CN117436674A - 基于电力物资多模态检测的处理方法及设备 - Google Patents

基于电力物资多模态检测的处理方法及设备 Download PDF

Info

Publication number
CN117436674A
CN117436674A CN202311762139.5A CN202311762139A CN117436674A CN 117436674 A CN117436674 A CN 117436674A CN 202311762139 A CN202311762139 A CN 202311762139A CN 117436674 A CN117436674 A CN 117436674A
Authority
CN
China
Prior art keywords
information
mode
storage device
quality
electric power
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.)
Granted
Application number
CN202311762139.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN117436674B (zh
Inventor
叶静娴
吴建锋
丁宏琳
王健国
王婧
葛军萍
胡恺锐
应学斌
吴健超
章伟勇
王悦
顾金雨
周耀
陈逸凡
邱阳
王筠琛
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Jinhua Power Supply Co of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Jinhua Power Supply Co of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd, Jinhua Power Supply Co of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd filed Critical State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Priority to CN202311762139.5A priority Critical patent/CN117436674B/zh
Publication of CN117436674A publication Critical patent/CN117436674A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN117436674B publication Critical patent/CN117436674B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06311Scheduling, planning or task assignment for a person or group
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06315Needs-based resource requirements planning or analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/08Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G06Q10/087Inventory or stock management, e.g. order filling, procurement or balancing against orders
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/764Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
    • YGENERAL 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
    • Y04INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04SSYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Warehouses Or Storage Devices (AREA)

Abstract

本发明提供一种基于电力物资多模态检测的处理方法及设备,可以通过检测设备自动识别物品的类型、尺寸、重量等多维信息,提高检测速度和准确性,可通过图像识别、激光扫描、重量传感器等多维检测技术综合实现。还可以结合所检测的多维数据得到所入库的电力物资的第一多模态信息;获取智能仓库内满足预设要求的所有存储装置的第二多模态信息;基于模态比对模型将所述第一模态分析需求和所述第二模态分析状态按照预设比对策略进行比对,确定与所入库的电力物资相对应的物资存储装置,基于智能仓库的移动系统将所述物资存储装置移动至入库位置点。

Description

基于电力物资多模态检测的处理方法及设备
技术领域
本发明涉及数据处理技术,尤其涉及一种基于电力物资多模态检测的处理方法及设备。
背景技术
电力物资多种多样,为了确保电力物资的质量,在电力物资存储之前,往往需要对电力物资进行多模态的数据检测。目前,针对电力物资的存储一般采用智能仓储。智能仓储建设以绿色环保理念为基础,引入自动化的物流设备和高度信息化的系统,从电力物资供应链体系转型升级的角度实现仓库的智能化运作。智能仓储建设的目标包含三个层次,一是智能仓储的基础,仓库建筑的绿色化,二是智能仓储的关键,即仓储作业智能化,三是智能仓储的转变,仓储管理的数字化和智慧园区建设的物联化。仓储智能化、无人化已经成为趋势,智能仓储能最大限度减少仓库对人工的依赖,减少业务错误,提高仓库作业效率。
现有技术中,在确定电力物资的存储位置时,往往是由人为来判断和控制,然而,现有技术的方式往往会导致电力物资的多模态数据与存储位置不匹配的情况出现,导致存储效率低下。
因此,如何结合电力物资的多模态数据自动确定存储策略进行匹配存储,提高存储效率,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电力物资多模态检测的处理方法及设备,可以结合电力物资的多模态数据自动确定存储策略进行匹配存储,提高存储效率。
本发明实施例的第一方面,提供一种基于电力物资多模态检测的处理方法,智能仓库内具有物资存储装置以及用于对物资存储装置移动的移动系统,通过以下步骤完成电力物资的入库,包括:
若判断进行入库操作时,则获取所入库的电力物资的第一多模态信息,所述第一多模态信息至少包括第一图像检测模态、第一质量检测模态以及第一激光扫描模态,根据所述第一多模态信息生成相对应的第一模态分析需求;
