CN117688955A - 湿温度调节方法、装置、电子设备和计算机可读介质 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例公开了湿温度调节方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取相关联的标签读取设备采集的冷链运输物品信息集；根据冷链运输物品信息集，生成对应冷链运输物品信息集的目标湿温度信息，其中，目标湿温度信息包括目标湿度信息和目标温度信息；通过相关联的温度采集装置检测冷链运输设备内的温度，得到实时温度信息；通过相关联的湿度采集装置检测冷链运输设备内的湿度，得到实时湿度信息；根据目标湿温度信息、实时温度信息和实时湿度信息，生成湿温度调节信息；根据湿温度调节信息，执行湿温度调节操作。该实施方式可以减少物品损坏的概率，从而减少物品资源的浪费。

Description

湿温度调节方法、装置、电子设备和计算机可读介质

技术领域

本公开的实施例涉及物流技术领域，具体涉及湿温度调节方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

生鲜物品在保存时对于温度和湿度的要求比较高，因此在运输时往往需要通过冷链运输车对生鲜物品进行冷链传输。目前，在冷链运输车对生鲜物品进行冷链运输时，通常采用的方式为：在固定的温度和湿度下对生鲜物品进行保温和保湿。

然而，当采用上述方式进行冷链传输时，经常会存在如下技术问题：

不同类型和不同数量的生鲜物品所需的温度和湿度不同，采用固定的温度和湿度进行保温和保湿，在温度或湿度不适宜时，会造成部分物品发生损坏，导致物品资源的浪费。

该背景技术部分中所公开的以上信息仅用于增强对本发明构思的背景的理解，并因此，其可包含并不形成本国的本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开的一些实施例提出了湿温度调节方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种应用于冷链运输设备的湿温度调节方法，该方法包括：获取相关联的标签读取设备采集的冷链运输物品信息集，其中，上述冷链运输物品信息集中的每个冷链运输物品信息包括物品标识和物品数量；根据上述冷链运输物品信息集，生成对应上述冷链运输物品信息集的目标湿温度信息，其中，上述目标湿温度信息包括目标湿度信息和目标温度信息；通过相关联的温度采集装置检测上述冷链运输设备内的温度，得到实时温度信息；通过相关联的湿度采集装置检测上述冷链运输设备内的湿度，得到实时湿度信息；根据上述目标湿温度信息、上述实时温度信息和上述实时湿度信息，生成湿温度调节信息，其中，上述湿温度调节信息包括湿度调节信息和温度调节信息；根据上述湿温度调节信息，执行湿温度调节操作。

第二方面，本公开的一些实施例提供了一种湿温度调节装置，装置包括：获取单元，被配置成获取相关联的标签读取设备采集的冷链运输物品信息集，其中，上述冷链运输物品信息集中的每个冷链运输物品信息包括物品标识和物品数量；第一生成单元，被配置成根据上述冷链运输物品信息集，生成对应上述冷链运输物品信息集的目标湿温度信息，其中，上述目标湿温度信息包括目标湿度信息和目标温度信息；第一检测单元，被配置成通过相关联的温度采集装置检测上述冷链运输设备内的温度，得到实时温度信息；第二检测单元，被配置成通过相关联的湿度采集装置检测上述冷链运输设备内的湿度，得到实时湿度信息；第二生成单元，被配置成根据上述目标湿温度信息、上述实时温度信息和上述实时湿度信息，生成湿温度调节信息，其中，上述湿温度调节信息包括湿度调节信息和温度调节信息；执行单元，被配置成根据上述湿温度调节信息，执行湿温度调节操作。

