CN117430026B - 基于5g技术仓位智能管理的智能行吊控制方法 - Google Patents
基于5g技术仓位智能管理的智能行吊控制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117430026B CN117430026B CN202311762013.8A CN202311762013A CN117430026B CN 117430026 B CN117430026 B CN 117430026B CN 202311762013 A CN202311762013 A CN 202311762013A CN 117430026 B CN117430026 B CN 117430026B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- bin
- position information
- warehouse
- information
- path
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 65
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 title claims abstract description 19
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 28
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims abstract description 22
- 239000000463 material Substances 0.000 claims abstract description 14
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 12
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 25
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 17
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 11
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 claims description 8
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 8
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 6
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 6
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 abstract 1
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 abstract 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66C—CRANES; LOAD-ENGAGING ELEMENTS OR DEVICES FOR CRANES, CAPSTANS, WINCHES, OR TACKLES
- B66C13/00—Other constructional features or details
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66C—CRANES; LOAD-ENGAGING ELEMENTS OR DEVICES FOR CRANES, CAPSTANS, WINCHES, OR TACKLES
- B66C13/00—Other constructional features or details
- B66C13/18—Control systems or devices
- B66C13/22—Control systems or devices for electric drives
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/25—Determination of region of interest [ROI] or a volume of interest [VOI]
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
Abstract
本发明提供一种基于5G技术仓位智能管理的智能行吊控制方法，该方法应用摄像头进行目标位置自动识别定位，实现自动装卸。同时可应用5G网络连接仓位智能管理，根据出入库作业需求、室外堆场货位管理自动完成出入库。具体通过获取仓库内所有分布的第一摄像头进行图像分析处理得到相对应的仓位分布数据；确定第一关联点的第一关联位置信息，根据第一关联位置信息、仓位位置信息确定移动单元的第一移动路径；根据第一移动路径确定相应的第二摄像头、扫描设备并采集第一移动路径中的第一路径图像、第一扫描信息；基于5G通讯模块控制移动单元按照第一移动路径带动起重单元移动。本发明解决了传统行吊需专业人员操作物资装卸搬运的缺陷。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术，尤其涉及一种基于5G技术仓位智能管理的智能行吊控制方法。
背景技术
随着科技的发展，行吊由传统的行吊逐渐转型为智能行吊，在智能行吊装卸过程中，合理的装卸调度是至关重要的。合理的装卸调度可以确保卸搬运作业安全、有序、高效执行。
现有技术中，在确定装卸调度方案时，往往是由高空作业人员来手动控制行吊进行货物的调度，然而，在货物较多、仓位范围较广的情况下，手动控制的装卸调度会出现干扰等情况，导致装卸调度效率低下，也容易出现安全问题。
因此，如何结合调度需求对仓库的多维数据进行采集和判断，自动生成适配的装卸调度方案，提高行吊效率以及安全，成为了急需解决的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种基于5G技术仓位智能管理的智能行吊控制方法，可以结合调度需求对仓库的多维数据进行采集和判断，自动生成适配的装卸调度方案，提高行吊效率以及安全。
本发明实施例的第一方面，提供一种基于5G技术仓位智能管理的智能行吊控制方法，包括与服务器数据传输的5G通讯模块、起重单元以及移动单元，通过以下步骤与服务器交互对行吊智能控制，包括：
服务器获取仓库内所有分布的第一摄像头采集的第一仓库图像，按照预设转换策略对所述第一仓库图像分析处理得到相对应的仓位分布数据，所述仓位分布数据中包括所有仓位点的仓位位置信息；
服务器确定入库仓位点或出库仓位点作为智能行吊的第一关联点，并确定第一关联点的第一关联位置信息，根据所述第一关联位置信息、仓位位置信息确定移动单元的第一移动路径；
服务器根据所述仓位分布数据、第一移动路径生成对用户的用户端所展示的孪生展示数据，根据所述第一移动路径确定相应的第二摄像头、扫描设备并采集第一移动路径中的第一路径图像、第一扫描信息；
