[发明专利]操作场地货物堆积度量方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及一种操作场地货物堆积度量方法、装置、设备及存储介质，应用于物流技术领域，其中，方法包括：获取操作场地的图像，并对所述图像中的货物进行数据标注；解析标注后的图像，得到所述图像的数据矩阵，所述数据矩阵表征所述货物的数量及位置；通过高斯函数对所述数据矩阵进行高斯滤波，得到所述图像的密度图；将所述密度图输入预先训练的货物堆积模型中，得到所述图像的货物堆积值；将所述堆积值与预设阈值进行比较，确定所述操作场地的堆积度。

技术领域

本发明涉及物流技术领域，具体涉及操作场地货物堆积度量方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着网购的兴起，伴随而来的快递产业也在飞速发展。在快递的收转派发的过程中，快递的转运是其中的重要一环。为了响应国家人工智能战略的方针，同时降低快递的转运过程的费用，需要实现包裹、人员、车辆和场地的高效利用率。其中，最为关键的将是在合适的时间选择合理大小的车辆将包裹从转运中心运输到网点进行分发派送。

而现有技术中，对快递操作场地的货物安排，完全依赖于人力进行查验，再交由相关人员进行调度，不仅效率低下，而且常常出现爆仓或空仓的情况，操作场地安排不均，使得快递的运输效率下降。

发明内容

有鉴于此，本发明为了在至少一定程度上克服相关技术中存在的问题，提供一种操作场地货物堆积度量方法、装置、设备及存储介质。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

第一方面，一种操作场地货物堆积度量方法，包括：

获取操作场地的图像，并对所述图像中的货物进行数据标注；

解析标注后的图像，得到所述图像的数据矩阵，所述数据矩阵表征所述货物的数量及位置；

通过高斯函数对所述数据矩阵进行高斯滤波，得到所述图像的密度图；

将所述密度图输入预先训练的货物堆积模型中，得到所述图像的货物堆积值；

将所述堆积值与预设阈值进行比较，确定所述操作场地的堆积度。

可选的，所述对所述图像中的货物进行数据标注，包括：

获取由用户标注的所述图像中货物的标记点和系数；所述标记点和所述系数是用户根据所述货物的大小及层数标注的。

可选的，所述根据所述货物的大小及层数标注，包括：

所述货物的大小小于预设大小时，所述货物的标记点标注在所述货物的一个预设位置处，所述系数为1；

所述货物的大小大于或等于预设大小时，所述货物的标记点标注在所述货物的多个预设位置处，所述系数为1；

所述货物的堆积层数为多层时，将堆积的货物处进行选定，得到标注区域，并将所述标注区域的系数记为堆积层数。

可选的，所述解析标注后的图像，得到所述图像的数据矩阵，包括：

读取标注后的图像，获得所述图像的长和高，并生成初始零矩阵；

获取所述标注后的图像的标记点、系数以及所述标记点的坐标；

遍历所述标记点的坐标是否在所述标注区域内；

若在，将所述标记点对应的货物系数更改为所述堆积层数；

若不在，不进行更改；

再次遍历各所述标记点，将各所述标记点的系数根据所述坐标更新到所述初始零矩阵中，得到所述数据矩阵。

可选的，还包括：