第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

本公开的上述各个实施例中具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的应用于冷链运输设备的湿温度调节方法可以根据物品的数量的种类调节运输设备的温度和湿度，减少物品损坏的概率，从而减少物品资源的浪费。具体来说，导致物品资源的浪费的原因在于：不同类型和不同数量的生鲜物品所需的温度和湿度不同，采用固定的温度和湿度进行保温和保湿，在温度或湿度不适宜时，会造成部分物品发生损坏。基于此，本公开的一些实施例的应用于冷链运输设备的湿温度调节方法包括：获取相关联的标签读取设备采集的冷链运输物品信息集，其中，上述冷链运输物品信息集中的每个冷链运输物品信息包括物品标识和物品数量；根据上述冷链运输物品信息集，生成对应上述冷链运输物品信息集的目标湿温度信息，其中，上述目标湿温度信息包括目标湿度信息和目标温度信息；通过相关联的温度采集装置检测上述冷链运输设备内的温度，得到实时温度信息；通过相关联的湿度采集装置检测上述冷链运输设备内的湿度，得到实时湿度信息；根据上述目标湿温度信息、上述实时温度信息和上述实时湿度信息，生成湿温度调节信息，其中，上述湿温度调节信息包括湿度调节信息和温度调节信息；根据上述湿温度调节信息，执行湿温度调节操作。因为通过获取的物品信息集，可以确定物品标识和物品数量，从而可以根据物品标识和物品数量确定物品所需的温度和湿度。也因为可以检测的实时温度和实时湿度，进而可以对运输设备内的湿度和温度进行调节。由此，通过本公开的一些实施例的应用于冷链运输设备的湿温度调节方法可以减少物品损坏的概率，从而减少物品资源的浪费。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。

图1是根据本公开的应用于冷链运输设备的湿温度调节方法的一些实施例的流程图；

图2是根据本公开的湿温度调节装置的一些实施例的结构示意图；

图3是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

参考图1，示出了根据本公开的应用于冷链运输设备的湿温度调节方法的一些实施例的流程100。该应用于冷链运输设备的湿温度调节方法，包括以下步骤：

步骤101，获取相关联的标签读取设备采集的冷链运输物品信息集。

在一些实施例中，应用于冷链运输设备的湿温度调节方法的执行主体(例如计算设备)可以获取相关联的标签读取设备采集的冷链运输物品信息集。其中，上述标签读取设备可以为读卡器。上述冷链运输物品信息集可以为运输车。上述冷链运输物品信息集中的每个冷链运输物品信息可以包括物品标识和物品数量。上述物品标识可以唯一表示物品的种类。例如，上述物品表示可以为“XX牌牛奶”。上述物品数量可以表征对应上述物品标识的物品的数量。实践中，上述冷链运输设备上的标签读物设备可以读取装载于上述冷链运输设备上物品的标签，以采集冷链运输物品信息集。具体的，打包运输物品的箱体上设置有对应物品标识和物品数量的标签。上述标签可以为电子标签。

步骤102，根据冷链运输物品信息集，生成对应冷链运输物品信息集的目标湿温度信息。

在一些实施例中，上述执行主体可以根据上述冷链运输物品信息集，生成对应上述冷链运输物品信息集的目标湿温度信息。其中，上述目标湿温度信息可以包括目标湿度信息和目标温度信息。上述目标湿度信息可以为上述冷链运输设备上的物体所需的湿度。上述目标温度信息可以为上述冷链运输设备上的物体所需的温度。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，根据上述冷链运输物品信息集，上述执行主体可以通过执行以下步骤生成对应冷链运输物品信息集的目标湿温度信息：

第一步，将上述冷链运输物品信息集输入至预先训练的目标湿温度信息生成模型包括的特征提取层，得到冷链运输物品特征信息。其中，上述特征提取层可以用于对上述冷链运输物品信息进行特征提取。上述冷链运输物品特征信息可以为表征上述冷链运输物品信息的特征向量。

第二步，将上述冷链运输物品特征信息输入至上述目标湿温度信息生成模型包括的目标湿度信息生成层，得到目标湿度信息。其中，上述目标湿度信息生成层可以用于生成目标湿度信息。上述目标湿度信息生成层可以为第一分类模型。例如，上述目标湿度信息生成层可以为支持向量机模型。

第三步，将上述冷链运输物品特征信息输入至上述目标湿温度信息生成模型包括的目标温度信息生成层，得到目标温度信息。其中，上述目标温度信息生成层可以用于生成目标温度信息。上述目标温度信息生成层可以为第二分类模型。例如，上述目标温度信息生成层可以为随机森林模型。

第四步，将上述目标湿度信息和上述目标温度信息输入至上述目标湿温度信息生成模型包括的输出层，得到目标湿温度信息。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述目标湿温度信息生成模型是通过执行以下步骤生成的：

