[发明专利]仓库监测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种仓库监测方法，其特征在于，包括：

获取仓库中在岗人员的场景图像信息；

将所述场景图像信息输入第一神经网络模型中进行筛选，确定出所述在岗人员的行为图像信息；其中，所述神经网络模型是由历史时间内的多张所述行为图像信息训练得到的；

根据所述行为图像信息确定所述行为图像信息的行为评分结果，并根据所述行为评分结果确定所述在岗人员的行为管理方案；

将所述行为管理方案输出以对所述在岗人员进行调度管理。

2.根据权利要求1所述的仓库监测方法，其特征在于，所述将所述场景图像信息输入第一神经网络模型中进行特征提取筛选，确定出所述在岗人员的行为图像信息，包括：

根据所述第一神经网络模型检测所述场景图像信息中所述在岗人员的人体区域坐标；

根据所述人体区域坐标对所述场景图像信息进行裁剪，得到人体区域图像；

对所述人体区域图像进行筛选，确定出所述行为图像信息。

3.根据权利要求1所述的仓库监测方法，其特征在于，所述根据所述行为图像信息确定所述行为图像信息的行为评分结果，并根据所述行为评分结果确定所述在岗人员的行为管理方案，包括：

根据所述在岗人员的行为图像信息确定出对应的行为评分结果，以根据所述行为评分结果构建评分矩阵；所述评分矩阵包括多个所述在岗人员的评分集合；

根据所述评分矩阵，计算所述在岗人员的评分集合和标准评分集合之间的相似度；

根据所述相似度确定出所述在岗人员的行为管理方案。

4.根据权利要求3所述的仓库监测方法，其特征在于，所述根据所述在岗人员的行为图像信息确定出所述在岗人员的行为评分结果，以根据所述行为评分结果构建评分矩阵，包括：

将所述行为图像信息输入所述第二神经网络模型，以确定所述在岗人员对应三维姿态以及与所述在岗人员关联的对象关键点；

根据所述三维姿态以及所述对象关键点确定出所述在岗人员的行为评分结果；

根据所述行为评分结果构建得到所述评分矩阵。

5.根据权利要求3所述的仓库监测方法，其特征在于，所述根据所述评分矩阵，计算所述在岗人员的评分集合和标准评分集合之间的相似度，包括：

根据所述评分矩阵，确定所述在岗人员的评分集合；

采用信息熵公式计算所述在岗人员对应评分集合的信息熵值；

根据所述信息熵值确定所述在岗人员的评分集合和标准评分集合之间的相似度。

6.根据权利要求5所述的仓库监测方法，其特征在于，所述根据所述信息熵值确定所述在岗人员的评分集合和标准评分集合之间的相似度，包括：

判断所述信息熵值是否大于预设熵值；

当所述信息熵值大于所述预设熵值时，则所述在岗人员的评分集合和标准评分集合之间的相似度为非标准相似度；

当所述信息熵值小于所述预设熵值时，则所述在岗人员的评分集合和标准评分集合之间的相似度为标准相似度。

7.根据权利要求6所述的仓库监测方法，其特征在于，所述根据所述相似度确定出所述在岗人员的行为管理方案，包括：

判断所述在岗人员对应的相似度类型；

当所述在岗人员对应的相似度类型为标准相似度时，确定所述在岗人员的行为管理方案为标准管理方案；

当所述在岗人员对应的相似度类型为非标准相似度时，确定所述在岗人员的行为管理方案为违规预警方案。

8.一种仓库监测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取仓库中在岗人员的场景图像信息；

筛选模块，用于将所述场景图像信息输入第一神经网络模型中进行筛选，确定出所述在岗人员的行为图像信息；其中，所述神经网络模型是由历史时间内的多张所述行为图像信息训练得到的；

确定模块，用于根据所述行为图像信息确定所述行为图像信息的行为评分结果，并根据所述行为评分结果确定所述在岗人员的行为管理方案；

输出模块，用于将所述行为管理方案输出以对所述在岗人员进行调度管理。