获取智能仓库内满足预设要求的所有存储装置的第二多模态信息,所述第二多模态信息至少包括第二图像检测模态、第二质量检测模态以及第二激光扫描模态,根据所述第二多模态信息生成相对应的第二模态分析状态;
基于模态比对模型将所述第一模态分析需求和所述第二模态分析状态按照预设比对策略进行比对,确定与所入库的电力物资相对应的物资存储装置,基于智能仓库的移动系统将所述物资存储装置移动至入库位置点;
在接收到用户的确认入库信息操作后,获取放入电力物资后的存储装置的第三多模态信息,若所述第三多模态信息中的预设模态组分别满足相应存储要求,则将相应的存储装置存储归类为满足要求的存储装置。
可选地,在第一方面的一种可能实现方式中,所述若判断进行入库操作时,则获取所入库的电力物资的第一多模态信息,所述第一多模态信息至少包括第一图像检测模态、第一质量检测模态以及第一激光扫描模态,根据所述第一多模态信息生成相对应的第一模态分析需求,包括:
在判断进行入库操作时,将相应的电力物资置于入库台,基于图像采集模块获取相应电力物资的第一图像检测模态,对所述第一图像检测模态分析识别得到相对应的第一物资种类;
根据入库台处的质量检测模块获取相应电力物资的第一质量,根据相应电力物资的物资种类对应的单位质量和第一质量进行计算,得到电力物资的第一物资数量;
根据入库台处的激光扫描模块获取相应电力物资的第一激光扫描模态,确定所述第一激光扫描模态中的电力物资的第一长度信息、第一宽度信息以及第一高度信息;
对第一图像检测模态、第一质量检测模态以及第一激光扫描模态分别进行统计,按照预设需求处理策略进行处理,生成相对应的第一模态分析需求。
可选地,在第一方面的一种可能实现方式中,所述对第一图像检测模态、第一质量检测模态以及第一激光扫描模态分别进行统计,按照预设需求处理策略进行处理,生成相对应的第一模态分析需求,包括:
根据所述物资种类确定相对应的质量模态调整策略,所述质量模态调整策略具有相对应的质量调整信息和/或数量调整信息;
若判断存在质量模态调整策略,则根据质量调整信息和/或数量调整信息与第一质量和/或第一物资数量相加调整,得到需求质量信息和/或需求数量信息;
若判断不存在质量模态调整策略,则将第一质量和/或第一物资数量作为需求质量信息和/或需求数量信息。
可选地,在第一方面的一种可能实现方式中,所述对第一图像检测模态、第一质量检测模态以及第一激光扫描模态分别进行统计,按照预设需求处理策略进行处理,生成相对应的第一模态分析需求,包括:
根据所述物资种类确定相对应的扫描模态调整策略,所述扫描模态调整策略至少包括长度调整信息、宽度调整信息以及高度调整信息;
若判断存在扫描模态调整策略,则根据长度调整信息、宽度调整信息以及高度调整信息与第一长度信息、第一宽度信息以及第一高度信息分别相加调整,得到需求长度信息、需求宽度信息以及需求高度信息;
若判断不存在扫描模态调整策略,则将第一长度信息、第一宽度信息以及第一高度信息作为需求长度信息、需求宽度信息以及需求高度信息;
统计所有的需求质量信息和/或需求数量信息、需求长度信息、需求宽度信息以及需求高度信息得到第一模态分析需求。
可选地,在第一方面的一种可能实现方式中,所述基于模态比对模型将所述第一模态分析需求和所述第二模态分析状态按照预设比对策略进行比对,确定与所入库的电力物资相对应的物资存储装置,基于智能仓库的移动系统将所述物资存储装置移动至入库位置点,包括:
模态比对模型确定与第一物资种类相对应的第二图像检测模态的存储装置,生成待计算统计表;
模态比对模型依次将待计算统计表内存储装置的第二质量和/或第二物资数量与需求质量信息和/或需求数量信息比对,得到质量模态相似系数;
模态比对模型依次将待计算统计表内存储装置的第二长度信息、第二宽度信息以及第二高度信息与需求长度信息、需求宽度信息以及需求高度信息比对,得到扫描模态相似系数;
模态比对模型根据所述质量模态相似系数、扫描模态相似系数综合计算,得到待计算统计表内存储装置的排序系数,根据所述排序系数确定与所入库的电力物资相对应的物资存储装置。
可选地,在第一方面的一种可能实现方式中,所述依次将待计算统计表内存储装置的第二质量和/或第二物资数量与需求质量信息和/或需求数量信息比对,得到质量模态相似系数,包括:
将第二质量和需求质量信息进行差值计算得到质量差值,根据所述质量差值、质量计算权重得到质量子系数;和/或,
将第二物资数量和需求数量信息进行差值计算得到数量差值,根据所述数量差值、数量计算权重得到数量子系数;
若判断质量差值和数量差值中的至少一个小于0,则对相应的存储装置添加第一预设标签;
若判断质量差值和数量差值均大于0,则根据质量子系数、数量子系数相加得到质量模态相似系数。
可选地,在第一方面的一种可能实现方式中,所述依次将待计算统计表内存储装置的第二长度信息、第二宽度信息以及第二高度信息与需求长度信息、需求宽度信息以及需求高度信息比对,得到扫描模态相似系数,包括:
将存储装置的第二长度信息与需求长度信息差值计算得到长度差值,根据长度差值、长度计算权重得到长度子系数;
将第二宽度信息与需求宽度信息差值计算得到宽度差值,根据宽度差值、宽度计算权重得到宽度子系数;
将第二高度信息与需求高度信息差值计算得到高度差值,根据高度差值、高度计算权重得到高度子系数;
若判断长度差值、宽度差值以及高度差值中的至少一个小于0,则对相应的存储装置添加第一预设标签;
若判断长度差值、宽度差值以及高度差值均大于0,根据长度子系数、宽度子系数以及高度子系数得到扫描模态相似系数。
可选地,在第一方面的一种可能实现方式中,所述根据所述质量模态相似系数、扫描模态相似系数综合计算,得到待计算统计表内存储装置的排序系数,根据所述排序系数确定与所入库的电力物资相对应的物资存储装置,包括:
若判断相应物资存储装置具有第一预设标签,则将预设系数作为相应物资存储装置的排序系数;
若判断相应物资存储装置不具有第一预设标签,则根据质量模态相似系数和扫描模态相似系数相加计算得到相应存储装置的排序系数;
根据所述排序系数对待计算统计表内存储装置进行升序排序,将升序排序中第1的物资存储装置作为入库的电力物资相对应的物资存储装置。
可选地,在第一方面的一种可能实现方式中,所述在接收到用户的确认入库信息操作后,获取放入电力物资后的存储装置的第三多模态信息,若所述第三多模态信息中的预设模态组分别满足相应存储要求,则将相应的存储装置存储归类为满足要求的存储装置,包括:
在接收到用户的确认入库信息操作后,则判断已将电力物资放置于相应物资存储装置内,获取放入电力物资后的存储装置内电力物资的第三质量、第三物资数量、第三长度信息、第三宽度信息以及第三高度信息中的任意一种或多种;
获取与相应存储装置对应的额定质量、额定物资数量、额定长度信息、额定宽度信息以及额定高度信息进行差值计算,得到与相应存储装置对应的第二质量、第二物资数量、第二长度信息、第二宽度信息以及第二高度信息;
若判断第二质量、第二物资数量、第二长度信息、第二宽度信息以及第二高度信息分别大于相应的预设数值,则将相应存储装置所对应的第二多模态信息作为满足要求的第二多模态信息。