第一步，获取样本集。其中，上述样本集中的样本可以包括样本冷链运输物品信息集以及与样本冷链运输物品信息集对应的样本湿度信息和样本温度信息。

第二步，从上述样本集中选取样本，以及执行以下训练步骤：

第一子步骤，将样本包括的样本冷链运输物品信息集输入待训练模型包括的待训练特征提取层，得到样本对应的冷链运输物品特征信息。

第二子步骤，将对应的冷链运输物品特征信息输入待训练模型包括的待训练湿度信息生成层，得到样本对应的湿度信息。其中，上述待训练湿度信息生成层可以为未经训练的第一分类模型。

第三子步骤，将对应的冷链运输物品特征信息输入待训练模型包括的待训练温度信息生成层，得到样本对应的温度信息。其中，上述待训练温度信息生成层可以为未经训练的第二分类模型。

第四子步骤，将样本对应的湿度信息与对应的样本湿度信息进行对比，得到湿度信息损失值。实践中，上述执行主体可以将样本对应的湿度信息与对应的样本湿度信息作为参数，输入指定的损失函数(loss function)中，从而可以计算得到两者之间损失值。

在本实施例中，损失函数通常是用来估量模型的预测值(如湿度信息)与真实值(如样本湿度信息)的不一致程度。它是一个非负实值函数。一般情况下，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数可以根据实际需求来设置。

第五子步骤，将样本对应的温度信息与对应的样本温度信息进行对比，得到温度信息损失值。实践中，上述执行主体可以将样本对应的温度信息与对应的样本温度信息作为参数，输入指定的损失函数(loss function)中，从而可以计算得到两者之间损失值。

第六子步骤，根据预设的湿度权重和温度权重，将样本的湿度信息损失值与样本的温度信息损失值的加权结果确定为样本的总损失值。其中，即预设的湿度权重为样湿度信息损失值的权重。预设的温度权重为温度信息损失值的权重。

在本实施例的一些可选地实现方式中，预设的湿度权重和温度权重可以分别为一固定权重值。而且由于温度影响较大，所以温度权重可以预设的相对大些，如80％。同时，湿度权重可以预设的相对小些，如20％。

第七子步骤，将样本的总损失值与目标值进行比较。实践中，执行主体可以将同一样本的上述加权结果，作为该样本的总损失值。以及可以将选取的样本的总损失值与目标值进行比较。

在本实施例中，预设的湿度权重和温度权重可以根据实际情况来设置。而目标值一般可以用于表示预测值(即湿度信息、温度信息)与真值(样本湿度信息、样本温度信息)之间的不一致程度的理想情况。也就是说，当总损失值达到目标值时，可以认为预测值接近或近似真值。目标值可以根据实际需求来设置。

需要说明的是，若选取有多个(至少两个)样本，则执行主体可以将每个样本的总损失值分别与目标值进行比较。从而可以确定每个样本的总损失值是否达到目标值。

第八子步骤，根据比较结果确定待训练模型是否训练完成。作为示例，如果选取有多个样本，那么在每个样本的总损失值均达到目标值的情况下，执行主体可以确定初始模型训练完成。再例如，执行主体可以统计总损失值达到目标值的样本占选取的样本的比例。且在该比例达到预设样本比例(如95％)，可以确定初始模型训练完成。

第九子步骤，响应于确定待训练模型训练完成，将待训练模型确定为目标湿温度信息生成模型。

可选地，上述训练步骤还包括：

第一步，响应于确定初始模型未训练完成，调整初始模型中的相关参数。实践中，可以通过反向传播、随机梯度下降等方法将第一预测准确率从模型的最后一层向前传递，以调整每一层的参数。当然根据需要，也可以采用网络冻结(dropout)的方法，对其中的一些层的网络参数保持不变，不进行调整，对此，不做任何限定。

第二步，从上述样本集中重新选取样本，将调整后的初始模型作为初始模型，以及继续执行上述训练步骤。需要说明的是，这里的选取方式在本申请中也不限制。例如，在样本集中有大量样本的情况下，执行主体可以从中选取未被选取过的样本。

继续的，在采用本技术方案时，进一步存在如下技术问题二：

当同一冷链运输车运输不同类型的生鲜物品时，由于不同类型的生鲜物品所需的温度和湿度不同，当冷链运输车的各区域温度和湿度未进行无法进行区分时，会造成部分生鲜物品发生损坏，进一步导致物品资源的浪费。