若所述第一路径图像、第一扫描信息的分析结果为不存在障碍物且接收到用户端的路径确认信息，则服务器基于所述5G通讯模块控制移动单元按照所述第一移动路径带动起重单元移动；
若所述第一路径图像、第一扫描信息的分析结果为存在障碍物，则生成障碍物清理信息或生成第二移动路径，在与用户端交互后使服务器基于所述5G通讯模块控制移动单元按照所述第一移动路径或第二移动路径带动起重单元移动。
可选的，所述服务器获取仓库内所有分布的第一摄像头采集的第一仓库图像，按照预设转换策略对所述第一仓库图像分析处理得到相对应的仓位分布数据，所述仓位分布数据中所有仓位点的仓位位置信息，包括：
服务器对所提取的第一仓库图像识别，确定第一仓库图像中空闲仓位所对应的仓位身份信息；
根据所述空闲仓位所对应的仓位身份信息对预设的仓位孪生图像进行处理，使得仓位孪生图像中的空闲仓位按照第一预设形式显示，仓位孪生图像中的非空闲仓位按照第二预设形式显示得到仓位分布数据；
确定仓位分布数据中每个空闲仓位的仓位位置信息，每个仓位身份信息具有预设的仓位位置信息。
可选的，所述服务器对所提取的第一仓库图像识别，确定第一仓库图像中空闲仓位所对应的仓位身份信息，包括：
服务器提取第一摄像头的仓位身份信息的一级身份信息，每个第一摄像头具有预设的一级身份信息，对第一仓库图像内的预设感兴趣目标识别，所述预设感兴趣目标包括仓位轮廓线；
确定仓位轮廓线所对应的位置参考坐标点，根据所述位置参考坐标点确定每个预设感兴趣目标所对应的位置参考中心点；
根据所述位置参考中心点得到与仓位身份信息的二级身份信息，根据所述一级身份信息、二级身份信息组合得到仓位身份信息。
可选的，所述服务器提取第一摄像头的仓位身份信息的一级身份信息，对第一仓库图像内的预设感兴趣目标识别，所述预设感兴趣目标包括仓位轮廓线，包括：
对第一仓库图像基于预设坐标原点坐标化处理，得到第一仓库图像内每个像素点的坐标信息；
获取第一仓库图像内预设像素区间的像素点得到第一感兴趣像素点，根据所有第一感兴趣像素点的坐标信息，统计所有直接或通过其他第一感兴趣像素点间接连接的第一感兴趣像素点得到第一像素点集合；
将每个第一像素点集合内所有的第一感兴趣像素点所形成的区域作为预设感兴趣目标，所述第一像素点集合内的第一感兴趣像素点形成仓位轮廓线。
可选的，确定仓位轮廓线所对应的位置参考坐标点，根据所述位置参考坐标点确定每个预设感兴趣目标所对应的位置参考中心点，包括：
遍历相应第一像素点集合内所有第一感兴趣像素点的坐标信息并进行比对，将具有最大横坐标值、最大纵坐标值、最小横坐标值、最小纵坐标值的第一感兴趣像素点作为仓位轮廓线所对应的位置参考坐标点；
根据最大横坐标值、最小横坐标值得到中间横坐标值，根据最大纵坐标值、最小纵坐标值得到中间纵坐标值，根据所述中间横坐标值和中间纵坐标值所形成的位置信息确定位置参考中心点。
可选的，所述根据所述位置参考中心点得到与仓位身份信息的二级身份信息，每个参考中心点，根据所述一级身份信息、二级身份信息组合得到仓位身份信息，包括：
将所述位置参考中心点和每个二级身份信息对应的预设参考中心点进行距离计算得到第一距离信息，每个预设参考中心点具有相对应的二级身份信息；
确定第一距离信息小于预设距离信息的位置参考中心点和预设参考中心点，将相应预设参考中心点对应的二级身份信息作为与位置参考中心点所对应仓位身份信息的二级身份信息。
可选的，所述服务器确定入库仓位点或出库仓位点作为智能行吊的第一关联点，并确定第一关联点的第一关联位置信息，根据所述第一关联位置信息、仓位位置信息确定移动单元的第一移动路径，包括：
服务器与用户端交互确定入库仓位点或出库仓位点作为智能行吊的第一关联点，确定第一关联点的第一关联位置信息；
根据与用户端交互确定满足出库要求或入库要求的至少一个仓位位置信息，若所确定的仓位位置信息为多个则按照预设筛选策略确定一个目标的仓位位置信息；
根据入库操作或出库操作对所述第一关联位置信息、仓位位置信息、移动单元的当前位置信息排序处理，生成与移动单元对应的第一移动路径。
可选的，所述根据与用户端交互确定满足出库要求或入库要求的至少一个仓位位置信息，若所确定的仓位位置信息为多个则按照预设筛选策略确定一个目标的仓位位置信息，包括：
根据与用户端的交互确定相对应的物资种类，根据所述物资种类确定相对应的仓位位置信息，每个物资种类的出库要求或入库要求具有预设的仓位位置信息；
若判断为入库操作，则计算当前位置信息与第一关联位置信息的第一移动距离，以及第一关联位置信息与仓位位置信息的第二移动距离；或，
若判断为出库操作，则计算当前位置信息与仓位位置信息的第一移动距离，以及仓位位置信息与第一关联位置信息的第二移动距离；
根据所述第一移动距离和第二移动距离得到总移动距离，将总移动距离最小的仓位位置信息作为目标的仓位位置信息。
可选的，所述根据入库操作或出库操作对所述第一关联位置信息、仓位位置信息、移动单元的当前位置信息排序处理，生成与移动单元对应的第一移动路径，包括：
若判断为入库操作，则生成移动单元的当前位置信息、第一关联位置信息以及仓位位置信息的第一顺序；
根据第一顺序中移动单元的当前位置信息和第一关联位置信息得到第一子路径，根据第一关联位置信息和仓位位置信息得到第二子路径，根据第一子路径和第二子路径生成与移动单元对应的第一移动路径；
若判断为出库操作，则生成移动单元的当前位置信息、仓位位置信息以及第一关联位置信息的第二顺序；
根据第二顺序中移动单元的当前位置信息和仓位位置信息得到第一子路径，根据仓位位置信息和第一关联位置信息得到第二子路径，根据第一子路径和第二子路径生成与移动单元对应的第一移动路径。
可选的，所述服务器根据所述仓位分布数据、第一移动路径生成对用户的用户端所展示的孪生展示数据，根据所述第一移动路径确定相应的第二摄像头、扫描设备并采集移动路径中的第一路径图像、第一扫描信息，包括：
服务器在仓位分布数据中确定与第一移动路径所对应的仓位和/或路面并将相应的仓位和/或路面按照第三预设形式显示；
将所确定的仓位和/或路面对应的摄像头作为第二摄像头和扫描设备，并得到第一路径图像和第一扫描信息。
可选的，所述若所述第一路径图像、第一扫描信息的分析结果为不存在障碍物且接收到用户端的路径确认信息，则服务器基于所述5G通讯模块控制移动单元按照所述第一移动路径带动起重单元移动，包括：
对第一路径图像分析识别，若判断第一路径图像内是空闲仓位或为路面，则判断不存在障碍物；
若判断第一路径图像内不是空闲仓位或不为路面，则对第一扫描信息分析识别，若第一扫描信息的分析结果为非空闲仓位或不为路面的高度低于预设高度，则判断不存在障碍物；
在判断接收到用户端的路径确认信息后，服务器基于所述5G通讯模块控制移动单元按照所述第一移动路径带动起重单元移动。
可选的，所述若所述第一路径图像、第一扫描信息的分析结果为存在障碍物，则生成障碍物清理信息或生成第二移动路径，在与用户端交互后使服务器基于所述5G通讯模块控制移动单元按照所述第一移动路径或第二移动路径带动起重单元移动，包括：
若第一扫描信息的分析结果为非空闲仓位或不为路面的高度不低于预设高度，则判断存在障碍物，并根据第二摄像头确定相应的障碍物位置点，每个第二摄像头具有相对应的位置点；或，
基于仓位孪生图像与用户端进行交互，确定用户端所选定的仓位和路径生成相对应的第二移动路径；