本发明实施例的第二方面,提供一种基于电力物资多模态检测的处理设备,智能仓库内具有物资存储装置以及用于对物资存储装置移动的移动系统,通过以下模块完成电力物资的入库,包括:
第一获取模块,用于在判断进行入库操作时,则获取所入库的电力物资的第一多模态信息,所述第一多模态信息至少包括第一图像检测模态、第一质量检测模态以及第一激光扫描模态,根据所述第一多模态信息生成相对应的第一模态分析需求;
第二获取模块,用于获取智能仓库内满足预设要求的所有存储装置的第二多模态信息,所述第二多模态信息至少包括第二图像检测模态、第二质量检测模态以及第二激光扫描模态,根据所述第二多模态信息生成相对应的第二模态分析状态;
比对模块,用于基于模态比对模型将所述第一模态分析需求和所述第二模态分析状态按照预设比对策略进行比对,确定与所入库的电力物资相对应的物资存储装置,基于智能仓库的移动系统将所述物资存储装置移动至入库位置点;
归类模块,用于在接收到用户的确认入库信息操作后,获取放入电力物资后的存储装置的第三多模态信息,若所述第三多模态信息中的预设模态组分别满足相应存储要求,则将相应的存储装置存储归类为满足要求的存储装置。
有益效果:1、本方案会结合电力物资的第一多模态信息来确定对应的第一模态分析需求,同时,确定智能仓库内满足预设要求的所有存储装置的第二多模态信息,利用模态比对模型将第一模态分析需求和所述第二模态分析状态进行比对,得到与电力物资的第一模态分析需求相对应的物资存储装置,之后结合智能仓库的移动系统将所述物资存储装置移动至入库位置点。此外,本方案还在电力物资入库后,对存储装置进行更新,将相应的存储装置存储归类为满足要求的存储装置,以进行下次的存储判断。本方案通过上述方式可以结合电力物资的多模态数据自动确定存储策略进行匹配存储,提高存储效率。
2、本方案会结合第一图像检测模态分析识别得到相对应的第一物资种类,结合电力物资的第一质量得到电力物资的第一物资数量,并得到电力物资的第一长度信息、第一宽度信息以及第一高度信息,通过上述方式,得到相对应的第一模态分析需求;另外,本方案还为相应的电力物资匹配有质量模态调整策略、扫描模态调整策略等调整策略,来对第一质量和/或第一物资数量相加调整,得到需求质量信息和/或需求数量信息,以及对第一长度信息、第一宽度信息以及第一高度信息分别相加调整,得到需求长度信息、需求宽度信息以及需求高度信息,从而结合物资种类得到较为适当的数据需求。
3、本方案会利用模态比对模型来将待计算统计表内存储装置的第二质量和/或第二物资数量与需求质量信息和/或需求数量信息比对,得到质量模态相似系数,并将待计算统计表内存储装置的第二长度信息、第二宽度信息以及第二高度信息与需求长度信息、需求宽度信息以及需求高度信息比对,得到扫描模态相似系数,最后结合质量模态相似系数、扫描模态相似系数综合计算,得到待计算统计表内存储装置的排序系数,依据排序系数挑选出较为合适的存储装置对电力物资进行存储。其中,本方案还结合实际判断结果来为相应的存储装置添加第一预设标签以对存储装置进行区分。另外,本方案会判断第二质量、第二物资数量、第二长度信息、第二宽度信息以及第二高度信息分别大于相应的预设数值,则将相应存储装置所对应的第二多模态信息作为满足要求的第二多模态信息,实现对相应存储装置的状态的更新。可以预想的是,通过检测设备自动识别物品的类型、尺寸、重量等多维信息,提高检测速度和准确性,可通过图像识别、激光扫描、重量传感器等多维检测技术综合实现。还可以结合所检测的多维数据得到所入库的电力物资的第一多模态信息;获取智能仓库内满足预设要求的所有存储装置的第二多模态信息;基于模态比对模型将所述第一模态分析需求和所述第二模态分析状态按照预设比对策略进行比对,确定与所入库的电力物资相对应的物资存储装置,基于智能仓库的移动系统将所述物资存储装置移动至入库位置点。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种基于电力物资多模态检测的处理方的流程示意图;
图2是本发明实施例提供的一种基于电力物资多模态检测的处理设备的结构示意图。
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”以及他们的任何变形,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。
首先,对本方案的场景进行阐述,本方案应用于智能仓库场景,该智能仓库内具有物资存储装置以及用于对物资存储装置移动的移动系统,其中,物资存储装置用于存储电力物资,移动系统可以是移动轮系统,用于对物资存储装置移动。
参见图1,是本发明实施例提供的一种基于电力物资多模态检测的处理方法的流程示意图,通过以下步骤完成电力物资的入库包括S1-S4:
S1,若判断进行入库操作时,则获取所入库的电力物资的第一多模态信息,所述第一多模态信息至少包括第一图像检测模态、第一质量检测模态以及第一激光扫描模态,根据所述第一多模态信息生成相对应的第一模态分析需求。
在有入库需求时,可以进行入库操作,服务器在在判断进行入库操作时,会获取所入库的电力物资的第一多模态信息。
本实施例中的第一多模态信息至少包括第一图像检测模态、第一质量检测模态以及第一激光扫描模态。其中,第一图像检测模态可以是电力物资的图像信息;第一质量检测模态可以是电力物资的重量信息;第一激光扫描模态可以是一批电力物资的规格信息,例如是长宽高信息。
可以理解的是,电力物资的第一多模态信息不同,对应的存储需求也不同,因此,本方案会根据第一多模态信息生成相对应的第一模态分析需求。
在一些实施例中,S1(在判断进行入库操作时,则获取所入库的电力物资的第一多模态信息,所述第一多模态信息至少包括第一图像检测模态、第一质量检测模态以及第一激光扫描模态,根据所述第一多模态信息生成相对应的第一模态分析需求)包括S11-S14:
S11,若判断进行入库操作时,将相应的电力物资置于入库台,基于图像采集模块获取相应电力物资的第一图像检测模态,对所述第一图像检测模态分析识别得到相对应的第一物资种类。
为了得到电力物资的第一图像检测模态,本方案设置有入库台,且入库台处设置有图像采集模块,例如是采集摄像头,利用图像采集模块来得到电力物资的第一图像检测模态。值得一提的是,本方案可以通过第一图像检测模态分析识别得到相对应的第一物资种类。可以理解的是,本方案通过图像识别来得到电力物资的种类信息。
S12,根据入库台处的质量检测模块获取相应电力物资的第一质量,根据相应电力物资的物资种类对应的单位质量和第一质量进行计算,得到电力物资的第一物资数量。
本方案的入库台处还设置有质量检测模块,可以通过该入库台处的质量检测模块获取相应电力物资的第一质量。
在得到第一质量之后,可以根据相应电力物资的物资种类对应的单位质量和第一质量进行计算,得到电力物资的第一物资数量。
可以理解的是,一批电力物资入库时,本方案会通过其种类对应的单位质量,与第一质量进行计算,得到这一批电力物资的第一物资数量。
S13,根据入库台处的激光扫描模块获取相应电力物资的第一激光扫描模态,确定所述第一激光扫描模态中的电力物资的第一长度信息、第一宽度信息以及第一高度信息。
同时,本方案还设置有激光扫描模块来扫描相应电力物资的规格信息,得到一批码放完成的电力物资的第一长度信息、第一宽度信息以及第一高度信息,例如是10个电力物资A的第一长度信息、第一宽度信息以及第一高度信息。
S14,对第一图像检测模态、第一质量检测模态以及第一激光扫描模态分别进行统计,按照预设需求处理策略进行处理,生成相对应的第一模态分析需求。
在得到第一图像检测模态、第一质量检测模态以及第一激光扫描模态之后,本方案会综合第一图像检测模态、第一质量检测模态以及第一激光扫描模态,按照预设需求处理策略进行处理,生成相对应的第一模态分析需求。
在一些实施例中,S14(对第一图像检测模态、第一质量检测模态以及第一激光扫描模态分别进行统计,按照预设需求处理策略进行处理,生成相对应的第一模态分析需求)包括S141-S143:
S141,根据所述物资种类确定相对应的质量模态调整策略,所述质量模态调整策略具有相对应的质量调整信息和/或数量调整信息。
本方案结合物资种类设置有相对应的质量模态调整策略,其中,质量模态调整策略具有相对应的质量调整信息和/或数量调整信息。
值得一提的是,针对不同的物资种类,在进行存储时,可能会有不同的存储要求。例如,针对物资A,其直接按照上述获取的数据进行匹配存储即可,而针对物资B而言,上述获取的数据可能无法满足其存储的要求,此时需要借助质量模态调整策略进行相应数据的调整,以匹配到较为合适的存储装置。
S142,若判断存在质量模态调整策略,则根据质量调整信息和/或数量调整信息与第一质量和/或第一物资数量相加调整,得到需求质量信息和/或需求数量信息。
可以理解的是,不是所有的物资种类都需要质量模态调整策略,如果有质量模态调整策略,那么本方案会根据质量调整信息和/或数量调整信息与第一质量和/或第一物资数量相加调整,得到需求质量信息和/或需求数量信息。
示例性的,可以根据质量调整信息对第一质量进行增加调整,例如增加5KG,得到需求质量信息;可以根据数量调整信息对第一数量进行增加调整,例如增加2个,得到需求数量信息。
S143,若判断不存在质量模态调整策略,则将第一质量和/或第一物资数量作为需求质量信息和/或需求数量信息。
如果没有质量模态调整策略,那么本方案可以直接将第一质量和/或第一物资数量作为需求质量信息和/或需求数量信息。
在一些实施例中,S14(对第一图像检测模态、第一质量检测模态以及第一激光扫描模态分别进行统计,按照预设需求处理策略进行处理,生成相对应的第一模态分析需求)包括S144-S147:
S144,根据所述物资种类确定相对应的扫描模态调整策略,所述扫描模态调整策略至少包括长度调整信息、宽度调整信息以及高度调整信息。
本方案会为物资种类匹配对应的扫描模态调整策略,其中,扫描模态调整策略至少包括长度调整信息、宽度调整信息以及高度调整信息。
也就是说,有些物资种类可能需要结合长度调整信息、宽度调整信息以及高度调整信息对获取到的数据进行调整处理。
S145,若判断存在扫描模态调整策略,则根据长度调整信息、宽度调整信息以及高度调整信息与第一长度信息、第一宽度信息以及第一高度信息分别相加调整,得到需求长度信息、需求宽度信息以及需求高度信息。
如果判断相应的电力物资存在扫描模态调整策略,则本方案可以根据长度调整信息、宽度调整信息以及高度调整信息与第一长度信息、第一宽度信息以及第一高度信息分别相加调整,得到需求长度信息、需求宽度信息以及需求高度信息。
S146,若判断不存在扫描模态调整策略,则将第一长度信息、第一宽度信息以及第一高度信息作为需求长度信息、需求宽度信息以及需求高度信息。
可以理解的是,如果判断不存在扫描模态调整策略,则将第一长度信息、第一宽度信息以及第一高度信息作为需求长度信息、需求宽度信息以及需求高度信息。
S147,统计所有的需求质量信息和/或需求数量信息、需求长度信息、需求宽度信息以及需求高度信息得到第一模态分析需求。
本方案会统计所有的需求质量信息和/或需求数量信息、需求长度信息、需求宽度信息以及需求高度信息得到第一模态分析需求。可以理解的是,第一模态分析需求可以是结合调整策略调整后得到的需求信息。
S2,获取智能仓库内满足预设要求的所有存储装置的第二多模态信息,所述第二多模态信息至少包括第二图像检测模态、第二质量检测模态以及第二激光扫描模态,根据所述第二多模态信息生成相对应的第二模态分析状态。
其中,满足预设要求可以是指智能仓库内空闲的存储装置,也就是可以存储电力物资的存储装置。本方案会得到智能仓库内满足预设要求的所有存储装置的第二多模态信息。
上述的第二多模态信息至少包括第二图像检测模态、第二质量检测模态以及第二激光扫描模态,然后结合第二多模态信息生成相对应的第二模态分析状态。
S3,基于模态比对模型将所述第一模态分析需求和所述第二模态分析状态按照预设比对策略进行比对,确定与所入库的电力物资相对应的物资存储装置,基于智能仓库的移动系统将所述物资存储装置移动至入库位置点。
本方案设置有模态比对模型,可以利用模态比对模型对第一模态分析需求和第二模态分析状态按照预设比对策略进行比对,得到比对结果。
然后,按照比对结果来确定与所入库的电力物资相对应的物资存储装置,基于智能仓库的移动系统将所述物资存储装置移动至入库位置点。
在一些实施例中,S3(基于模态比对模型将所述第一模态分析需求和所述第二模态分析状态按照预设比对策略进行比对,确定与所入库的电力物资相对应的物资存储装置,基于智能仓库的移动系统将所述物资存储装置移动至入库位置点)包括S31-S34:
S31,模态比对模型确定与第一物资种类相对应的第二图像检测模态的存储装置,生成待计算统计表。
首先,本方案会结合物资种类来确定对应的第二图像检测模态的存储装置,也就是说,先通过物资种类来找到对应的多个存储装置,然后得到待计算统计表。
S32,模态比对模型依次将待计算统计表内存储装置的第二质量和/或第二物资数量与需求质量信息和/或需求数量信息比对,得到质量模态相似系数。
在得到待计算统计表后,模态比对模型会继续进行比对,在比对时,会依次将待计算统计表内存储装置的第二质量和/或第二物资数量与需求质量信息和/或需求数量信息比对,得到质量模态相似系数。
其中,得到存储装置对应的第二质量和第二物资数量的过程在下文中有阐述,具体参见下文。
其中,S32(依次将待计算统计表内存储装置的第二质量和/或第二物资数量与需求质量信息和/或需求数量信息比对,得到质量模态相似系数)包括S321-S324:
S321,将第二质量和需求质量信息进行差值计算得到质量差值,根据所述质量差值、质量计算权重得到质量子系数。
本方案会计算第二质量和需求质量信息的差值,得到质量差值,然后结合质量差值和质量计算权重得到质量子系数,可以是将二者相乘得到质量子系数。其中,质量计算权重可以是工作人员预先设置的。
S322,和/或,将第二物资数量和需求数量信息进行差值计算得到数量差值,根据所述数量差值、数量计算权重得到数量子系数。
同理,本方案会将第二物资数量和需求数量信息进行差值计算得到数量差值,然后结合数量差值、数量计算权重得到数量子系数,可以是将二者相乘得到数量子系数。其中,数量计算权重可以是工作人员预先设置的。
S323,若判断质量差值和数量差值中的至少一个小于0,则对相应的存储装置添加第一预设标签。
如果判断质量差值和数量差值中的一个小于0,说明其中一个维度是无法满足需求的,此时,本方案会为其添加对应的第一预设标签进行标记。
S324,若判断质量差值和数量差值均大于0,则根据质量子系数、数量子系数相加得到质量模态相似系数。
如果判断质量差值和数量差值均大于0,说明在质量维度和数量维度上都是满足要求的,此时,本方案会根据质量子系数、数量子系数相加得到质量模态相似系数。可以理解的是,上述得到的是质量模态维度的相似系数。
S33,模态比对模型依次将待计算统计表内存储装置的第二长度信息、第二宽度信息以及第二高度信息与需求长度信息、需求宽度信息以及需求高度信息比对,得到扫描模态相似系数。
同时,本方案的模态比对模型,会将待计算统计表内存储装置的第二长度信息、第二宽度信息以及第二高度信息与需求长度信息、需求宽度信息以及需求高度信息比对,得到形态维度的扫描模态相似系数。
其中,S33(模态比对模型依次将待计算统计表内存储装置的第二长度信息、第二宽度信息以及第二高度信息与需求长度信息、需求宽度信息以及需求高度信息比对,得到扫描模态相似系数)包括S331-S335:
S331,将存储装置的第二长度信息与需求长度信息差值计算得到长度差值,根据长度差值、长度计算权重得到长度子系数。
首先,本方案会计算长度维度的系数,在计算时,本方案会将存储装置的第二长度信息与需求长度信息差值计算得到长度差值,然后结合长度差值、长度计算权重得到长度子系数。其中,可以是将二者相乘得到长度子系数。其中,长度计算权重可以是工作人员预先设置的。
S332,将第二宽度信息与需求宽度信息差值计算得到宽度差值,根据宽度差值、宽度计算权重得到宽度子系数。
本方案会计算宽度维度的系数,在计算时,本方案会将存储装置的第二宽度信息与需求宽度信息差值计算得到宽度差值,然后结合宽度差值、宽度计算权重得到宽度子系数。其中,可以是将二者相乘得到宽度子系数。其中,宽度计算权重可以是工作人员预先设置的。
S333,将第二高度信息与需求高度信息差值计算得到高度差值,根据高度差值、高度计算权重得到高度子系数。
本方案会计算高度维度的系数,在计算时,本方案会将存储装置的第二高度信息与需求高度信息差值计算得到高度差值,然后结合高度差值、高度计算权重得到高度子系数。其中,可以是将二者相乘得到高度子系数。其中,高度计算权重可以是工作人员预先设置的。
S334,若判断长度差值、宽度差值以及高度差值中的至少一个小于0,则对相应的存储装置添加第一预设标签。
可以理解的是,如果判断长度差值、宽度差值以及高度差值中的至少一个小于0,说明至少有一个维度无法满足需求,然后本方案会对相应的存储装置添加第一预设标签进行标记。
S335,若判断长度差值、宽度差值以及高度差值均大于0,根据长度子系数、宽度子系数以及高度子系数得到扫描模态相似系数。
如果判断长度差值、宽度差值以及高度差值均大于0,说明维度都满足要求,此时,本方案会根据长度子系数、宽度子系数以及高度子系数得到扫描模态相似系数,例如是将三者加权求和。
S34,模态比对模型根据所述质量模态相似系数、扫描模态相似系数综合计算,得到待计算统计表内存储装置的排序系数,根据所述排序系数确定与所入库的电力物资相对应的物资存储装置。
本方案的模态比对模型可以结合质量模态相似系数、扫描模态相似系数进行综合计算,得到待计算统计表内存储装置的排序系数,然后根据排序系数确定与所入库的电力物资相对应的物资存储装置。
在一些实施例中,S34(根据所述质量模态相似系数、扫描模态相似系数综合计算,得到待计算统计表内存储装置的排序系数,根据所述排序系数确定与所入库的电力物资相对应的物资存储装置)包括S341-S343:
S341,若判断相应物资存储装置具有第一预设标签,则将预设系数作为相应物资存储装置的排序系数。
可以理解的是,如果判断相应物资存储装置具有第一预设标签,则将预设系数作为相应物资存储装置的排序系数,预设系数可以设置的低一些,例如是0.01。
S342,若判断相应物资存储装置不具有第一预设标签,则根据质量模态相似系数和扫描模态相似系数相加计算得到相应存储装置的排序系数。
如果判断相应物资存储装置不具有第一预设标签,则本方案会结合质量模态相似系数和扫描模态相似系数相加计算得到相应存储装置的排序系数。
S343,根据所述排序系数对待计算统计表内存储装置进行升序排序,将升序排序中第1的物资存储装置作为入库的电力物资相对应的物资存储装置。
在得到排序系数后,本方案会按照排序系数对待计算统计表内存储装置进行升序排序,将升序排序中第1的物资存储装置作为入库的电力物资相对应的物资存储装置。可以理解的是,排序越靠前,匹配度越高。
S4,在接收到用户的确认入库信息操作后,获取放入电力物资后的存储装置的第三多模态信息,若所述第三多模态信息中的预设模态组分别满足相应存储要求,则将相应的存储装置存储归类为满足要求的存储装置。
在收到确认入库信息操作后,本方案获取放入电力物资后的存储装置的第三多模态信息,第三多模态信息是指存储装置放完电力物资后剩余的信息。
如果第三多模态信息中的预设模态组分别满足相应存储要求,则将相应的存储装置存储归类为满足要求的存储装置。
在一些实施例中,S4(在接收到用户的确认入库信息操作后,获取放入电力物资后的存储装置的第三多模态信息,若所述第三多模态信息中的预设模态组分别满足相应存储要求,则将相应的存储装置存储归类为满足要求的存储装置)包括S41-S43:
S41,在接收到用户的确认入库信息操作后,则判断已将电力物资放置于相应物资存储装置内,获取放入电力物资后的存储装置内电力物资的第三质量、第三物资数量、第三长度信息、第三宽度信息以及第三高度信息中的任意一种或多种。
本方案在接收到用户的确认入库信息操作后,说明电力物资已经存入到对应的存储装置中了,则判断已将电力物资放置于相应物资存储装置内。
然后获取放入电力物资后的存储装置内电力物资的第三质量、第三物资数量、第三长度信息、第三宽度信息以及第三高度信息中的任意一种或多种。也就是统计存储装置当前的剩余的信息。
S42,获取与相应存储装置对应的额定质量、额定物资数量、额定长度信息、额定宽度信息以及额定高度信息进行差值计算,得到与相应存储装置对应的第二质量、第二物资数量、第二长度信息、第二宽度信息以及第二高度信息。
本方案会获取与相应存储装置对应的额定质量、额定物资数量、额定长度信息、额定宽度信息以及额定高度信息进行差值计算,得到与相应存储装置对应的第二质量、第二物资数量、第二长度信息、第二宽度信息以及第二高度信息。也就是说计算出还能存储的第二质量、第二物资数量、第二长度信息、第二宽度信息以及第二高度信息。
S43,若判断第二质量、第二物资数量、第二长度信息、第二宽度信息以及第二高度信息分别大于相应的预设数值,则将相应存储装置所对应的第二多模态信息作为满足要求的第二多模态信息。