可选地，上述冷链运输设备可以包括至少一个隔离板。上述至少一个隔离板中的每个隔离板上设置有分类标签读取设备。其中，上述隔离板可以用于对上述生鲜物品进行分类存放。

可选地，对于每个分类标签读取设备，上述执行主体可以执行以下步骤：

第一步，获取上述分类标签读取设备采集的分类冷链运输物品信息。

第二步，将上述分类冷链运输物品信息集输入至预先训练的分类目标湿温度信息包括的特征提取层，得到分类冷链运输物品特征信息。其中，上述特征提取层可以对上述分类冷链运输物品信息进行特征提取。上述分类冷链运输物品特征信息可以为表征上述分类冷链运输物品信息和冷链运输物品信息集的特征向量。

第三步，将上述分类冷链运输物品特征信息和目标湿度信息输入至上述分类目标湿温度信息生成模型包括的分类目标湿度信息生成层，得到分类目标湿度信息。其中，上述目标湿度信息生成层可以用于生成分类目标湿度信息。上述分类目标湿度信息生成层可以为第三分类模型。

第四步，将上述分类冷链运输物品特征信息和目标温度信息输入至上述分类目标湿温度信息生成模型包括的分类目标温度信息生成层，得到分类目标温度信息。其中，上述目标温度信息生成层可以用于生成目标温度信息。上述目标温度信息生成层可以为第四分类模型。

第五步，将上述分类目标湿度信息和上述分类目标温度信息输入至上述分类目标湿温度信息生成模型包括的输出层，得到分类目标湿温度信息。

第六步，根据上述分类目标湿温度信息，控制上述分类标签读取设备对应的分类湿度调节装置和分类温度调节装置执行湿温度调节操作。上述分类标签读取设备对应的分类湿度调节装置可以为与上述分类标签读取设备设置于同一分隔板上的湿度调节装置。上述分类标签读取设备对应的分类温度调节装置可以为与上述分类标签读取设备设置于同一分隔板上的温度调节装置。

上述第一步-第六步作为本公开的实施例的一个发明点，解决了背景技术提及的技术问题二“当同一冷链运输车运输不同类型的生鲜物品时，由于不同类型的生鲜物品所需的温度和湿度不同，当冷链运输车的各区域温度和湿度未进行无法进行区分时，会造成部分生鲜物品发生损坏，进一步导致物品资源的浪费”。进一步导致物品资源的浪费的问题在于：当同一冷链运输车运输不同类型的生鲜物品时，由于不同类型的生鲜物品所需的温度和湿度不同，当冷链运输车的各区域温度和湿度未进行无法进行区分时，会造成部分生鲜物品发生损坏。如果解决了上述因素，就能达到进一步减少物品资源的浪费的效果。为了达到这一效果，本公开可以对不同种类的生鲜物品进行划分，针对不同分割区的生鲜物品提供不同的湿度和温度，从而可以减少生鲜物品损坏的概率，进而进一步减少物品资源的浪费。

继续的，在采用本技术方案时，进一步存在如下技术问题三：

在对生鲜物品进行短时间运输时，对温度和湿度的要求较低，在对生鲜物品进行长时间运输时，对湿度和温度的要求较高，不考虑运输时间的因素，在固定要求下对湿度和温度进行调控，会增加成本，造成电力资源的浪费。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，根据上述冷链运输物品信息集，上述执行主体可以通过执行以下步骤生成对应冷链运输物品信息集的目标湿温度信息：

第一步，获取运输起点位置信息和运输终点位置信息。其中，上述运输起点位置信息可以为表征冷链运输设备出发的位置的信息。上述运输终点位置信息可以为表征冷链运输设备到达的位置的信息。实践中，上述执行主体可以从相关联的终端设备获取运输起点位置信息和运输终点位置信息。上述相关联的终端设备可以为用户的手机。

第二步，根据上述运输起点位置信息和上述运输终点位置信息，确定运输时间信息。其中，上述运输时间信息可以为表征冷链运输设备运输时长的信息。实践中，上述执行主体可以将上述运输起点位置信息和上述运输终点位置信息输入至预先训练的运输时间信息生成模型，得到运输时间信息。其中，上述预先训练的运输时间信息生成模型可以为以运输起点位置信息和运输终点位置信息为输入、以运输时间信息为输出的神经网络模型。例如，上述预先训练的运输时间信息生成模型可以为卷积神经网络模型。