在判断用户对障碍物清理后相应的第一路径图像、第一扫描信息的分析结果为不存在障碍物，或生成相对应的第二移动路径后，基于所述5G通讯模块控制移动单元按照所述第一移动路径或第二移动路径带动起重单元移动。
本发明实施例的第二方面，提供一种电子设备，包括：存储器、处理器以及计算机程序，所述计算机程序存储在所述存储器中，所述处理器运行所述计算机程序执行本发明第一方面及第一方面各种可能设计的所述方法。
本发明实施例的第三方面，提供一种存储介质，所述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。
有益效果：1、本方案会得到仓库中所有分布的第一摄像头采集的第一仓库图像，从而得到仓库的整体图像信息，然后结合图像信息进行分析，得到所有仓位点的仓位位置信息。之后，在用户有调度需求时，会结合用户的调度需求确定相应的第一关联点，然后结合第一关联位置信息、仓位位置信息自动确定移动单元的第一移动路径。另外，本方案还在生成第一移动路径后，利用第二摄像头、扫描设备来采集第一移动路径上的多维数据，判断是否可以正常移动，如果可以，那么可以按照第一移动路径进行正常移动，如果有障碍物，那么可以在采用相应的解决措施后得到障碍物清除信息或者对路径进行更新生成第二移动路径，按照所述第一移动路径或第二移动路径带动起重单元移动。本方案通过上述方式可以结合调度需求对仓库的多维数据进行采集和判断，自动生成适配的装卸调度方案，提高行吊效率以及安全。
2、本方案在对图像信息进行分析得到所有仓位点的仓位位置信息时，会先结合第一摄像头的仓位身份信息得到一级身份信息，然后对图像进行感兴趣目标识别，之后结合识别到的感兴趣目标进行坐标维度的分析，采用定位策略确定每个预设感兴趣目标所对应的位置参考中心点，最后再结合与预设参考中心点的比对，得到仓位身份信息的二级身份信息，综合一级身份信息和二级身份信息得到仓位身份信息。其中，在结合与预设参考中心点的比对方案中，采用距离维度的判断，摄像头在一定误差范围内采集的图像信息均可以使用进行定位比对，得到对应的二级身份信息。
3、本方案在确定调度策略时，会先结合调度需求得到多个点位的位置信息，然后结合调度需求的不同，进行不同的处理。其中，在所确定的仓位位置信息为多个时，本方案会采用预设筛选策略确定一个目标的仓位位置信息，首先对多个位置信息进行排序，然后结合排序信息，得到对应点位之间的移动路径，最后结合多个移动路径的综合距离，选择距离最小的仓位位置信息作为目标的仓位位置信息。在得到调度策略后，本方案还会利用路径上的第二摄像头以及扫描设备得到第一路径图像和第一扫描信息，结合第一路径图像和第一扫描信息来判断多维度的信息是否能够顺利调度，如果不行，那么可以生成新的路径或者对障碍物进行清理，在判断用户对障碍物清理后相应的第一路径图像、第一扫描信息的分析结果为不存在障碍物，或生成相对应的第二移动路径后，基于所述5G通讯模块控制移动单元按照所述第一移动路径或第二移动路径带动起重单元移动。同时，利用定位信息后续还可以设计吊机起吊物资出库时的最佳车辆停放位置指示，形成“吊机吊装-车辆运输”的优化组合。本方案可以优化仓位的管理和布局，促进能耗降低和产业升级。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种基于5G技术仓位智能管理的智能行吊控制方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图。
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”以及它们的任何变形，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，A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。
参见图1，是本发明实施例提供的一种基于5G技术仓位智能管理的智能行吊控制方法的流程示意图，包括与服务器数据传输的5G通讯模块、起重单元以及移动单元，通过以下步骤与服务器交互对行吊智能控制，包括S1-S5：
S1，服务器获取仓库内所有分布的第一摄像头采集的第一仓库图像，按照预设转换策略对所述第一仓库图像分析处理得到相对应的仓位分布数据，所述仓位分布数据中所有仓位点的仓位位置信息。
首先，对本方案的场景进行阐述，本方案包括与服务器数据传输的5G通讯模块、起重单元以及移动单元，其中，5G通讯模块用于传输数据，起重单元用于起吊货物，例如起吊大型变压器等，移动单元用于控制起重单元进行移动，例如是行吊上的滑轮。
可以理解的是，仓库一般较大，本方案为了得到仓库的状态，会在仓库内分布多个第一摄像头，来采集相应的第一仓库图像，可以理解的是，一个第一摄像头可以采集一个第一仓库图像，一个第一仓库图像可以对应多个仓位。
在一些实施例中，S1（服务器获取仓库内所有分布的第一摄像头采集的第一仓库图像，按照预设转换策略对所述第一仓库图像分析处理得到相对应的仓位分布数据，所述仓位分布数据中所有仓位点的仓位位置信息），包括S11-S13：
S11，服务器对所提取的第一仓库图像识别，确定第一仓库图像中空闲仓位所对应的仓位身份信息。
首先，服务器会对所提取的第一仓库图像进行识别，确定第一仓库图像中空闲仓位所对应的仓位身份信息，即通过图像识别来找到空闲仓位。
值得一提的是，每个仓位的中心位置处可以预设有一个十字形的判断标识，如果通过图像识别可以识别到十字形的判断标识，那么说明该仓位处未被堆放货物，此时可以确定该仓位为空闲仓位。
其中，S11（服务器对所提取的第一仓库图像识别，确定第一仓库图像中空闲仓位所对应的仓位身份信息），包括S111- S113：
S111，服务器提取第一摄像头的仓位身份信息的一级身份信息，每个第一摄像头具有预设的一级身份信息，对第一仓库图像内的预设感兴趣目标识别，所述预设感兴趣目标包括仓位轮廓线。
值得一提的是，本方案中，每个第一摄像头都具有预设的一级身份信息，服务器会对第一仓库图像内的预设感兴趣目标识别，其中，预设感兴趣目标包括仓位轮廓线。仓位轮廓线例如可以是一个长方形的轮廓线，轮廓线的颜色例如可以是白色、黄色等可识别的颜色。
在一些实施例中，S111（服务器提取第一摄像头的仓位身份信息的一级身份信息，对第一仓库图像内的预设感兴趣目标识别，所述预设感兴趣目标包括仓位轮廓线）包括S1111- S1113：
S1111，对第一仓库图像基于预设坐标原点坐标化处理，得到第一仓库图像内每个像素点的坐标信息。
首先，本方案会对第一仓库图像基于预设坐标原点坐标化处理，从而得到第一仓库图像内每个像素点的坐标信息。其中，预设坐标原点例如可以是第一仓库图像的中心点，也可以是第一仓库图像的一个顶角点，其可以是预先设置的。
S1112，获取第一仓库图像内预设像素区间的像素点得到第一感兴趣像素点，根据所有第一感兴趣像素点的坐标信息，统计所有直接或通过其他第一感兴趣像素点间接连接的第一感兴趣像素点得到第一像素点集合。
值得一提的是，仓位轮廓线对应的像素点的像素值对应预设像素区间，例如，仓位轮廓线为黄色，那么预设像素区间可以是黄色对应的区间。本方案会识别到第一仓库图像内预设像素区间的像素点得到第一感兴趣像素点，然后结合所有第一感兴趣像素点的坐标信息，统计所有直接或通过其他第一感兴趣像素点间接连接的第一感兴趣像素点得到第一像素点集合。
S1113，将每个第一像素点集合内所有的第一感兴趣像素点所形成的区域作为预设感兴趣目标，所述第一像素点集合内的第一感兴趣像素点形成仓位轮廓线。