可以理解的是,如果第二质量、第二物资数量、第二长度信息、第二宽度信息以及第二高度信息分别大于相应的预设数值,则将相应存储装置所对应的第二多模态信息作为满足要求的第二多模态信息。
参见图2,是本发明实施例提供的一种基于电力物资多模态检测的处理设备的结构示意图,智能仓库内具有物资存储装置以及用于对物资存储装置移动的移动系统,通过以下模块完成电力物资的入库,包括:
第一获取模块,用于在判断进行入库操作时,则获取所入库的电力物资的第一多模态信息,所述第一多模态信息至少包括第一图像检测模态、第一质量检测模态以及第一激光扫描模态,根据所述第一多模态信息生成相对应的第一模态分析需求;
第二获取模块,用于获取智能仓库内满足预设要求的所有存储装置的第二多模态信息,所述第二多模态信息至少包括第二图像检测模态、第二质量检测模态以及第二激光扫描模态,根据所述第二多模态信息生成相对应的第二模态分析状态;
比对模块,用于基于模态比对模型将所述第一模态分析需求和所述第二模态分析状态按照预设比对策略进行比对,确定与所入库的电力物资相对应的物资存储装置,基于智能仓库的移动系统将所述物资存储装置移动至入库位置点;
归类模块,用于在接收到用户的确认入库信息操作后,获取放入电力物资后的存储装置的第三多模态信息,若所述第三多模态信息中的预设模态组分别满足相应存储要求,则将相应的存储装置存储归类为满足要求的存储装置。
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 (10)

1.基于电力物资多模态检测的处理方法,其特征在于,智能仓库内具有物资存储装置以及用于对物资存储装置移动的移动系统,通过以下步骤完成电力物资的入库,包括:
若判断进行入库操作,则获取所入库的电力物资的第一多模态信息,所述第一多模态信息至少包括第一图像检测模态、第一质量检测模态以及第一激光扫描模态,根据所述第一多模态信息生成相对应的第一模态分析需求;
获取智能仓库内满足预设要求的所有存储装置的第二多模态信息,所述第二多模态信息至少包括第二图像检测模态、第二质量检测模态以及第二激光扫描模态,根据所述第二多模态信息生成相对应的第二模态分析状态;
基于模态比对模型将所述第一模态分析需求和所述第二模态分析状态按照预设比对策略进行比对,确定与所入库的电力物资相对应的物资存储装置,基于智能仓库的移动系统将所述物资存储装置移动至入库位置点;
在接收到用户的确认入库信息操作后,获取放入电力物资后的存储装置的第三多模态信息,若所述第三多模态信息中的预设模态组分别满足相应存储要求,则将相应的存储装置存储归类为满足要求的存储装置。
2.根据权利要求1所述的基于电力物资多模态检测的处理方法,其特征在于,
所述若判断进行入库操作,则获取所入库的电力物资的第一多模态信息,所述第一多模态信息至少包括第一图像检测模态、第一质量检测模态以及第一激光扫描模态,根据所述第一多模态信息生成相对应的第一模态分析需求,包括:
在判断进行入库操作时,将相应的电力物资置于入库台,基于图像采集模块获取相应电力物资的第一图像检测模态,对所述第一图像检测模态分析识别得到相对应的第一物资种类;
根据入库台处的质量检测模块获取相应电力物资的第一质量,根据相应电力物资的物资种类对应的单位质量和第一质量进行计算,得到电力物资的第一物资数量;
根据入库台处的激光扫描模块获取相应电力物资的第一激光扫描模态,确定所述第一激光扫描模态中的电力物资的第一长度信息、第一宽度信息以及第一高度信息;
对第一图像检测模态、第一质量检测模态以及第一激光扫描模态分别进行统计,按照预设需求处理策略进行处理,生成相对应的第一模态分析需求。
3.根据权利要求2所述的基于电力物资多模态检测的处理方法,其特征在于,
所述对第一图像检测模态、第一质量检测模态以及第一激光扫描模态分别进行统计,按照预设需求处理策略进行处理,生成相对应的第一模态分析需求,包括:
根据所述物资种类确定相对应的质量模态调整策略,所述质量模态调整策略具有相对应的质量调整信息和/或数量调整信息;
若判断存在质量模态调整策略,则根据质量调整信息和/或数量调整信息与第一质量和/或第一物资数量相加调整,得到需求质量信息和/或需求数量信息;
若判断不存在质量模态调整策略,则将第一质量和/或第一物资数量作为需求质量信息和/或需求数量信息。
4.根据权利要求3所述的基于电力物资多模态检测的处理方法,其特征在于,
所述对第一图像检测模态、第一质量检测模态以及第一激光扫描模态分别进行统计,按照预设需求处理策略进行处理,生成相对应的第一模态分析需求,包括:
根据所述物资种类确定相对应的扫描模态调整策略,所述扫描模态调整策略至少包括长度调整信息、宽度调整信息以及高度调整信息;
若判断存在扫描模态调整策略,则根据长度调整信息、宽度调整信息以及高度调整信息与第一长度信息、第一宽度信息以及第一高度信息分别相加调整,得到需求长度信息、需求宽度信息以及需求高度信息;
若判断不存在扫描模态调整策略,则将第一长度信息、第一宽度信息以及第一高度信息作为需求长度信息、需求宽度信息以及需求高度信息;
统计所有的需求质量信息和/或需求数量信息、需求长度信息、需求宽度信息以及需求高度信息得到第一模态分析需求。
5.根据权利要求4所述的基于电力物资多模态检测的处理方法,其特征在于,
所述基于模态比对模型将所述第一模态分析需求和所述第二模态分析状态按照预设比对策略进行比对,确定与所入库的电力物资相对应的物资存储装置,基于智能仓库的移动系统将所述物资存储装置移动至入库位置点,包括:
模态比对模型确定与第一物资种类相对应的第二图像检测模态的存储装置,生成待计算统计表;
模态比对模型依次将待计算统计表内存储装置的第二质量和/或第二物资数量与需求质量信息和/或需求数量信息比对,得到质量模态相似系数;
模态比对模型依次将待计算统计表内存储装置的第二长度信息、第二宽度信息以及第二高度信息与需求长度信息、需求宽度信息以及需求高度信息比对,得到扫描模态相似系数;
模态比对模型根据所述质量模态相似系数、扫描模态相似系数综合计算,得到待计算统计表内存储装置的排序系数,根据所述排序系数确定与所入库的电力物资相对应的物资存储装置。
6.根据权利要求5所述的基于电力物资多模态检测的处理方法,其特征在于,
所述依次将待计算统计表内存储装置的第二质量和/或第二物资数量与需求质量信息和/或需求数量信息比对,得到质量模态相似系数,包括:
将第二质量和需求质量信息进行差值计算得到质量差值,根据所述质量差值、质量计算权重得到质量子系数;和/或,
将第二物资数量和需求数量信息进行差值计算得到数量差值,根据所述数量差值、数量计算权重得到数量子系数;
若判断质量差值和数量差值中的至少一个小于0,则对相应的存储装置添加第一预设标签;
若判断质量差值和数量差值均大于0,则根据质量子系数、数量子系数相加得到质量模态相似系数。
7.根据权利要求6所述的基于电力物资多模态检测的处理方法,其特征在于,
所述依次将待计算统计表内存储装置的第二长度信息、第二宽度信息以及第二高度信息与需求长度信息、需求宽度信息以及需求高度信息比对,得到扫描模态相似系数,包括:
将存储装置的第二长度信息与需求长度信息差值计算得到长度差值,根据长度差值、长度计算权重得到长度子系数;
将第二宽度信息与需求宽度信息差值计算得到宽度差值,根据宽度差值、宽度计算权重得到宽度子系数;
将第二高度信息与需求高度信息差值计算得到高度差值,根据高度差值、高度计算权重得到高度子系数;
若判断长度差值、宽度差值以及高度差值中的至少一个小于0,则对相应的存储装置添加第一预设标签;
若判断长度差值、宽度差值以及高度差值均大于0,根据长度子系数、宽度子系数以及高度子系数得到扫描模态相似系数。
8.根据权利要求7所述的基于电力物资多模态检测的处理方法,其特征在于,
所述根据所述质量模态相似系数、扫描模态相似系数综合计算,得到待计算统计表内存储装置的排序系数,根据所述排序系数确定与所入库的电力物资相对应的物资存储装置,包括:
若判断相应物资存储装置具有第一预设标签,则将预设系数作为相应物资存储装置的排序系数;
若判断相应物资存储装置不具有第一预设标签,则根据质量模态相似系数和扫描模态相似系数相加计算得到相应存储装置的排序系数;
根据所述排序系数对待计算统计表内存储装置进行升序排序,将升序排序中第1的物资存储装置作为入库的电力物资相对应的物资存储装置。
9.根据权利要求8所述的基于电力物资多模态检测的处理方法,其特征在于,
所述在接收到用户的确认入库信息操作后,获取放入电力物资后的存储装置的第三多模态信息,若所述第三多模态信息中的预设模态组分别满足相应存储要求,则将相应的存储装置存储归类为满足要求的存储装置,包括:
在接收到用户的确认入库信息操作后,则判断已将电力物资放置于相应物资存储装置内,获取放入电力物资后的存储装置内电力物资的第三质量、第三物资数量、第三长度信息、第三宽度信息以及第三高度信息中的任意一种或多种;
获取与相应存储装置对应的额定质量、额定物资数量、额定长度信息、额定宽度信息以及额定高度信息进行差值计算,得到与相应存储装置对应的第二质量、第二物资数量、第二长度信息、第二宽度信息以及第二高度信息;
若判断第二质量、第二物资数量、第二长度信息、第二宽度信息以及第二高度信息分别大于相应的预设数值,则将相应存储装置所对应的第二多模态信息作为满足要求的第二多模态信息。
10.基于电力物资多模态检测的处理设备,其特征在于,智能仓库内具有物资存储装置以及用于对物资存储装置移动的移动系统,通过以下模块完成电力物资的入库,包括:
第一获取模块,用于在判断进行入库操作时,则获取所入库的电力物资的第一多模态信息,所述第一多模态信息至少包括第一图像检测模态、第一质量检测模态以及第一激光扫描模态,根据所述第一多模态信息生成相对应的第一模态分析需求;
第二获取模块,用于获取智能仓库内满足预设要求的所有存储装置的第二多模态信息,所述第二多模态信息至少包括第二图像检测模态、第二质量检测模态以及第二激光扫描模态,根据所述第二多模态信息生成相对应的第二模态分析状态;
比对模块,用于基于模态比对模型将所述第一模态分析需求和所述第二模态分析状态按照预设比对策略进行比对,确定与所入库的电力物资相对应的物资存储装置,基于智能仓库的移动系统将所述物资存储装置移动至入库位置点;
归类模块,用于在接收到用户的确认入库信息操作后,获取放入电力物资后的存储装置的第三多模态信息,若所述第三多模态信息中的预设模态组分别满足相应存储要求,则将相应的存储装置存储归类为满足要求的存储装置。
CN202311762139.5A 2023-12-20 2023-12-20 基于电力物资多模态检测的处理方法及设备 Active CN117436674B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311762139.5A CN117436674B (zh) 2023-12-20 2023-12-20 基于电力物资多模态检测的处理方法及设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311762139.5A CN117436674B (zh) 2023-12-20 2023-12-20 基于电力物资多模态检测的处理方法及设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN117436674A true CN117436674A (zh) 2024-01-23
CN117436674B CN117436674B (zh) 2024-03-01

Family

ID=89552102

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311762139.5A Active CN117436674B (zh) 2023-12-20 2023-12-20 基于电力物资多模态检测的处理方法及设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117436674B (zh)

Citations (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109460948A (zh) * 2018-09-19 2019-03-12 贵州电网有限责任公司 基于物联网技术的电力企业物资仓储货位分配方法
CN111091328A (zh) * 2019-12-18 2020-05-01 浙江明度智控科技有限公司 一种仓储入库管理方法和管理装置
CN111143637A (zh) * 2019-12-18 2020-05-12 广州穗能通能源科技有限责任公司 电力虚拟化可视化仓库管理方法、装置和系统
CN111476413A (zh) * 2020-04-03 2020-07-31 上海明略人工智能(集团)有限公司 基于大数据的仓库储位分配方法及系统
CN111832980A (zh) * 2019-04-15 2020-10-27 北京京东尚科信息技术有限公司 一种多层仓库储位分配的方法和装置
WO2021068645A1 (zh) * 2019-10-09 2021-04-15 北京京东振世信息技术有限公司 确定入库储位的方法、装置、电子设备和存储介质
CN113393182A (zh) * 2020-03-11 2021-09-14 北京旷视机器人技术有限公司 料箱入库方法、装置及智能仓储系统
CN113935683A (zh) * 2021-09-30 2022-01-14 青岛海尔科技有限公司 货物入库方法及装置
CN114022702A (zh) * 2021-10-25 2022-02-08 杭州天翔东捷运物流有限公司 一种智慧仓库管理方法、装置、电子设备及存储介质
KR20220063635A (ko) * 2020-11-10 2022-05-17 대우조선해양 주식회사 3d 스캐너를 이용한 선내 자재창고 관리시스템
CN115689441A (zh) * 2022-10-19 2023-02-03 国网山东省电力公司 基于图像识别的电力物资智能验收系统
CN116415893A (zh) * 2023-04-11 2023-07-11 安徽路歌运输有限公司 一种物流仓储管理方法、系统及存储介质
CN116588569A (zh) * 2023-06-25 2023-08-15 陕西西煤云商信息科技有限公司 一种仓储物资出入库控制方法及其控制系统
CN116823120A (zh) * 2023-07-21 2023-09-29 尚戎信息技术(深圳)有限公司 一种货物出入库检测方法、装置、设备及存储介质
CN117252512A (zh) * 2023-09-27 2023-12-19 中铁建电气化局集团第四工程有限公司 一种用于存储接触网零部件的仓库布局方法、装置、计算机设备及存储介质

Patent Citations (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109460948A (zh) * 2018-09-19 2019-03-12 贵州电网有限责任公司 基于物联网技术的电力企业物资仓储货位分配方法
CN111832980A (zh) * 2019-04-15 2020-10-27 北京京东尚科信息技术有限公司 一种多层仓库储位分配的方法和装置
WO2021068645A1 (zh) * 2019-10-09 2021-04-15 北京京东振世信息技术有限公司 确定入库储位的方法、装置、电子设备和存储介质
CN111091328A (zh) * 2019-12-18 2020-05-01 浙江明度智控科技有限公司 一种仓储入库管理方法和管理装置
CN111143637A (zh) * 2019-12-18 2020-05-12 广州穗能通能源科技有限责任公司 电力虚拟化可视化仓库管理方法、装置和系统
CN113393182A (zh) * 2020-03-11 2021-09-14 北京旷视机器人技术有限公司 料箱入库方法、装置及智能仓储系统
CN111476413A (zh) * 2020-04-03 2020-07-31 上海明略人工智能(集团)有限公司 基于大数据的仓库储位分配方法及系统
KR20220063635A (ko) * 2020-11-10 2022-05-17 대우조선해양 주식회사 3d 스캐너를 이용한 선내 자재창고 관리시스템
CN113935683A (zh) * 2021-09-30 2022-01-14 青岛海尔科技有限公司 货物入库方法及装置
CN114022702A (zh) * 2021-10-25 2022-02-08 杭州天翔东捷运物流有限公司 一种智慧仓库管理方法、装置、电子设备及存储介质
CN115689441A (zh) * 2022-10-19 2023-02-03 国网山东省电力公司 基于图像识别的电力物资智能验收系统
CN116415893A (zh) * 2023-04-11 2023-07-11 安徽路歌运输有限公司 一种物流仓储管理方法、系统及存储介质
CN116588569A (zh) * 2023-06-25 2023-08-15 陕西西煤云商信息科技有限公司 一种仓储物资出入库控制方法及其控制系统
CN116823120A (zh) * 2023-07-21 2023-09-29 尚戎信息技术(深圳)有限公司 一种货物出入库检测方法、装置、设备及存储介质
CN117252512A (zh) * 2023-09-27 2023-12-19 中铁建电气化局集团第四工程有限公司 一种用于存储接触网零部件的仓库布局方法、装置、计算机设备及存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李明等: "面向复杂仓储场景的电力物资出入库策略管理", 《物流技术》, vol. 40, no. 4, 31 December 2021 (2021-12-31), pages 13 - 17 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN117436674B (zh) 2024-03-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8676731B1 (en) Data extraction confidence attribute with transformations
CN112052733A (zh) 数据库构建方法、人脸识别方法、装置及电子设备
CN110032654B (zh) 一种基于人工智能的超市商品录入方法及系统
CN111626348B (zh) 自动泊车测试模型构建方法、设备、存储介质及装置
CN115587545B (zh) 一种用于光刻胶的参数优化方法、装置、设备及存储介质
CN116127105A (zh) 一种大数据平台的数据汇集方法及装置
CN117436674B (zh) 基于电力物资多模态检测的处理方法及设备
CN117112336A (zh) 智能通信设备异常检测方法、设备、存储介质及装置
CN117370162A (zh) 测试工具管理方法、装置、设备及存储介质
CN116778189A (zh) 一种rpa流程处理分析方法及计算机设备
CN116501979A (zh) 信息推荐方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
CN114693554B (zh) 一种大数据图像处理方法及系统
US20150208042A1 (en) System and method for auto-commissioning an intelligent video system
CN111209937B (zh) 一种充电曲线模型的分类方法、装置以及服务器
CN113361811A (zh) 运行状态预测方法、系统、设备及计算机可读存储介质
CN113657179A (zh) 图像识别及建模方法、装置、电子设备及存储介质
CN111984812A (zh) 一种特征提取模型生成方法、图像检索方法、装置及设备
CN116610806B (zh) 基于ai的rpa数字化业务处理方法及计算机设备
CN111061774A (zh) 搜索结果准确性判断方法、装置、电子设备及存储介质
CN116109080B (zh) 一种基于bim与ar的建筑综合管理平台
CN118096747B (zh) 基于深度学习的pcba板自动检测方法及系统
EP4446907A1 (en) Part identification method and identification device
CN115619444A (zh) 预测模型的组合方法、业务量预测方法、设备、存储介质
CN116629645A (zh) 扫描终端评估方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN116629699A (zh) 数据检测方法、装置、终端设备以及存储介质

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