第三步，将上述运输时间信息和上述冷链运输物品信息集输入至预先训练的湿温度信息生成模型包括的特征提取层，得到运输时间特征信息和运输物品特征信息。其中，上述特征提取层可以用于对上述运输时间信息和上述冷链运输物品信息集进行特征提取。上述运输时间特征信息可以为表征上述运输时间信息的特征向量。上述运输物品特征信息可以为表征上述冷链运输物品信息的特征向量。

第四步，将上述运输时间特征信息和上述运输物品特征信息输入至上述湿温度信息生成模型包括的湿度信息生成层，得到湿度信息。其中，上述湿度信息生成层可以用于生成湿度信息。上述湿度信息生成层可以为第四分类模型。例如，上述湿度信息生成层可以为支持向量机模型。

第五步，将上述运输时间特征信息和上述运输物品特征信息输入至上述湿温度信息生成模型包括的温度信息生成层，得到温度信息。其中，上述温度信息生成层可以用于生成温度信息。上述温度信息生成层可以为第五分类模型。例如，上述温度信息生成层可以为随机森林模型。

第六步，将上述湿度信息和上述温度信息输入至上述湿温度信息生成模型包括的输出层，得到湿温度信息。

第七步，将湿温度信息确定为目标湿温度信息。

上述第一步-第七步作为本公开的实施例的一个发明点，解决了背景技术提及的技术问题二“在对生鲜物品进行短时间运输时，对温度和湿度的要求较低，在对生鲜物品进行长时间运输时，对湿度和温度的要求较高，不考虑运输时间的因素，在固定要求下对湿度和温度进行调控，会增加成本，造成电力资源的浪费”。造成电力资源的浪费的问题在于：在对生鲜物品进行短时间运输时，对温度和湿度的要求较低，在对生鲜物品进行长时间运输时，对湿度和温度的要求较高，不考虑运输时间的因素，在固定要求下对湿度和温度进行调控，会增加成本。如果解决了上述因素，就能达到减少电力资源的浪费的效果。为了达到这一效果，本公开可以确定生鲜物品的运输时间，根据生鲜物品的类型、数量以及运输时间，确定运输车内所需的温度和湿度。从而可以在运输时间较短时，减少温度和湿度的调控，进而减少电力资源的浪费。

步骤103，通过相关联的温度采集装置检测冷链运输设备内的温度，得到实时温度信息。

在一些实施例中，上述执行主体可以通过相关联的温度采集装置检测上述冷链运输设备内的温度，得到实时温度信息。其中，上述相关联的温度采集装置可以为温度传感器。实践中，上述执行主体可以将相关联的温度采集装置采集的温度确定为实时温度信息。

步骤104，通过相关联的湿度采集装置检测冷链运输设备内的湿度，得到实时湿度信息。

在一些实施例中，上述执行主体可以通过相关联的湿度采集装置检测上述冷链运输设备内的湿度，得到实时湿度信息。其中，上述相关联的湿度采集装置可以为湿度传感器。实践中，上述执行主体可以将相关联的湿度采集装置采集的湿度确定为实时湿度信息。

步骤105，根据目标湿温度信息、实时温度信息和实时湿度信息，生成湿温度调节信息。

在一些实施例中，上述执行主体可以根据上述目标湿温度信息、上述实时温度信息和上述实时湿度信息，生成湿温度调节信息，其中，上述湿温度调节信息包括湿度调节信息和温度调节信息。上述湿度调节信息可以表征湿度调节装置待调节的湿度。上述温度调节信息可以表征温度调节装置待调节的温度。实践中，上述执行主体可以将上述目标湿温度信息、上述实时温度信息和上述实时湿度信息输入至预先训练的湿温度调节信息生成模型，得到湿温度调节信息。上述湿温度调节信息生成模型可以为以目标湿温度信息、实时温度信息和实时湿度信息为输入，以湿温度调节信息为输出的神经网络模型。例如，上述湿温度调节信息生成模型可以为卷积神经网络模型。

步骤106，根据湿温度调节信息，执行湿温度调节操作。

在一些实施例中，上述执行主体可以根据上述湿温度调节信息，执行湿温度调节操作。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，根据上述湿温度调节信息，上述执行主体可以通过以下步骤执行湿温度调节操作：