可以理解的是，通过上述方式，可以识别到第一感兴趣像素点，然后结合第一感兴趣像素点形成的区域得到预设感兴趣目标，即仓位轮廓线。
S112，确定仓位轮廓线所对应的位置参考坐标点，根据所述位置参考坐标点确定每个预设感兴趣目标所对应的位置参考中心点。
本方案会确定仓位轮廓线所对应的位置参考坐标点，然后根据位置参考坐标点确定每个预设感兴趣目标所对应的位置参考中心点，具体确定方式参见下文。
在一些实施例中，S112（确定仓位轮廓线所对应的位置参考坐标点，根据所述位置参考坐标点确定每个预设感兴趣目标所对应的位置参考中心点），包括S1121- S1122：
S1121，遍历相应第一像素点集合内所有第一感兴趣像素点的坐标信息并进行比对，将具有最大横坐标值、最大纵坐标值、最小横坐标值、最小纵坐标值的第一感兴趣像素点作为仓位轮廓线所对应的位置参考坐标点。
首先，本方案遍历相应第一像素点集合内所有第一感兴趣像素点的坐标信息并进行比对，也就是找到仓位轮廓线对应的所有坐标信息，然后将具有最大横坐标值、最大纵坐标值、最小横坐标值、最小纵坐标值的第一感兴趣像素点作为仓位轮廓线所对应的位置参考坐标点。可以理解的是，通过上述方式，可以找到仓位轮廓线所有坐标信息中的最大横坐标值、最大纵坐标值、最小横坐标值、最小纵坐标值。
S1122，根据最大横坐标值、最小横坐标值得到中间横坐标值，根据最大纵坐标值、最小纵坐标值得到中间纵坐标值，根据所述中间横坐标值和中间纵坐标值所形成的位置信息确定位置参考中心点。
在得到最大横坐标值、最大纵坐标值、最小横坐标值、最小纵坐标值之后，本方案会结合最大横坐标值、最小横坐标值得到中间横坐标值，然后根据最大纵坐标值、最小纵坐标值得到中间纵坐标值，最后结合中间横坐标值和中间纵坐标值所形成的位置信息确定位置参考中心点。可以这么理解，通过上述方式可以找到仓位轮廓线的中心点。其中，仓位轮廓线例如可以是长方形的，类似于停车场内停车线。
S113，根据所述位置参考中心点得到与仓位身份信息的二级身份信息，根据所述一级身份信息、二级身份信息组合得到仓位身份信息。
在得到位置参考中心点之后，本方案会结合位置参考中心点得到与仓位身份信息的二级身份信息，最后根据一级身份信息、二级身份信息组合得到仓位身份信息。
其中，一级身份信息是对应第一摄像头的位置信息，二级身份信息是对应第一摄像头所拍摄的图像中对应仓位的位置信息。
在一些实施例中，S113（根据所述位置参考中心点得到与仓位身份信息的二级身份信息，每个参考中心点，根据所述一级身份信息、二级身份信息组合得到仓位身份信息）包括S1131- S1132：
S1131，将所述位置参考中心点和每个二级身份信息对应的预设参考中心点进行距离计算得到第一距离信息，每个预设参考中心点具有相对应的二级身份信息。
值得一提的是，本方案会预先设置有多个预设参考中心点，每个预设参考中心点对应一个二级身份信息。
在进行确定时，本方案会先将位置参考中心点和每个二级身份信息对应的预设参考中心点进行距离计算得到第一距离信息。
S1132，确定第一距离信息小于预设距离信息的位置参考中心点和预设参考中心点，将相应预设参考中心点对应的二级身份信息作为与参考中心点所对应仓位身份信息的二级身份信息。
可以理解的是，在第一距离信息小于预设距离信息时，说明位置参考中心点和对应的预设参考中心点之间较近，此时，可以将相应预设参考中心点对应的二级身份信息作为与位置参考中心点所对应仓位身份信息的二级身份信息。
值得一提的是，在实际应用中，第一摄像头可能由于一些原因会稍微有一点点位置偏移，因此，本方案通过上述方式，采用距离判断的方式来确定位置参考中心点所对应仓位身份信息的二级身份信息。
S12，根据所述空闲仓位所对应的仓位身份信息对预设的仓位孪生图像进行处理，使得仓位孪生图像中的空闲仓位按照第一预设形式显示，仓位孪生图像中的非空闲仓位按照第二预设形式显示得到仓位分布数据。
本方案为了区分仓位的状态，会根据空闲仓位所对应的仓位身份信息对预设的仓位孪生图像进行处理，使得仓位孪生图像中的空闲仓位按照第一预设形式显示，例如市绿色形式显示，同时将仓位孪生图像中的非空闲仓位按照第二预设形式显示得到仓位分布数据，例如是以红色形式进行显示。
S13，确定仓位分布数据中每个空闲仓位的仓位位置信息，每个仓位身份信息具有预设的仓位位置信息。
本方案会得到仓位分布数据中每个空闲仓位的仓位位置信息，其中，每个仓位身份信息具有预设的仓位位置信息。
S2，服务器确定入库仓位点或出库仓位点作为智能行吊的第一关联点，并确定第一关联点的第一关联位置信息，根据所述第一关联位置信息、仓位位置信息确定移动单元的第一移动路径。
在进行货物的出库或入库时，服务器会确定入库仓位点或出库仓位点作为智能行吊的第一关联点，同时会确定第一关联点的第一关联位置信息，然后结合第一关联位置信息、仓位位置信息确定移动单元的第一移动路径。
在一些实施例中，S2（服务器确定入库仓位点或出库仓位点作为智能行吊的第一关联点，并确定第一关联点的第一关联位置信息，根据所述第一关联位置信息、仓位位置信息确定移动单元的第一移动路径）包括S21-S23：
S21，服务器与用户端交互确定入库仓位点或出库仓位点作为智能行吊的第一关联点，确定第一关联点的第一关联位置信息。
可以这么理解，在用户有入库需求时，用户可以通过用户端进行交互，选择一个所需要的入库仓位点，将其作为智能行吊的第一关联点，然后确定第一关联点的第一关联位置信息。
同理，在用户有出库需求时，用户可以通过用户端与仓位孪生图像进行交互，选择一个所需要的出库仓位点，将其作为智能行吊的第一关联点，然后确定第一关联点的第一关联位置信息。
S22，根据与用户端交互确定满足出库要求或入库要求的至少一个仓位位置信息，若所确定的仓位位置信息为多个则按照预设筛选策略确定一个目标的仓位位置信息。
本方案通过与用户端交互确定满足出库要求或入库要求的至少一个仓位位置信息，如果所确定的仓位位置信息为多个则按照预设筛选策略确定一个目标的仓位位置信息。
在一些实施例中，S22（根据与用户端交互确定满足出库要求或入库要求的至少一个仓位位置信息，若所确定的仓位位置信息为多个则按照预设筛选策略确定一个目标的仓位位置信息）包括S221-S224：
S221，根据与用户端的交互确定相对应的物资种类，根据所述物资种类确定相对应的仓位位置信息，每个物资种类的出库要求或入库要求具有预设的仓位位置信息。
本方案会通过与用户端的交互，来得到相对应的物资种类，然后根据物资种类确定相对应的仓位位置信息，其中，每个物资种类的出库要求或入库要求具有预设的仓位位置信息。
S222，若判断为入库操作，则计算当前位置信息与第一关联位置信息的第一移动距离，以及第一关联位置信息与仓位位置信息的第二移动距离。
可以理解的是，如果判断为入库操作，那么需要从当前位置到入库点，吊起货物后移动至对应的仓位进行入库操作。
因此，则本方案会计算当前位置信息与第一关联位置信息的第一移动距离，也就是当前位置到入库点的距离，同时会确定吊起货物后，第一关联位置信息与仓位位置信息的第二移动距离，也就是将货物由入库点移动至仓位位置信息处入库。
S223，或，若判断为出库操作，则计算当前位置信息与仓位位置信息的第一移动距离，以及仓位位置信息与第一关联位置信息的第二移动距离。
可以理解的是，如果判断为出库操作，那么需要从当前位置到货物点，吊起货物后移动至对应的出库点进行出库操作。
