[发明专利]一种拥堵预测方法、装置、设备和存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种拥堵预测方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：确定分拣装置的每个入口对应的当前包裹流速信息；将各个当前包裹流速信息输入至预设拥堵预测模型中，并根据预设拥堵预测模型的输出，确定分拣装置中的每个监测节点对应的当前拥堵预测结果；其中，预设拥堵预测模型是预先基于样本数据训练获得的。通过本发明实施例的技术方案，可以实现拥堵情况的事先预测，以便可以提前处理拥堵，从而有效提高分拣效率。

技术领域

本发明实施例涉及计算机技术，尤其涉及一种拥堵预测方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

随着科学技术的快速发展，越来越多自动化设备应用于分拣中心，以提高分拣效率。

通常，分拣中心需要处理的包裹量较大，并且分拣装置的容量是有限的，从而会导致在传送带的某些区域上发生拥堵，大大影响了分拣效率，甚至会造成运输和配送的晚点。为了应对传送带拥堵的情况，目前是通过利用传感器或者计算机视觉的方式对监测节点的拥堵情况进行识别，一旦发现出现拥堵，便利用人工手段消除拥堵。

然而，在实现本发明过程中，发现现有技术中至少存在如下问题：

现有方式是在拥堵已经发生时进行识别，再进行人工处理。可见，人工处理时拥堵已经造成了一定的损失，所以这种事后处理方式也将影响分拣效率，无法有效提高分拣效率。

发明内容

本发明实施例提供了一种拥堵预测方法、装置、设备和存储介质，以实现拥堵情况的事先预测，便于后续可以提前处理拥堵，从而有效提高分拣效率。

第一方面，本发明实施例提供了一种拥堵预测方法，包括：

确定分拣装置的每个入口对应的当前包裹流速信息；

将各个所述当前包裹流速信息输入至预设拥堵预测模型中，并根据所述预设拥堵预测模型的输出，确定所述分拣装置中的每个监测节点对应的当前拥堵预测结果；

其中，所述预设拥堵预测模型是预先基于样本数据训练获得的。

第二方面，本发明实施例还提供了一种拥堵预测装置，包括：

当前包裹流速信息确定模块，用于确定分拣装置的每个入口对应的当前包裹流速信息；

当前拥堵预测结果确定模块，用于将各个所述当前包裹流速信息输入至预设拥堵预测模型中，并根据所述预设拥堵预测模型的输出，确定所述分拣装置中的每个监测节点对应的当前拥堵预测结果；

其中，所述预设拥堵预测模型是预先基于样本数据训练获得的。

第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

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本发明任意实施例所提供的拥堵预测方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例所提供的拥堵预测方法。

上述发明中的实施例具有如下优点或有益效果：

通过将分拣装置的每个入口对应的当前包裹流速信息输入至预设拥堵预测模型中，并根据预设拥堵预测模型的输出，可以确定分拣装置中的每个监测节点对应的当前拥堵预测结果，从而实现拥堵情况的事先预测，以便可以提前处理拥堵，从而有效提高分拣效率。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的一种拥堵预测方法的流程图；

图2是本发明实施例二提供的一种拥堵预测方法的流程图；