资存放人员的人员信息，并向存放人员发送确认信息，若存放人员完成确认，生成确认信号，传输至主分析单元内，若存在人员未完成确认，不进行任何处理；
所述主分析单元，对物资确认单元所确认的物资信息进行接收，分析是否接收到物资确认单元所发送的确认信号，若接收到确认信号，便生成取出信号；
若未接收到确认信号，则进行进人人员的人员信息确认，根据所获取的进入人员的人脸特征值，根据所获取的人脸特征值，从大数据内确认进入人员的直属单位；
从所获取对应物资的基本信息内，确认对应物资存放人员的人员信息，并从所确认人员信息内，确认存放人员的直属单位；
分析进入人员以及存放人员的直属单位是否一致，若处于一致状态，则生成取出信号；
若并不处于一致状态，则生成不可取出信号。
优选的，基于人脸识别的物资管理系统的安防系统，包括监测探头以及人脸识别设备；
其中，监测探头设置于物资管理处入口处以及内部仓储区域处，用于获取监测区域的图像以及视频；
所述人脸识别设备，用于对进入人员的人脸特征进行识别。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：预先对仓库的进货量以及出货量进行监测，并对仓储空间实时更新，当仓储空间剩余量达到指定值后，便再次进行分析处理，确认过往参数中，进货量与出货量之间的差值，对预完成时间进行分析，根据所分析的预完成时间，确认记录周期，再根据所确认的记录周期，对此记录周期内所产生的数据进行分析，判定是否需要对进货量进行限制，再以前一天的出货量限制今天的进货量，完成一个进出动态平衡，从而确保对应的仓储空间不会出现储满的情况，此种方式，不仅可提升数值的准确度，还可避免对应的仓储空间被储满，达到动态平衡，避免出现货物积压的情况发生；
根据所确认的拿取物资，分析存放人员的信息，预先进行人员确认，若存放人员未进行确认，便需要进行信息识别，分析对应人员是否属于同一直属单位，来判定是否可将物资取出，通过此种方式，提升物资存放过程中的安防效果，同时，提升工作效率，在进行物资拿取过程中，便进行人员确认，在进入人员再次到达出口时，便可直接进行出入，减少工作时间。
附图说明
图1为本发明原理框架示意图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明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它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
请参阅图1，本申请提供了基于人脸识别的物资管理系统，包括数据获取单元、物资管理中心以及监测单元，其中物资管理中心包括仓储管理终端以及安全管理终端；
所述数据获取单元与仓储管理终端输入端电性连接，所述监测单元与安全管理终端输入端电性连接；
所述仓储管理终端包括仓储空间更新单元、实时分析单元、周期记录单元以及自适应限制单元，其中仓储空间更新单元与实时分析单元之间双向连接，所述实时分析单元与周期记录单元之间双向连接，所述实时分析单元与自适应限制单元输入端电性连接；
所述安全管理终端包括特征值分析单元、存储单元、路径追踪单元、主分析单元以及物资确认单元，所述特征值分析单元与存储单元以及路径追踪单元输入端电性连接，所述路径追踪单元与物资确认单元输入端电性连接，所述物资确认单元以及存储单元均与主分析单元输入端电性连接；
所述数据获取单元，用于对指定仓库单位时间内的进货量以及出货量进行获取，并将所获取的进货量以及出货量传输至仓储管理终端内，其中单位时间一般拟定为一天；
所述仓储管理终端内部的仓储空间更新单元，根据所获取的进货量以及出货量，对仓储空间实时更新，并根据实时更新结果，生成实时分析信号，并将实时分析信号传输至实时分析单元内，其中，进行更新的具体方式为：
将仓储空间的剩余量标记为SYi，其中i代表不同的仓储空间；
将单位时间的进货量标记为JHi-k，将单位时间的出货量标记为CHi-k，其中k代表不同的单位时间；
