[发明专利]货物异常监测的方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本申请提出一种货物异常监测的方法、装置、计算机设备和存储介质，其中，方法包括获取第一仓库内货物摆放的视频或图像数据；根据所述视频或图像数据和训练好的目标检测模型，生成检测结果，所述训练好的目标检测模型根据所述第一仓库和第二仓库内货物摆放的样本视频或图像数据通过联邦学习的方式联合训练得到。本申请的货物异常监测的方法、装置、计算机设备和存储介质，能够获取到足量的有效样本视频或图像数据去训练目标检测模型，从而提高目标检测模型的性能，真正达到货物异常监测的效果。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种货物异常监测的方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

仓储作业涉及商品卸装、搬运、保管等过程，直接关系到货物安全、人员安全和仓库设施安全。然而，仓储作业容易发生货物倒塌、坠落等事故，导致人员伤害及货物损坏等问题，主要原因是仓库货物摆放不合理，例如货架货物摆放不整齐或货物随地摆放等。因此，如何及时检测摆放不合理的货物，实现货物异常监测，是最需要解决的一个问题。

相关技术中，各企业仓库实现货物异常监测时，往往是基于各自积累的数据训练货物检测模型。但实际仓储场景下，异常的货物摆放状态较少，很难获取足量的有效数据去训练货物检测模型，从而导致货物检测模型性能较差，不能真正达到货物异常监测的效果。

发明内容

本申请提出一种货物异常监测的方法、装置、电子设备和存储介质。

本申请第一方面实施例提出了一种货物异常监测的方法，包括：获取第一仓库内货物摆放的视频或图像数据；根据所述视频或图像数据和训练好的目标检测模型，生成检测结果，所述训练好的目标检测模型根据所述第一仓库和第二仓库内货物摆放的样本视频或图像数据通过联邦学习的方式联合训练得到。

本申请实施例的货物异常监测的方法，根据第一仓库和第二仓库内货物摆放的样本视频或图像数据通过联邦学习的方式联合训练得到训练好的目标检测模型，获取第一仓库内货物摆放的视频或图像数据，根据视频或图像数据和训练好的目标检测模型，生成检测结果。由于训练好的目标检测模型是根据第一仓库和第二仓库内货物摆放的样本视频或图像数据联合训练得到的，因此能够获取到足量的有效样本视频或图像数据去训练目标检测模型，从而提高目标检测模型的性能，真正达到货物异常监测的效果。

本申请第二方面实施例提出了一种货物异常监测的装置，包括：第一获取模块，被配置为获取第一仓库内货物摆放的视频或图像数据；第一生成模块，被配置为根据所述视频或图像数据和训练好的目标检测模型，生成检测结果，所述训练好的目标检测模型根据所述第一仓库和第二仓库内货物摆放的样本视频或图像数据通过联邦学习的方式联合训练得到。

本申请实施例的货物异常监测的装置，根据第一仓库和第二仓库内货物摆放的样本视频或图像数据通过联邦学习的方式联合训练得到训练好的目标检测模型，获取第一仓库内货物摆放的视频或图像数据，根据视频或图像数据和训练好的目标检测模型，生成检测结果。由于训练好的目标检测模型是根据第一仓库和第二仓库内货物摆放的样本视频或图像数据联合训练得到的，因此能够获取到足量的有效样本视频或图像数据去训练目标检测模型，从而提高目标检测模型的性能，真正达到货物异常监测的效果。

本申请第三方面实施例提出了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上述第一方面实施例所述的货物异常监测的方法。

本申请第四方面实施例提出了一种存储有计算机指令的计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上述第一方面实施例所述的货物异常监测的方法。

本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

附图说明