因此，本方案会计算当前位置信息与仓位位置信息的第一移动距离，也就是当前位置到达取货点的位置，以及仓位位置信息与第一关联位置信息的第二移动距离，也就是取货点到出库点的位置。
S224，根据所述第一移动距离和第二移动距离得到总移动距离，将总移动距离最小的仓位位置信息作为目标的仓位位置信息。
本方案会综合第一移动距离和第二移动距离得到总移动距离，然后将总移动距离最小的仓位位置信息作为目标的仓位位置信息。可以理解的是，总移动距离最小的说明入库出库效率较高。
S23，根据入库操作或出库操作对所述第一关联位置信息、仓位位置信息、移动单元的当前位置信息排序处理，生成与移动单元对应的第一移动路径。
在确定了仓位位置信息后，本方案会根据入库操作或出库操作对第一关联位置信息、仓位位置信息、移动单元的当前位置信息排序处理，然后生成与移动单元对应的第一移动路径。
在一些实施例中，S23（根据入库操作或出库操作对所述第一关联位置信息、仓位位置信息、移动单元的当前位置信息排序处理，生成与移动单元对应的第一移动路径）包括S231-S234：
S231，若判断为入库操作，则生成移动单元的当前位置信息、第一关联位置信息以及仓位位置信息的第一顺序。
如果判断为入库操作，则本方案会生成移动单元的当前位置信息、第一关联位置信息以及仓位位置信息的第一顺序，也就是按照入库操作的先后顺序进行排序。
S232，根据第一顺序中移动单元的当前位置信息和第一关联位置信息得到第一子路径，根据第一关联位置信息和仓位位置信息得到第二子路径，根据第一子路径和第二子路径生成与移动单元对应的第一移动路径。
本方案会依据第一顺序中移动单元的当前位置信息和第一关联位置信息得到第一子路径，也就是当前位置到第一关联位置之间的路径。
同时会依据第一关联位置信息和仓位位置信息得到第二子路径。也就是得到第一关联位置信息到仓位位置信息之间的路径。
最后，结合第一子路径和第二子路径生成与移动单元对应的第一移动路径。
值得一提的是，上述生成第一子路径和第二子路径的方式可以是采用现有技术中在两点之间确定一个路径的方式进行确定；也可以将整个仓位图按照仓位划分成多个区块，工作人员可以在任意两个区块之间预先配置一个子路径；还可以是在两点之间按照仓位区块确定多条可以到达的路径，然后从多条路径中选一个最短的路径作为相应的子路径。此处不再赘述。
S233，若判断为出库操作，则生成移动单元的当前位置信息、仓位位置信息以及第一关联位置信息的第二顺序。
如果判断为出库操作，则本方案会生成生成移动单元的当前位置信息、仓位位置信息以及第一关联位置信息的第二顺序，也就是按照出库操作的先后顺序进行排序。
S234，根据第二顺序中移动单元的当前位置信息和仓位位置信息得到第一子路径，根据仓位位置信息和第一关联位置信息得到第二子路径，根据第一子路径和第二子路径生成与移动单元对应的第一移动路径。
本方案会依据第二顺序中移动单元的当前位置信息和仓位位置信息得到第一子路径。
然后，依据仓位位置信息和第一关联位置信息得到第二子路径。
最后，结合第一子路径和第二子路径生成与移动单元对应的第一移动路径。
S3，服务器根据所述仓位分布数据、第一移动路径生成对用户的用户端所展示的孪生展示数据，根据所述第一移动路径确定相应的第二摄像头、扫描设备并采集第一移动路径中的第一路径图像、第一扫描信息。
在得到第一移动路径后，服务器会结合仓位分布数据、第一移动路径生成对用户的用户端所展示的孪生展示数据，也就是得到第一移动路径的指示图。
然后，结合第一移动路径确定相应的第二摄像头、扫描设备并采集移动路径中的第一路径图像、第一扫描信息。其中，扫描设备可以是预设设置的高度扫描设备，例如可以是红外扫描设备，来获取扫描位置处的高度信息。
在一些实施例中，S3（服务器根据所述仓位分布数据、第一移动路径生成对用户的用户端所展示的孪生展示数据，根据所述第一移动路径确定相应的第二摄像头、扫描设备并采集移动路径中的第一路径图像、第一扫描信息）包括S31-S32：
S31，服务器在仓位分布数据中确定与第一移动路径所对应的仓位和/或路面并将相应的仓位和/或路面按照第三预设形式显示。
首先，服务器在仓位分布数据中会确定与第一移动路径所对应的仓位和/或路面并将相应的仓位和/或路面按照第三预设形式显示，例如以黄色进行显示，来告知用户当前所规划的路径。
S32，将所确定的仓位和/或路面对应的摄像头作为第二摄像头和扫描设备，并得到第一路径图像和第一扫描信息。
本方案会将确定的仓位和/或路面对应的摄像头标记为第二摄像头，同时，会得到确定的仓位和/或路面所对应的扫描设备。
通过第二摄像头得到第一路径图像，通过扫描设备得到第一扫描信息。
S4，若所述第一路径图像、第一扫描信息的分析结果为不存在障碍物且接收到用户端的路径确认信息，则服务器基于所述5G通讯模块控制移动单元按照所述第一移动路径带动起重单元移动。
如果第一路径图像、第一扫描信息的分析结果为不存在障碍物且接收到用户端的路径确认信息，说明用户认为当前所规划的路径满足需求。
此时，服务器基于5G通讯模块控制移动单元按照第一移动路径带动起重单元移动，进行入库或出库操作。
S5，若所述第一路径图像、第一扫描信息的分析结果为存在障碍物，则生成障碍物清理信息或生成第二移动路径，在与用户端交互后使服务器基于所述5G通讯模块控制移动单元按照所述第一移动路径或第二移动路径带动起重单元移动。
如果第一路径图像、第一扫描信息的分析结果为存在障碍物，则本方案会生成障碍物清理信息或生成第二移动路径。
如果用户选择对障碍物进行清理，那么在清理后继续采用第一移动路径进行操作，或者用户选择生成第二移动路径，那么无需对障碍物进行清理，采用生成的第二移动路径进行操作。
在一些实施例中，S5（若所述第一路径图像、第一扫描信息的分析结果为存在障碍物，则生成障碍物清理信息或生成第二移动路径，在与用户端交互后使服务器基于所述5G通讯模块控制移动单元按照所述第一移动路径或第二移动路径带动起重单元移动）包括S51-S53：
S51，若第一扫描信息的分析结果为非空闲仓位或不为路面的高度不低于预设高度，则判断存在障碍物，并根据第二摄像头确定相应的障碍物位置点，每个第二摄像头具有相对应的位置点。
可以理解的是，如果为非空闲仓位或不为路面时，说明在第一移动路径上可能存在障碍物。值得一提的是，本方案可以预先在仓位和路面上设置判断标识，如果有货物时，那么判断标识会被货物遮挡，此时，本方案可以判断非空闲仓位或不为路面。
在上述情况下，本方案会利用扫描设备来扫描第一移动路径上的仓位或者路面的高度信息，如果第一扫描信息的分析结果为非空闲仓位或不为路面的高度不低于预设高度，说明行吊不可以顺利通行，则本方案会判断第一移动路径上存在障碍物，并根据第二摄像头确定相应的障碍物位置点，每个第二摄像头具有相对应的位置点。
S52，或，基于仓位孪生图像与用户端进行交互，确定用户端所选定的仓位和路径生成相对应的第二移动路径。
用户可以选择仓位和路径生成相对应的第二移动路径，对第一移动路径进行更新。
S53，在判断用户对障碍物清理后相应的第一路径图像、第一扫描信息的分析结果为不存在障碍物，或生成相对应的第二移动路径后，基于所述5G通讯模块控制移动单元按照所述第一移动路径或第二移动路径带动起重单元移动。
用户也可以选择对障碍物进行清理，在判断用户对障碍物清理后相应的第一路径图像、第一扫描信息的分析结果为不存在障碍物，或生成相对应的第二移动路径后，基于所述5G通讯模块控制移动单元按照所述第一移动路径或第二移动路径带动起重单元移动。