第一步，根据上述湿温度调节信息包括的湿度调节信息，控制相关联的湿度调节装置执行湿度调节操作。其中，上述相关联的湿度调节装置可以为设置于上述冷链传输设备内部的加湿器。例如，上述湿度调节装置可以为湿度调节器。实践中，上述执行主体可以控制相关联的湿度调节装置将湿度调节至湿度调节信息表征的湿度。

第二步，根据上述湿温度调节信息包括的温度调节信息，控制相关联的温调节装置执行温度调节操作。其中，上述相关联的温度调节装置可以为设置于上述冷链传输设备内部的温度调节器。例如，上述温度调节装置可以为智能温度控制调节器。实践中，上述执行主体可以控制相关联的温度调节装置将温度调节至温度调节信息表征的温度。

可选地，在上述根据上述湿温度调节信息，执行湿温度调节操作之后，上述执行主体还可以执行以下步骤：

第一步，通过上述温度采集装置再次检测调节后的冷链运输设备内的温度，得到调节后温度信息。

第二步，通过上述湿度采集装置再次检测调节后的冷链运输设备内的湿度，得到调节后湿度信息。

第三步，根据上述调节后温度信息、上述调节后湿度信息和上述湿温度调节信息，确定调节结果。

第四步，响应于确定上述调节结果表征调节异常，生成调节异常信息。

第五步，将上述调节异常信息发送至相关联的终端设备。其中，上述相关联的终端设备可以为用户使用的终端。例如，上述终端设备可以为手机或电脑。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，根据上述调节后温度信息、上述调节后湿度信息和上述湿温度调节信息，上述执行主体可以通过以下步骤确定调节结果：

第一步，将上述调节后温度信息和上述湿温度调节信息包括的温度调节信息的差值绝对值确定为调节温度差。

第二步，将上述调节后湿度信息和上述湿温度调节信息包括的湿度调节信息的差值绝对值确定为调节湿度差。

第三步，响应于确实上述调节温度差小于等于预设调节温度阈值且上述调节湿度差小于等于预设调节湿度阈值，将调节正常确定为调节结果。其中，上述预设调节温度阈值可以为预先设定的调节温度差。上述预设调节湿度阈值可以为预先设定的调节湿度差。

第四步，响应于确实上述调节温度差大于上述预设调节温度阈值或上述调节湿度差大于上述预设调节湿度阈值，将调节异常确定为调节结果。

本公开的上述各个实施例中具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的应用于冷链运输设备的湿温度调节方法可以根据物品的数量的种类调节运输设备的温度和湿度，减少物品损坏的概率，从而减少物品资源的浪费。具体来说，导致物品资源的浪费的原因在于：不同类型和不同数量的生鲜物品所需的温度和湿度不同，采用固定的温度和湿度进行保温和保湿，在温度或湿度不适宜时，会造成部分物品发生损坏。基于此，本公开的一些实施例的应用于冷链运输设备的湿温度调节方法包括：获取相关联的标签读取设备采集的冷链运输物品信息集，其中，上述冷链运输物品信息集中的每个冷链运输物品信息包括物品标识和物品数量；根据上述冷链运输物品信息集，生成对应上述冷链运输物品信息集的目标湿温度信息，其中，上述目标湿温度信息包括目标湿度信息和目标温度信息；通过相关联的温度采集装置检测上述冷链运输设备内的温度，得到实时温度信息；通过相关联的湿度采集装置检测上述冷链运输设备内的湿度，得到实时湿度信息；根据上述目标湿温度信息、上述实时温度信息和上述实时湿度信息，生成湿温度调节信息，其中，上述湿温度调节信息包括湿度调节信息和温度调节信息；根据上述湿温度调节信息，执行湿温度调节操作。因为通过获取的物品信息集，可以确定物品标识和物品数量，从而可以根据物品标识和物品数量确定物品所需的温度和湿度。也因为可以检测的实时温度和实时湿度，进而可以对运输设备内的湿度和温度进行调节。由此，通过本公开的一些实施例的应用于冷链运输设备的湿温度调节方法可以减少物品损坏的概率，从而减少物品资源的浪费。