采用SYi+CHi-k-JHi-k＝GXi得到对应仓储空间的更新参数GXi，将更新参数GXi与预设值Y1进行比对，其中预设值Y1的具体取值由操作人员根据经验拟定，其中预设值Y1一般拟定为对应仓储空间整体容量的一半容量，当GXi＜Y1时，继续进行仓储空间更新处理，反之，生成实时分析信号，并将实时分析信号传输至实时分析单元内。
所述实时分析单元，根据所生成的实时分析信号，对过往大量单位时间的进货量以及出货量进行分析，获取一组预完成时间，再通过周期记录单元，记录一组监测周期，分析此记录周期内，进货量与出货量之间的数值变化，并对变化数值进行分析，将分析结果传输至自适应限制单元内，其中，进行分析的具体方式为：
对数据获取单元所获取的过往大量单位时间的进货量以及出货量进行提取，并将进货量或出货量依次进行均值处理，得到进货均值JH以及出货均值CH；
当JH＞CH时，执行下一步骤，反之，返回仓储空间实时更新环节，具体的，当进货量大于出货量时，便会造成仓储空间逐渐减少，故需要进行后续处理，对其进行限制，避免仓储空间不够用的情况出现，若进货量小于或等于出货量，便代表仓储空间的空间剩余量不会出现逐渐减少的情况，故不需要进行处理；
从仓储空间更新单元内获取仓储空间的更新参数GXi，并获取进货均值JH以及出货均值CH的差值，其差值＝JH-CH，后续再通过GXi÷差值＝预完成时间，具体的，此处的预完成时间为对应仓储空间被储满的预估时间；
将所获取的预完成时间传输至周期记录单元内，周期记录单元进行周期记录处理，执行周期T，其中T＝预完成时间÷2，对周期T内所出现的进货总量以及出货总量再次进行获取，当进货总量＞出货总量时，生成限制信号，反之，不进行任何处理；
根据所生成的限制信号，对此限制信号时间点前一组时间单位的出货量进行记录，将前一组时间单位的出货量拟定为本时间单位的进货限定值，并将所确定的进货限定值传输至自适应限制单元内，具体的，之所以会生成限制信号，代表对应的仓储空间处于时刻减少的状态，故需要对每天的进货量进行限制，如何限制，便是以前一天的出货量限制今天的进货量，完成一个进出动态平衡，从而确保对应的仓储空间不会出现储满的情况，若仓储人员需要对仓储空间进行储满，其具体情况可由其自行操作。
所述自适应限制单元，根据所确定的进货限定值，对当天的进货量进行限制，避免仓储空间存在储满的情况发生。
实施例二
本实施例，相较于实施例一，其具体区别在于：
所述监测单元，用于对进入仓储空间进行物资存储的人员脸部图像进行监测并获取，并将所获取的人员脸部图像传输至特征值分析单元内；
所述特征值分析单元，根据所获取的人员脸部图像，进行人脸识别处理，确定对应进入人员的人脸特征值，并将所确定的人脸特征值与存储单元内预设值进行比对，若存在比对结果时，不进行任何处理，若不存在比对结果时，生成路径追踪信号，具体的，因人脸特征识别方式为一种现有技术，故此处不作详细赘述，并传输至路径追踪单元内；
所述路径追踪单元，根据所生成的路径追踪信号，对进入人员进行路径追踪监测，并生成监测视频，并将所生成的路径追踪监测视频传输至物资确认单元内，具体的，路径追踪单元一般与仓库内部区域探头相连，确认对应的进入人员后，对内部区域探头进行调节控制，获取对应进入人员的路径监测视频；
所述物资确认单元，根据路径追踪监测视频，对进入人员所拿物资的点位进行记录，获取对应物资的基本信息，确认对应物资存放人员的人员信息，并向存放人员发送确认信息，若存放人员完成确认，生成确认信号，传输至主分析单元内，若存在人员未完成确认，不进行任何处理；
所述主分析单元，对物资确认单元所确认的物资信息进行接收，并同时确认是否接收到确认信号，并分析进入人员的人员信息，根据分析结果，判定对应物资是否可取出，其中，进行分析确认的具体方式为：
分析是否接收到物资确认单元所发送的确认信号，若接收到确认信号，便生成取出信号，供进入人员将对应物资取出；
