[发明专利]仓库监测方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种仓库监测方法、装置、电子设备及存储介质，该仓库监测方法包括：首先获取仓库中在岗人员的场景图像信息；并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；然后根据搜索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；最后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。由此在对仓库人员进行监测时，可以减少各种人员的不规范操作，避免损坏货物，提升了监测的安全性和效率。

技术领域

本发明涉及仓库管理技术领域，具体涉及一种仓库监测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

目前，随着国民经济的飞速发展，中国物流行业保持较快增长速度，物流体系不断完善，行业运行日益成熟和规范。随着物流行业的发展，仓库的监测管理的任务也日益繁重，尤其是对于仓库人员的各种行为难以准确监测，例如对于货物搬运、包裹分拣等行为不能准确监测，导致目前在对仓库人员进行监测时，由于各种人员存在不规范的操作，不仅容易损坏货物，而且会造成安全隐患。

发明内容

第一方面，本发明的主要目的是提供一种仓库监测方法，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。