参见图2，是本发明实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图，该电子设备20包括：处理器21、存储器22和计算机程序；其中
存储器22，用于存储所述计算机程序，该存储器还可以是闪存（flash）。所述计算机程序例如是实现上述方法的应用程序、功能模块等。
处理器21，用于执行所述存储器存储的计算机程序，以实现上述方法中设备执行的各个步骤。具体可以参见前面方法实施例中的相关描述。
可选地，存储器22既可以是独立的，也可以跟处理器21集成在一起。
当所述存储器22是独立于处理器21之外的器件时，所述设备还可以包括：
总线23，用于连接所述存储器22和处理器21。
本发明还提供一种存储介质，所述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上述的各种实施方式提供的方法。
其中，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，存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuits，简称：ASIC)中。另外，该ASIC可以位于用户设备中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于通信设备中。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，该执行指令存储在存储介质中。设备的至少一个处理器可以从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 (14)
1.基于5G技术仓位智能管理的智能行吊控制方法，其特征在于，包括与服务器数据传输的5G通讯模块、起重单元以及移动单元，通过以下步骤与服务器交互对行吊智能控制，包括：
服务器获取仓库内所有分布的第一摄像头采集的第一仓库图像，按照预设转换策略对所述第一仓库图像分析处理得到相对应的仓位分布数据，所述仓位分布数据中包括所有仓位点的仓位位置信息；
服务器确定入库仓位点或出库仓位点作为智能行吊的第一关联点，并确定第一关联点的第一关联位置信息，根据所述第一关联位置信息、仓位位置信息确定移动单元的第一移动路径；
服务器根据所述仓位分布数据、第一移动路径生成对用户的用户端所展示的孪生展示数据，根据所述第一移动路径确定相应的第二摄像头、扫描设备并采集第一移动路径中的第一路径图像、第一扫描信息；
若所述第一路径图像、第一扫描信息的分析结果为不存在障碍物且接收到用户端的路径确认信息，则服务器基于所述5G通讯模块控制移动单元按照所述第一移动路径带动起重单元移动；
若所述第一路径图像、第一扫描信息的分析结果为存在障碍物，则生成障碍物清理信息或生成第二移动路径，在与用户端交互后使服务器基于所述5G通讯模块控制移动单元按照所述第一移动路径或第二移动路径带动起重单元移动。
2.根据权利要求1所述的基于5G技术仓位智能管理的智能行吊控制方法，其特征在于，
所述服务器获取仓库内所有分布的第一摄像头采集的第一仓库图像，按照预设转换策略对所述第一仓库图像分析处理得到相对应的仓位分布数据，所述仓位分布数据中所有仓位点的仓位位置信息，包括：
服务器对所提取的第一仓库图像进行识别，确定第一仓库图像中空闲仓位所对应的仓位身份信息；
根据所述空闲仓位所对应的仓位身份信息对预设的仓位孪生图像进行处理，使得仓位孪生图像中的空闲仓位按照第一预设形式显示，仓位孪生图像中的非空闲仓位按照第二预设形式显示得到仓位分布数据；
确定仓位分布数据中每个空闲仓位的仓位位置信息，每个仓位身份信息具有预设的仓位位置信息。
3.根据权利要求2所述的基于5G技术仓位智能管理的智能行吊控制方法，其特征在于，
所述服务器对所提取的第一仓库图像识别，确定第一仓库图像中空闲仓位所对应的仓位身份信息，包括：
服务器提取第一摄像头的仓位身份信息的一级身份信息，每个第一摄像头具有预设的一级身份信息，对第一仓库图像内的预设感兴趣目标识别，所述预设感兴趣目标包括仓位轮廓线；
确定仓位轮廓线所对应的位置参考坐标点，根据所述位置参考坐标点确定每个预设感兴趣目标所对应的位置参考中心点；
根据所述位置参考中心点得到与仓位身份信息的二级身份信息，根据所述一级身份信息、二级身份信息组合得到仓位身份信息。
4.根据权利要求3所述的基于5G技术仓位智能管理的智能行吊控制方法，其特征在于，
所述服务器提取第一摄像头的仓位身份信息的一级身份信息，对第一仓库图像内的预设感兴趣目标识别，所述预设感兴趣目标包括仓位轮廓线，包括：
对第一仓库图像基于预设坐标原点坐标化处理，得到第一仓库图像内每个像素点的坐标信息；
获取第一仓库图像内预设像素区间的像素点得到第一感兴趣像素点，根据所有第一感兴趣像素点的坐标信息，统计所有直接或通过其他第一感兴趣像素点间接连接的第一感兴趣像素点得到第一像素点集合；
将每个第一像素点集合内所有的第一感兴趣像素点所形成的区域作为预设感兴趣目标，所述第一像素点集合内的第一感兴趣像素点形成仓位轮廓线。
5.根据权利要求4所述的基于5G技术仓位智能管理的智能行吊控制方法，其特征在于，
确定仓位轮廓线所对应的位置参考坐标点，根据所述位置参考坐标点确定每个预设感兴趣目标所对应的位置参考中心点，包括：
遍历相应第一像素点集合内所有第一感兴趣像素点的坐标信息并进行比对，将具有最大横坐标值、最大纵坐标值、最小横坐标值、最小纵坐标值的第一感兴趣像素点作为仓位轮廓线所对应的位置参考坐标点；
根据最大横坐标值、最小横坐标值得到中间横坐标值，根据最大纵坐标值、最小纵坐标值得到中间纵坐标值，根据所述中间横坐标值和中间纵坐标值所形成的位置信息确定位置参考中心点。
6.根据权利要求5所述的基于5G技术仓位智能管理的智能行吊控制方法，其特征在于，
所述根据所述位置参考中心点得到与仓位身份信息的二级身份信息，每个参考中心点，根据所述一级身份信息、二级身份信息组合得到仓位身份信息，包括：
将所述位置参考中心点和每个二级身份信息对应的预设参考中心点进行距离计算得到第一距离信息，每个预设参考中心点具有相对应的二级身份信息；
确定第一距离信息小于预设距离信息的位置参考中心点和预设参考中心点，将相应预设参考中心点对应的二级身份信息作为与位置参考中心点所对应仓位身份信息的二级身份信息。
7.根据权利要求6所述的基于5G技术仓位智能管理的智能行吊控制方法，其特征在于，
所述服务器确定入库仓位点或出库仓位点作为智能行吊的第一关联点，并确定第一关联点的第一关联位置信息，根据所述第一关联位置信息、仓位位置信息确定移动单元的第一移动路径，包括：
服务器与用户端交互确定入库仓位点或出库仓位点作为智能行吊的第一关联点，确定第一关联点的第一关联位置信息；
根据与用户端交互确定满足出库要求或入库要求的至少一个仓位位置信息，若所确定的仓位位置信息为多个则按照预设筛选策略确定一个目标的仓位位置信息；
根据入库操作或出库操作对所述第一关联位置信息、仓位位置信息、移动单元的当前位置信息排序处理，生成与移动单元对应的第一移动路径。
8.根据权利要求7所述的基于5G技术仓位智能管理的智能行吊控制方法，其特征在于，
所述根据与用户端交互确定满足出库要求或入库要求的至少一个仓位位置信息，若所确定的仓位位置信息为多个则按照预设筛选策略确定一个目标的仓位位置信息，包括：