若未接收到确认信号，则进行进人人员的人员信息确认，根据所获取的进入人员的人脸特征值，根据所获取的人脸特征值，从大数据内确认进入人员的直属单位，具体的，在具体操作过程中，若从大数据内无法确认进入人员的直属单位，则由进入人员自行进行输入确认，确认方式为是否与存放人员的直属单位相同，因在快递行业进行物资存放以及取出时，对应的快递人员对本单位的快递进行投放时，一般不会拿取其他单位的快递，只会对本单位的快递进行投放或取出，而且，对应的仓库区域一般都可对进入人员的直属单位进行确认；
从所获取对应物资的基本信息内，确认对应物资存放人员的人员信息，并从所确认人员信息内，确认存放人员的直属单位；
分析进入人员以及存放人员的直属单位是否一致，若处于一致状态，则生成取出信号，供进入人员将对应物资取出，取出过程中，需进行信息记录；
若并不处于一致状态，则生成不可取出信号，使进入人员无法将对应物资取出。
实施例三
本实施例包含实施例一以及实施例二的全部内容，还包括：
基于人脸识别的物资管理系统的安防系统，包括监测探头以及人脸识别设备，其中，监测探头设置于物资管理处入口处以及内部仓储区域处，用于获取监测区域的图像以及视频；
所述人脸识别设备，用于对进入人员的人脸特征进行识别。
上述公式中的部分数据均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集的大量数据经过软件模拟得到最接近真实情况的一个公式；公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者通过大量数据模拟获得。
本发明的工作原理：预先对仓库的进货量以及出货量进行监测，并对仓储空间实时更新，当仓储空间剩余量达到指定值后，便再次进行分析处理，确认过往参数中，进货量与出货量之间的差值，对预完成时间进行分析，根据所分析的预完成时间，确认记录周期，再根据所确认的记录周期，对此记录周期内所产生的数据进行分析，判定是否需要对进货量进行限制，再以前一天的出货量限制今天的进货量，完成一个进出动态平衡，从而确保对应的仓储空间不会出现储满的情况，此种方式，不仅可提升数值的准确度，还可避免对应的仓储空间被储满，达到动态平衡，避免出现货物积压的情况发生；
对进入人员的人脸图像进行获取确认，根据所确认的特征值，与存储单元内所存储的预设值进行比对，若不存在比对结果时，生成路径追踪信号，对进入人员进行路径追踪，确认所拿物资，根据所确认的拿取物资，分析存放人员的信息，预先进行人员确认，若存放人员未进行确认，便需要进行信息识别，分析对应人员是否属于同一直属单位，来判定是否可将物资取出，通过此种方式，提升物资存放过程中的安防效果，同时，提升工作效率，在进行物资拿取过程中，便进行人员确认，在进入人员再次到达出口时，便可直接进行出入，减少工作时间。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

Claims (4)

1.基于人脸识别的物资管理系统，其特征在于，包括数据获取单元、物资管理中心以及监测单元，其中物资管理中心包括仓储管理终端以及安全管理终端；
所述仓储管理终端包括仓储空间更新单元、实时分析单元、周期记录单元以及自适应限制单元；
所述数据获取单元，用于对指定仓库单位时间内的进货量以及出货量进行获取，并将所获取的进货量以及出货量传输至仓储管理终端内；
所述仓储空间更新单元，根据所获取的进货量以及出货量，对仓储空间实时更新，并根据实时更新结果，生成实时分析信号，并将实时分析信号传输至实时分析单元内；
所述实时分析单元，根据所生成的实时分析信号，对过往大量单位时间的进货量以及出货量进行分析，获取一组预完成时间，再通过周期记录单元，记录一组监测周期，分析此记录周期内，进货量与出货量之间的数值变化，并对变化数值进行分析，将分析结果传输至自适应限制单元内；
所述安全管理终端包括特征值分析单元、存储单元、路径追踪单元、主分析单元以及物资确认单元；
所述监测单元，用于对进入仓储空间进行物资存储的人员脸部图像进行监测并获取，并将所获取的人员脸部图像传输至特征值分析单元内；
所述特征值分析单元，根据所获取的人员脸部图像，进行人脸识别处理，确定对应进入人员的人脸特征值，并将所确定的人脸特征值与存储单元内预设值进行比对，若存在比对结果时，不进行任何处理，若不存在比对结果时，生成路径追踪信号，并传输至路径追踪单元内；
所述路径追踪单元，根据所生成的路径追踪信号，对进入人员进行路径追踪监测，并生成监测视频，并将所生成的路径追踪监测视频传输至物资确认单元内；
所述物资确认单元，根据路径追踪监测视频，对进入人员所拿物资的点位进行记录，获取对应物资的基本信息，确认对应物资存放人员的人员信息，并向存放人员发送确认信息，若存放人员完成确认，生成确认信号，传输至主分析单元内，若存在人员未完成确认，不进行任何处理；
所述主分析单元，对物资确认单元所确认的物资信息进行接收，并同时确认是否接收到确认信号，并分析进入人员的人员信息，根据分析结果，判定对应物资是否可取出；
所述仓储空间更新单元，对仓储空间实时更新的具体方式为：
将仓储空间的剩余量标记为SYi，其中i代表不同的仓储空间；
将单位时间的进货量标记为JHi-k，将单位时间的出货量标记为CHi-k，其中k代表不同的单位时间；
采用SYi+CHi-k-JHi-k=GXi得到对应仓储空间的更新参数GXi，将更新参数GXi与预设值Y1进行比对，当GXi＜Y1时，继续进行仓储空间更新处理，反之，生成实时分析信号，并将实时分析信号传输至实时分析单元内；
所述实时分析单元，对变化数值进行分析的具体方式为：
对数据获取单元所获取的过往大量单位时间的进货量以及出货量进行提取，并将进货量或出货量依次进行均值处理，得到进货均值JH以及出货均值CH；
当JH＞CH时，执行下一步骤，反之，返回仓储空间实时更新环节；
从仓储空间更新单元内获取仓储空间的更新参数GXi，并获取进货均值JH以及出货均值CH的差值，其差值=JH-CH，后续再通过GXi÷差值=预完成时间；
将所获取的预完成时间传输至周期记录单元内，周期记录单元进行周期记录处理，执行周期T，其中T=预完成时间÷2，对周期T内所出现的进货总量以及出货总量再次进行获取，当进货总量＞出货总量时，生成限制信号，反之，不进行任何处理；
根据所生成的限制信号，对此限制信号时间点前一组时间单位的出货量进行记录，将前一组时间单位的出货量拟定为本时间单位的进货限定值，并将所确定的进货限定值传输至自适应限制单元内。
2.根据权利要求1所述的基于人脸识别的物资管理系统，其特征在于，所述自适应限制单元，根据所确定的进货限定值，对当天的进货量进行限制。
3.根据权利要求1所述的基于人脸识别的物资管理系统，其特征在于，所述主分析单元，判定对应物资是否可取出的具体方式为：
分析是否接收到物资确认单元所发送的确认信号，若接收到确认信号，便生成取出信号；
若未接收到确认信号，则进行进人人员的人员信息确认，根据所获取的进入人员的人脸特征值，根据所获取的人脸特征值，从大数据内确认进入人员的直属单位；
从所获取对应物资的基本信息内，确认对应物资存放人员的人员信息，并从所确认人员信息内，确认存放人员的直属单位；
分析进入人员以及存放人员的直属单位是否一致，若处于一致状态，则生成取出信号；
若并不处于一致状态，则生成不可取出信号。
4.根据权利要求1-3任一项所述的基于人脸识别的物资管理系统的安防系统，其特征在于，包括监测探头以及人脸识别设备；
其中，监测探头设置于物资管理处入口处以及内部仓储区域处，用于获取监测区域的图像以及视频；
所述人脸识别设备，用于对进入人员的人脸特征进行识别。
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汽车仓储管理中的数据采集系统应用研究;阎冰 等;《内燃机与配件》(第21期);第84-85页 *

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