进一步参考图2，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种湿温度调节装置的一些实施例，这些装置实施例与图1所示的那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图2所示，一些实施例的湿温度调节装置200包括：获取单元201、第一生成单元202、第一检测单元203、第二检测单元204、第二生成单元205和执行单元206。其中，获取单元201，被配置成获取相关联的标签读取设备采集的冷链运输物品信息集，其中，上述冷链运输物品信息集中的每个冷链运输物品信息包括物品标识和物品数量；第一生成单元202，被配置成根据上述冷链运输物品信息集，生成对应上述冷链运输物品信息集的目标湿温度信息，其中，上述目标湿温度信息包括目标湿度信息和目标温度信息；第一检测单元203，被配置成通过相关联的温度采集装置检测上述冷链运输设备内的温度，得到实时温度信息；第二检测单元204，被配置成通过相关联的湿度采集装置检测上述冷链运输设备内的湿度，得到实时湿度信息；第二生成单元205，被配置成根据上述目标湿温度信息、上述实时温度信息和上述实时湿度信息，生成湿温度调节信息，其中，上述湿温度调节信息包括湿度调节信息和温度调节信息；执行单元206，被配置成根据上述湿温度调节信息，执行湿温度调节操作。

可以理解的是，该装置200中记载的诸单元与参考图2描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置200及其中包含的单元，在此不再赘述。

下面参考图3，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备300的结构示意图。图3示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图3所示，电子设备300可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)301，其可以根据存储在只读存储器(ROM)302中的程序或者从存储装置308加载到随机访问存储器(RAM)303中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 303中，还存储有电子设备300操作所需的各种程序和数据。处理装置301、ROM 302以及RAM 303通过总线304彼此相连。输入/输出(I/O)接口305也连接至总线304。

通常，以下装置可以连接至I/O接口305：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置306；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置307；包括例如磁带、硬盘等的存储装置308；以及通信装置309。通信装置309可以允许电子设备300与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图3示出了具有各种装置的电子设备300，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图3中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置309从网络上被下载和安装，或者从存储装置308被安装，或者从ROM 302被安装。在该计算机程序被处理装置301执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开的一些实施例中记载的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取相关联的标签读取设备采集的冷链运输物品信息集，其中，上述冷链运输物品信息集中的每个冷链运输物品信息包括物品标识和物品数量；根据上述冷链运输物品信息集，生成对应上述冷链运输物品信息集的目标湿温度信息，其中，上述目标湿温度信息包括目标湿度信息和目标温度信息；通过相关联的温度采集装置检测上述冷链运输设备内的温度，得到实时温度信息；通过相关联的湿度采集装置检测上述冷链运输设备内的湿度，得到实时湿度信息；根据上述目标湿温度信息、上述实时温度信息和上述实时湿度信息，生成湿温度调节信息，其中，上述湿温度调节信息包括湿度调节信息和温度调节信息；根据上述湿温度调节信息，执行湿温度调节操作。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取单元、第一生成单元、第一检测单元、第二检测单元、第二生成单元和执行单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“获取相关联的标签读取设备采集的冷链运输物品信息集的单元”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (10)

1.一种应用于冷链运输设备的湿温度调节方法，包括：

获取相关联的标签读取设备采集的冷链运输物品信息集，其中，所述冷链运输物品信息集中的每个冷链运输物品信息包括物品标识和物品数量；

根据所述冷链运输物品信息集，生成对应所述冷链运输物品信息集的目标湿温度信息，其中，所述目标湿温度信息包括目标湿度信息和目标温度信息；

通过相关联的温度采集装置检测所述冷链运输设备内的温度，得到实时温度信息；

通过相关联的湿度采集装置检测所述冷链运输设备内的湿度，得到实时湿度信息；

根据所述目标湿温度信息、所述实时温度信息和所述实时湿度信息，生成湿温度调节信息，其中，所述湿温度调节信息包括湿度调节信息和温度调节信息；

根据所述湿温度调节信息，执行湿温度调节操作。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述湿温度调节信息，执行湿温度调节操作，包括：

根据所述湿温度调节信息包括的湿度调节信息，控制相关联的湿度调节装置执行湿度调节操作；

根据所述湿温度调节信息包括的温度调节信息，控制相关联的温调节装置执行温度调节操作。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述冷链运输物品信息集，生成对应所述冷链运输物品信息集的目标湿温度信息，包括：

将所述冷链运输物品信息集输入至预先训练的目标湿温度信息生成模型包括的特征提取层，得到冷链运输物品特征信息；

将所述冷链运输物品特征信息输入至所述目标湿温度信息生成模型包括的目标湿度信息生成层，得到目标湿度信息；

将所述冷链运输物品特征信息输入至所述目标湿温度信息生成模型包括的目标温度信息生成层，得到目标温度信息；

将所述目标湿度信息和所述目标温度信息输入至所述目标湿温度信息生成模型包括的输出层，得到目标湿温度信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述目标湿温度信息生成模型是通过执行以下步骤生成的：

获取样本集，其中，所述样本集中的样本包括样本冷链运输物品信息集以及与样本冷链运输物品信息集对应的样本湿度信息和样本温度信息；

从所述样本集中选取样本，以及执行以下训练步骤：

将样本包括的样本冷链运输物品信息集输入待训练模型包括的待训练特征提取层，得到样本对应的冷链运输物品特征信息；

将样本对应的冷链运输物品特征信息输入待训练模型包括的待训练湿度信息生成层，得到样本对应的湿度信息；

将样本对应的冷链运输物品特征信息输入待训练模型包括的待训练温度信息生成层，得到样本对应的温度信息；

将样本对应的湿度信息与对应的样本湿度信息进行对比，得到湿度信息损失值；

将样本对应的温度信息与对应的样本温度信息进行对比，得到温度信息损失值；

根据预设的湿度权重和温度权重，将样本的湿度信息损失值与样本的温度信息损失值的加权结果确定为样本的总损失值；

将样本的总损失值与目标值进行比较；

根据比较结果确定待训练模型是否训练完成；

响应于确定待训练模型训练完成，将待训练模型确定为目标湿温度信息生成模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述训练步骤还包括：

响应于确定初始模型未训练完成，调整初始模型中的相关参数；

从所述样本集中重新选取样本，将调整后的初始模型作为初始模型，以及继续执行所述训练步骤。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述根据所述湿温度调节信息，执行湿温度调节操作之后，所述方法还包括：

通过所述温度采集装置再次检测调节后的冷链运输设备内的温度，得到调节后温度信息；

通过所述湿度采集装置再次检测调节后的冷链运输设备内的湿度，得到调节后湿度信息；

根据所述调节后温度信息、所述调节后湿度信息和所述湿温度调节信息，确定调节结果；

响应于确定所述调节结果表征调节异常，生成调节异常信息；

将所述调节异常信息发送至相关联的终端设备。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述根据所述调节后温度信息、所述调节后湿度信息和所述湿温度调节信息，确定调节结果，包括：

将所述调节后温度信息和所述湿温度调节信息包括的温度调节信息的差值绝对值确定为调节温度差；

将所述调节后湿度信息和所述湿温度调节信息包括的湿度调节信息的差值绝对值确定为调节湿度差；

响应于确实所述调节温度差小于等于预设调节温度阈值且所述调节湿度差小于等于预设调节湿度阈值，将调节正常确定为调节结果；

响应于确实所述调节温度差大于所述预设调节温度阈值或所述调节湿度差大于所述预设调节湿度阈值，将调节异常确定为调节结果。

8.一种湿温度调节装置，包括：

获取单元，被配置成获取相关联的标签读取设备采集的冷链运输物品信息集，其中，所述冷链运输物品信息集中的每个冷链运输物品信息包括物品标识和物品数量；

第一生成单元，被配置成根据所述冷链运输物品信息集，生成对应所述冷链运输物品信息集的目标湿温度信息，其中，所述目标湿温度信息包括目标湿度信息和目标温度信息；

第一检测单元，被配置成通过相关联的温度采集装置检测所述冷链运输设备内的温度，得到实时温度信息；

第二检测单元，被配置成通过相关联的湿度采集装置检测所述冷链运输设备内的湿度，得到实时湿度信息；

第二生成单元，被配置成根据所述目标湿温度信息、所述实时温度信息和所述实时湿度信息，生成湿温度调节信息，其中，所述湿温度调节信息包括湿度调节信息和温度调节信息；

执行单元，被配置成根据所述湿温度调节信息，执行湿温度调节操作。

9.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至7中任一所述的方法。

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。