根据与用户端的交互确定相对应的物资种类，根据所述物资种类确定相对应的仓位位置信息，每个物资种类的出库要求或入库要求具有预设的仓位位置信息；
若判断为入库操作，则计算当前位置信息与第一关联位置信息的第一移动距离，以及第一关联位置信息与仓位位置信息的第二移动距离；或，
若判断为出库操作，则计算当前位置信息与仓位位置信息的第一移动距离，以及仓位位置信息与第一关联位置信息的第二移动距离；
根据所述第一移动距离和第二移动距离得到总移动距离，将总移动距离最小的仓位位置信息作为目标的仓位位置信息。
9.根据权利要求8所述的基于5G技术仓位智能管理的智能行吊控制方法，其特征在于，
所述根据入库操作或出库操作对所述第一关联位置信息、仓位位置信息、移动单元的当前位置信息排序处理，生成与移动单元对应的第一移动路径，包括：
若判断为入库操作，则生成移动单元的当前位置信息、第一关联位置信息以及仓位位置信息的第一顺序；
根据第一顺序中移动单元的当前位置信息和第一关联位置信息得到第一子路径，根据第一关联位置信息和仓位位置信息得到第二子路径，根据第一子路径和第二子路径生成与移动单元对应的第一移动路径；
若判断为出库操作，则生成移动单元的当前位置信息、仓位位置信息以及第一关联位置信息的第二顺序；
根据第二顺序中移动单元的当前位置信息和仓位位置信息得到第一子路径，根据仓位位置信息和第一关联位置信息得到第二子路径，根据第一子路径和第二子路径生成与移动单元对应的第一移动路径。
10.根据权利要求9所述的基于5G技术仓位智能管理的智能行吊控制方法，其特征在于，
所述服务器根据所述仓位分布数据、第一移动路径生成对用户的用户端所展示的孪生展示数据，根据所述第一移动路径确定相应的第二摄像头、扫描设备并采集移动路径中的第一路径图像、第一扫描信息，包括：
服务器在仓位分布数据中确定与第一移动路径所对应的仓位和/或路面并将相应的仓位和/或路面按照第三预设形式显示；
将所确定的仓位和/或路面对应的摄像头作为第二摄像头和扫描设备，并得到第一路径图像和第一扫描信息。
11.根据权利要求10所述的基于5G技术仓位智能管理的智能行吊控制方法，其特征在于，
所述若所述第一路径图像、第一扫描信息的分析结果为不存在障碍物且接收到用户端的路径确认信息，则服务器基于所述5G通讯模块控制移动单元按照所述第一移动路径带动起重单元移动，包括：
对第一路径图像分析识别，若判断第一路径图像内是空闲仓位或为路面，则判断不存在障碍物；
若判断第一路径图像内不是空闲仓位或不为路面，则对第一扫描信息分析识别，若第一扫描信息的分析结果为非空闲仓位或不为路面的高度低于预设高度，则判断不存在障碍物；
在判断接收到用户端的路径确认信息后，服务器基于所述5G通讯模块控制移动单元按照所述第一移动路径带动起重单元移动。
12.根据权利要求11所述的基于5G技术仓位智能管理的智能行吊控制方法，其特征在于，
所述若所述第一路径图像、第一扫描信息的分析结果为存在障碍物，则生成障碍物清理信息或生成第二移动路径，在与用户端交互后使服务器基于所述5G通讯模块控制移动单元按照所述第一移动路径或第二移动路径带动起重单元移动，包括：
若第一扫描信息的分析结果为非空闲仓位或不为路面的高度不低于预设高度，则判断存在障碍物，并根据第二摄像头确定相应的障碍物位置点，每个第二摄像头具有相对应的位置点；或，
基于仓位孪生图像与用户端进行交互，确定用户端所选定的仓位和路径生成相对应的第二移动路径；
在判断用户对障碍物清理后相应的第一路径图像、第一扫描信息的分析结果为不存在障碍物，或生成相对应的第二移动路径后，基于所述5G通讯模块控制移动单元按照所述第一移动路径或第二移动路径带动起重单元移动。
13.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器以及计算机程序，所述计算机程序存储在所述存储器中，所述处理器运行所述计算机程序执行权利要求1至12任一所述的方法。
14.一种存储介质，其特征在于，所述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12任一所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311762013.8A CN117430026B (zh) | 2023-12-20 | 2023-12-20 | 基于5g技术仓位智能管理的智能行吊控制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311762013.8A CN117430026B (zh) | 2023-12-20 | 2023-12-20 | 基于5g技术仓位智能管理的智能行吊控制方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117430026A CN117430026A (zh) | 2024-01-23 |
| CN117430026B true CN117430026B (zh) | 2024-02-20 |
Family
ID=89550197
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311762013.8A Active CN117430026B (zh) | 2023-12-20 | 2023-12-20 | 基于5g技术仓位智能管理的智能行吊控制方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117430026B (zh) |
Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN206872296U (zh) * | 2017-06-16 | 2018-01-12 | 广东科达洁能股份有限公司 | 一种桥式行车装置 |
| CN109677824A (zh) * | 2019-01-15 | 2019-04-26 | 江苏智库物流科技有限公司 | 全自动无人行车线缆盘仓储管理方法 |
| DE102018100187A1 (de) * | 2018-01-05 | 2019-07-11 | ADT GmbH | Verfahren zur Überwachung von Lagerarbeiten an Regalen auf Arbeitsflächen zur Erkennung von Fehllagerungsprozessen |
| WO2019154445A2 (zh) * | 2019-04-11 | 2019-08-15 | 上海快仓智能科技有限公司 | 用于货架阵列的出入库控制方法和搬运系统 |
| CN110844444A (zh) * | 2019-10-14 | 2020-02-28 | 安徽继远软件有限公司 | 一种仓储物料出入库管理方法及系统 |
| CN114044298A (zh) * | 2020-06-12 | 2022-02-15 | 深圳市海柔创新科技有限公司 | 仓储机器人的控制方法、装置、设备及可读存储介质 |
| CN114580993A (zh) * | 2020-12-01 | 2022-06-03 | 施耐德电器工业公司 | 仓库的自动库存清单 |
| CN115367348A (zh) * | 2021-05-18 | 2022-11-22 | 浙江衣拿智能科技股份有限公司 | 仓位定位装置以及带式仓储系统 |
| CN116280850A (zh) * | 2023-03-20 | 2023-06-23 | 北京易酒批电子商务有限公司 | 货物自动拣选系统 |
| CN116443471A (zh) * | 2023-04-26 | 2023-07-18 | 江苏智库智能科技有限公司 | 仓储系统、其协同存取方法、搬运设备及存储介质 |
| CN117055482A (zh) * | 2023-08-10 | 2023-11-14 | 国网浙江省电力有限公司永康市供电公司 | 一种无人化智能仓库的agv小车及其物料搬运方法 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9656806B2 (en) * | 2015-02-13 | 2017-05-23 | Amazon Technologies, Inc. | Modular, multi-function smart storage containers |
| WO2022075340A1 (ja) * | 2020-10-09 | 2022-04-14 | 株式会社五合 | クレーン用情報処理装置 |
-
2023
- 2023-12-20 CN CN202311762013.8A patent/CN117430026B/zh active Active
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN206872296U (zh) * | 2017-06-16 | 2018-01-12 | 广东科达洁能股份有限公司 | 一种桥式行车装置 |
| DE102018100187A1 (de) * | 2018-01-05 | 2019-07-11 | ADT GmbH | Verfahren zur Überwachung von Lagerarbeiten an Regalen auf Arbeitsflächen zur Erkennung von Fehllagerungsprozessen |
| CN109677824A (zh) * | 2019-01-15 | 2019-04-26 | 江苏智库物流科技有限公司 | 全自动无人行车线缆盘仓储管理方法 |
| WO2019154445A2 (zh) * | 2019-04-11 | 2019-08-15 | 上海快仓智能科技有限公司 | 用于货架阵列的出入库控制方法和搬运系统 |
| CN110844444A (zh) * | 2019-10-14 | 2020-02-28 | 安徽继远软件有限公司 | 一种仓储物料出入库管理方法及系统 |
| CN114044298A (zh) * | 2020-06-12 | 2022-02-15 | 深圳市海柔创新科技有限公司 | 仓储机器人的控制方法、装置、设备及可读存储介质 |
| CN114580993A (zh) * | 2020-12-01 | 2022-06-03 | 施耐德电器工业公司 | 仓库的自动库存清单 |
| CN115367348A (zh) * | 2021-05-18 | 2022-11-22 | 浙江衣拿智能科技股份有限公司 | 仓位定位装置以及带式仓储系统 |
| CN116280850A (zh) * | 2023-03-20 | 2023-06-23 | 北京易酒批电子商务有限公司 | 货物自动拣选系统 |
| CN116443471A (zh) * | 2023-04-26 | 2023-07-18 | 江苏智库智能科技有限公司 | 仓储系统、其协同存取方法、搬运设备及存储介质 |
| CN117055482A (zh) * | 2023-08-10 | 2023-11-14 | 国网浙江省电力有限公司永康市供电公司 | 一种无人化智能仓库的agv小车及其物料搬运方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117430026A (zh) | 2024-01-23 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN105654268B (zh) | 物流货场装卸位可视化管理系统及方法 | |
| CN111144825A (zh) | 一种基于agv小车的rfid仓储物流盘库方法和系统 | |
| CN105243527B (zh) | 一种物流园区车行通道智能调度系统及方法 | |
| CN113822637B (zh) | 一种基于互联网的集装箱物流云管理系统 | |
| CN115285618A (zh) | 一种agv智能机器人运行作业状态监测分析控制系统 | |
| CN113361953B (zh) | 海关口岸货管现场机器人巡查方法及系统 | |
| JP2021504262A (ja) | 着地面上のコンテナのための着地ソリューションを生成するための方法およびシステム背景 | |
| CN114596041A (zh) | 基于提高agv精度验证方式的智能仓储运输系统及方法 | |
| CN102930279A (zh) | 用于产品数量检测的图像识别方法 | |
| CN117430026B (zh) | 基于5g技术仓位智能管理的智能行吊控制方法 | |
| CN111563493B (zh) | 基于图像识别的工作信息获取方法、设备及存储介质 | |
| CN114924513B (zh) | 一种多机器人协同控制系统及方法 | |
| CN113879751B (zh) | 用于移动作业机器的货物盘点方法、装置及货物盘点系统 | |
| CN114359883A (zh) | 电动汽车管理系统 | |
| CN116300978B (zh) | 一种车间agv物流小车导航控制系统 | |
| CN106944362A (zh) | 一种基于视频图像识别的智能分类提示方法、装置及系统 | |
| CN115991359A (zh) | 一种成品自动取放货和自动入库系统及方法 | |
| CN115027966A (zh) | 一种汽车运输钢卷自动识别方法 | |
| CN219916366U (zh) | 库位物流的管理系统 | |
| Yokoyama et al. | Digitization and Analysis Framework for Warehouse Truck Berth | |
| CN116308065B (zh) | 一种物流仓储设备智能化运维管理方法及系统 | |
| Xiong et al. | Design and Implementation of Self-Scanning Code Inventory System in Warehouse Global Scene | |
| CN117555308B (zh) | 一种基于无人叉车的托盘回收方法、系统及存储介质 | |
| CN117945273B (zh) | 一种天车智能调度方法、装置和存储介质 | |
| CN115131307B (zh) | 物品缺陷检测方法及相关装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |