CN114387337B - 货物出入库的物联网管理方法、装置、电子设备及介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开一种货物出入库的物联网管理方法、装置、电子设备及介质。方法包括：若接收到有叉车的扫码感应装置发出的目标货物搬运事件，则将盛放目标货物的运输叉车确定为目标叉车，调取目标叉车的识别标识，并从候选图片中确定包含目标叉车的目标图片；其中候选图片是基于图片获取装置得到的；基于目标图片与预先存储的网格划分信息，确定目标叉车所在的网格位置；其中网格位置是预先划分并存储的；对目标图片中的目标叉车进行识别以确定目标货物相对目标叉车的方位；根据目标叉车的网格位置，以及目标货物相对目标叉车的方位，确定目标货物的作业位置。以上方案可在任何条件下准确推算货物存放位置，提高仓库对货物出入库的管理能力与效率。

Description

货物出入库的物联网管理方法、装置、电子设备及介质

技术领域

本申请实施例涉及物联网技术领域，尤其涉及一种货物出入库的物联网管理方法、装置、电子设备及介质。

背景技术

随着生产型企业加大生产力度，需要存入仓库的货物随之增多。仓库为了便于对货物进行管理，通常会在货物入库时记录货物的存放位置，以便在后续提取货物时可以更快速的根据记录的货物存放位置找到货物。

目前在仓库中通常通过RFID(Radio Frequency Identification，射频识别)技术对货物进行自动定位。而使用RFID技术对货物进行定位的缺陷在于，当仓库中网络不稳定或者受其他信号干扰时，可能无法获取到货物的定位信息。

发明内容

本申请实施例提供一种货物出入库的物联网管理方法、装置、电子设备及介质，可以在仓库网络不稳定时，通过摄像头拍摄的图片确认叉车的位置，再根据叉车位置推算货物的位置，以实现对货物出入库的管理。

在一个实施例中，本申请实施例提供了一种货物出入库的物联网管理方法，所述方法包括：

若接收到有叉车的扫码感应装置发出的目标货物搬运事件，则将盛放所述目标货物的运输叉车确定为目标叉车，调取目标叉车的识别标识，并从候选图片中确定包含目标叉车的目标图片；其中，所述候选图片是基于图片获取装置得到的；

基于所述目标图片与预先存储的网格划分信息，确定所述目标叉车所在的网格位置；其中，所述网格位置是预先划分并存储的；

对所述目标图片中的目标叉车进行识别以确定所述目标货物相对所述目标叉车的方位；

根据所述目标叉车的网格位置，以及所述目标货物相对所述目标叉车的方位，确定所述目标货物的作业位置。

在一个实施例中，本申请实施例提供了一种货物出入库的物联网管理装置，其特征在于，该装置包括：

目标图片获取模块，用于若接收到有叉车的扫码感应装置发出的目标货物搬运事件，则将盛放所述目标货物的运输叉车确定为目标叉车，调取目标叉车的识别标识，并从候选图片中确定包含目标叉车的目标图片；其中，所述候选图片是基于图片获取装置得到的；

叉车位置确定模块，用于基于所述目标图片与预先存储的网格划分信息，确定所述目标叉车所在的网格位置；其中，所述网格位置是预先划分并存储的；

方位确定模块，用于对所述目标图片中的目标叉车进行识别以确定所述目标货物相对所述目标叉车的方位；

货物位置确定模块，用于根据所述目标叉车的网格位置，以及所述目标货物相对所述目标叉车的方位，确定所述目标货物的作业位置。

在一个实施例中，本申请实施例提供了一种电子设备，其特征在于，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时，所述一个或多个处理器实现如本申请任一实施例所述的货物出入库的物联网管理方法。

在一个实施例中，本申请实施例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本申请任一实施例所述的货物出入库的物联网管理方法。

以上技术方案通过摄像头拍摄的图片确认叉车的位置，再根据叉车位置推算货物的位置，以实现对货物入库的管理，以上方案避免了现有技术中使用自动定位技术对仓库网络稳定性的较高要求而产生的局限，可以在任何条件下准确的推算货物存放位置信息，提高了仓库对于货物出入库的管理能力与效率。

附图说明

图1是本申请一种实施例提供的货物出入库的物联网管理方法流程图；

图2是本申请另一种实施例提供的货物出入库的物联网管理方法流程图；

图3是本申请又一种实施例提供的货物出入库的物联网管理方法流程图；

图4是本申请一种实施例提供的货物出入库的物联网管理装置结构框图；

图5是本申请一种实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请在实施例中作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。

图1是本申请一种实施例提供的货物出入库的物联网管理方法流程图，本实施例可适用于对出入库货物进行管理的场景中。该方法可以由本申请实施例所提供的货物出入库的物联网管理装置执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式来实现，并可集成于电子设备中。

如图1所示，本申请实施例中提供的货物出入库的物联网管理方法可包括以下步骤：

S110、若接收到有叉车的扫码感应装置发出的目标货物搬运事件，则将盛放所述目标货物的运输叉车确定为目标叉车，调取目标叉车的识别标识，并从候选图片中确定包含目标叉车的目标图片；其中，所述候选图片是基于图片获取装置得到的。

其中，扫码感应装置是安装在叉车上且具备扫码功能的设备。

目标货物是正在被搬运的货物。目标货物的搬运事件，可以是目标货物的入库、移库或出库事件。具体的，叉车上的扫码感应装置感应到盛放目标货物的托盘的电子标签后，向服务器发送扫描到的标签，并记录叉车与当前标签绑定；叉车上的扫码感应装置感应离开盛放目标货物的托盘的电子标签时，向服务器发送信息，离开当前标签，并记录叉车与当前标签解除绑定。后台服务器收到以上绑定和解除绑定信息时，即为接收到目标货物的搬运事件，并将运输该目标货物的叉车确定为目标叉车。

叉车的识别标识用于唯一标识叉车，识别标识可以是不同颜色或者不同形状的图案。本申请实施例中可以将不同颜色或不同形状的图案标记在叉车上，用于区分不同叉车。图案可以是箭头或不对称的数字等。需要注意的是，识别标识的颜色要与仓库环境颜色差异比较大，以便于后续从候选图片中找到包含目标叉车的目标图片。

候选图片可以是安装于仓库中的图片获取装置在不同时间点拍摄的仓库环境的图片。仓库环境可以是仓库内部的环境，该环境中可以包含已入库的货物，以及能够进行获取放置的货架或者空闲位置，除此之外，该环境中的货物入库可以是通过叉车实现的，所以环境中可以包含叉车及叉车的运输道路。本方案中，该仓库可以是用来进行货物存储或者分发的场所，该场所具有周边为密封的特点，或者在极端情况下，也可以在仓库的一侧或者多侧设置为可延展区域，也就是半密封的特点。

所述图片获取装置可以安装于垂直于仓库地面的墙壁较高处，也可以安装于仓库顶所在墙面。所述图片获取装置数量可以是一台或多台，若图片获取装置数量为一台，则该图片获取装置拍摄的图片为仓库的全景图片，若图片获取装置数量为多台，则多台图片获取装置可安装于仓库的不同位置，且多台图片获取装置拍摄的图片可以构成仓库的全景图，即相邻图片获取装置拍摄区域可以有重叠部分，但不可以有遗漏的仓库区域。不同的时间候选图片中包含的内容可能有所不同，例如在非工作的时间，候选图片中可能只有货架、货物以及运输道路等，在工作的时间，候选图片中可能会出现运输货物的叉车。

进一步的，候选图片，可以是通过一台或多台图片获取装置实时采集的仓库环境图片。若图片获取装置数量为一台，则候选图片可以为该图片获取装置在不同时间点采集的仓库环境的图片，若图片获取装置数量为多台，则候选图片可以是多台图片获取装置在不同时间点拍摄的仓库环境的图片。

目标图片是候选图片中的出现了目标叉车的识别标识的图片。

确定目标叉车后调取目标叉车的识别标识，可以是根据发送目标货物搬运事件的扫码感应装置的ID，从数据库中查找与该ID关联的识别标识。可以理解的，本申请实施例中预先将每个叉车的识别标识以及扫码感应装置的ID存储到数据库中，当获取到叉车的扫码感应装置的ID时，可以从数据库中查找到该叉车的识别标识。

确定目标叉车的识别标识后，可以从图片获取装置中调取在检测到货物搬运事件的时间点上图片获取装置采集的候选图片，并根据目标叉车的识别标识从调取到的候选图片中确定包含目标叉车的目标图片。

本申请实施例中，可选的，调取目标叉车的识别标识，并从所述候选图片中确定包含目标叉车的目标图片，包括：

根据发送所述目标货物搬运事件的扫码感应装置的ID，基于预先存储的第一关联关系，确定目标叉车；

根据所述目标叉车，基于预先存储的第二关联关系，确定目标叉车的识别标识；

调取所述目标叉车的识别标识，从所述至少一个候选图片中识别具有所述识别标识的目标叉车，并将具有所述目标叉车的候选图片确定为目标图片。

其中，扫码感应装置的ID可以是由数字、字母以及其他特殊符号构成的编码，该编码用于唯一表示每一台扫码感应装置的身份。

预先存储的第一关联关系可以是预先存储的叉车与叉车上扫码感应装置的ID之间的关联关系。根据扫码感应装置的ID可确定目标叉车。

预先存储的第二关联关系可以是预先存储的叉车与叉车识别标识之间的关联关系。确定目标叉车后可获取目标叉车关联的的识别标识。

确定目标叉车的识别标识之后，调取该目标叉车的识别标识，依据目标叉车的识别标识通过深度学习模型学习候选图片，将候选图片中出现该目标叉车的识别标识的候选图片作为目标图片。

本申请实施例中根据预先存储的信息间的关联关系确定目标叉车的识别标识，进而可以通过易于识别的的叉车识别标识快速的从多张候选图片中找到有目标叉车的图片，为后续确定目标叉车以及目标叉车上的货物的位置提供了支持。

S120、基于所述目标图片与预先存储的货位划分信息，确定所述目标叉车所在的网格位置；其中，所述网格位置是预先划分并存储的。

预先存储的货位划分信息可以是在仓库中没有任何货物堆积的情况下采集的包含仓库地面网格的图片。其中，仓库地面的网格可以是预先在没有堆积货物的仓库地面上按照对货位的规划画出的，每四条网格线围成一个网格，每个网格所在空间由下至上可摞起多层货位空间，用于存放货物。

目标叉车所在的网格位置可以是目标叉车占据了哪一个网格。网格位置可以用预先设定的网格的编号来表示，例如4号网格，也可以用网格对角线交叉点的坐标来表示，例如对角线交叉点的坐标为(x,y)的网格等等，本申请实施例对此不进行限制。

可以理解的，目标图片中除了目标叉车之外，还包括地面上规划的网格。但是由于此时仓库中的地面上已经开始堆积货物，网格可能被遮挡，通过深度学习模型，提取目标图片的特征与预先存储的或未划分信息特征进行对比，可以确定目标叉车所在的网格位置。

进一步的，若仓库中安装有多个图片获取装置，则每个图片获取装置都会预先采集货位划分信息并存储起来。因为每个图片获取装置采集货位划分信息的角度都不同，所以将目标图片与预先存储的货位划分信息进行对比时，进行对比的目标图片与预先存储的货位划分信息来源于同一图片获取装置。

S130、对所述目标图片中的目标叉车进行识别以确定所述目标货物相对所述目标叉车的方位。

其中，目标货物相对所述目标叉车的方位，可以是目标货物在目标叉车的具体哪个方向，例如目标货物在目标叉车的北边方向。

对所述目标图片中的目标叉车进行识别的方法，可以是通过深度学习模型，学习目标图片中目标叉车车头方向的特征，比对目标叉车在数据库中存储的目标叉车车头的特征，获取到目标图片中目标叉车车头所指的方向，并记录方向特征，例如，前后左右分别记录为1、2、3、4。然后将目标叉车车头所指的方向作为目标货物相对所述目标叉车的方位。

S140、根据所述目标叉车的网格位置，以及所述目标货物相对所述目标叉车的方位，确定所述目标货物的作业位置。

其中，目标货物的作业位置可以是目标货物的存放位置。

在得到目标叉车所在的网格位置以及目标货物相对所述目标叉车的方位之后，可以确定目标货物的作业位置是目标叉车所在网格位置沿所述目标货物相对所述目标叉车的方位的邻接网格位置。

示例性的，目标叉车在6号网格中，6号网格沿正北方位的邻接网格为2号网格，沿正南方位的邻接网格为10号网格，沿正西方位的邻接网格为5号网格，沿正东方位的邻接网格为7号网格，货叉架在目标叉车的正北方位，则可以得知目标货物的入库位置为5号网格。进一步的，如果5号网格中还没有货物存放，则叉车可将货物存放在5号网格中的第一层货位，若5号网格中有N层货位已存放了货物，则可将货物存放在第N+1层货位。

本申请实施例中，目标货物的入库位置可以用目标货物所在的网格位置表示，也可以用目标货物所在的网格位置以及目标货物所在的具体的货位层来表示，等等，本申请实施例对此不进行限制。

本申请实施例中提供了一种货物出入库的物联网管理方法，所述方法包括：若接收到有叉车的扫码感应装置发出的目标货物搬运事件，则将盛放所述目标货物的运输叉车确定为目标叉车，调取目标叉车的识别标识，并从候选图片中确定包含目标叉车的目标图片；其中，所述候选图片是基于图片获取装置得到的；基于所述目标图片与预先存储的网格划分信息，确定所述目标叉车所在的网格位置；其中，所述网格位置是预先划分并存储的；

对所述目标图片中的目标叉车进行识别以确定所述目标货物相对所述目标叉车的方位；根据所述目标叉车的网格位置，以及所述目标货物相对所述目标叉车的方位，确定所述目标货物的作业位置。

以上技术方案通过摄像头拍摄的图片确认叉车的位置，再根据叉车位置推算货物的位置，以实现对货物入库的管理，以上方案避免了现有技术中使用自动定位技术对仓库网络稳定性的较高要求而产生的局限，可以在任何条件下准确的推算货物存放位置信息，提高了仓库对于货物入库的管理能力与效率。

图2是本申请另一种实施例提供的货物出入库的物联网管理方法流程图，本实施例以上述实施例为基础进行优化，具体优化步骤如下：

S210、若接收到有叉车的扫码感应装置发出的目标货物搬运事件，则将盛放所述目标货物的运输叉车确定为目标叉车，调取目标叉车的识别标识，并从候选图片中确定包含目标叉车的目标图片；其中，所述候选图片是基于图片获取装置得到的。

本申请实施例中，可选的，在接收到有叉车的扫码感应装置发出的目标货物搬运事件之后，所述方法还包括：

通过所述目标叉车的扫码感应装置获取所述目标货物的属性信息；

将所述目标货物的属性信息上传至数据库，以将目标货物的属性信息与作业位置进行关联存储；

并将目标货物的属性信息与目标叉车进行关联存储。

此处可以理解的，目标货物的属性还可以包括货物的电子标签，因为感应装置扫描并读取的是货物的电子标签，而系统在依据预先存储的与货物电子标签关联的货物信息，如货主、种类等货物属性，因此，可以说货物的属性信息是基于货物电子标签确定的。

其中，目标货物的属性信息是用于描述目标货物的信息，例如可以是目标货物的种类、名称以及所属用户等等。

由于每个托盘都与其上盛放的货物的属性信息预先进行了绑定，所以扫码感应装置扫描托盘上的电子标签后，可以得到目标货物的属性信息。

本申请实施例将目标货物的属性信息与作业位置进行关联存储，当后续用户需要对相关货物进行查询时，可以通过货物的属性信息快速查询到该货物所在的位置，提高了用户体验。

进一步的，本申请实施例中还可以将目标货物的属性信息与目标叉车进行关联存储，可以先根据发送目标货物的属性信息的扫码感应装置ID确定目标叉车，然后将目标货物的属性信息以及发送该属性信息的扫码感应装置ID进行关联存储。

本申请实施例在目标货物被搬运的过程中，将目标货物的属性信息与盛放目标货物的目标叉车进行关联存储，进而可以通过获取目标叉车在运输过程中的各个时间点上的目标图片，确定目标叉车的运动轨迹，从而可以实时掌握目标货物在运输过程中的各个时间点上的位置信息。

本申请实施例中，可选的，所述目标货物的属性信息包括目标货物的尺寸信息、材质信息、货主信息、生产批次信息以及易燃易爆标注信息中的至少一种。

其中，目标货物的尺寸信息，可以是目标货物的长、宽以及高，也可以是货物的体积或占地面积；目标货物的材质信息，可以是构成目标货物的材料，例如木质、羊毛或者钢铁等等；货主信息可以是目标货物所述企业或个人名称；生产批次信息可以是由数字和字母组成的生产号码；易燃易爆标注信息可以是易燃易爆警示牌，也可以是易燃易爆警示语等。

S220、基于所述目标图片与预先存储的网格划分信息，确定所述目标叉车所在的网格位置；其中，所述网格位置是预先划分并存储的。

S230、利用预先训练的深度学习模型基于对预先存储的目标叉车的车头前方的特征，学习所述目标图片的特征，获取目标叉车的车头前方的方位。

其中，深度学习模型可以是循环神经网络或者卷积神经网络等等，本申请实施例对于深度学习模型的选择不进行限制。

车头前方的特征，可以是车头前方的形状、颜色等信息。

本申请实施例可以将大量的包含叉车车头的图片作为训练数据对深度学习模型进行预训练，预训练过程中深度学习模型对车头前方的特征进行学习。当获取到目标图片后，将目标图片输入到预先训练的深度学习模型，深度学习模型识别到车头前方，并确定车头前方的方位。

S240、将所述车头前方的方位确定为所述目标货物相对所述目标叉车的方位。

由于货物是被盛放在叉车车头前面的货叉架上，所以在确定了目标叉车车头前方的方位后可以得到目标货物相对于目标叉车的方位，例如，若目标叉车车头前方的方位为正北方，那么目标货物就在目标叉车的正北方。

S250、根据所述目标叉车的网格位置，以及所述目标货物相对所述目标叉车的方位，确定所述目标货物的作业位置。

本申请实施例通过以下方法确定了目标货物相对所述目标叉车的方位：利用预先训练的深度学习模型基于对预先存储的目标叉车的车头前方的特征，学习所述目标图片的特征，获取叉车的车头前方的方位。通过以上方案通过图像识别技术可以快速准确的得到所需方位信息，避免了人工识别的局限，为后续确定目标货物的入库位置提供了支持。

图3是本申请又一种实施例提供的货物出入库的物联网管理方法流程图，本实施例以上述实施例为基础进行优化，具体优化步骤如下：

S310、若接收到有叉车的扫码感应装置发出的目标货物搬运事件，则将盛放所述目标货物的运输叉车确定为目标叉车，调取目标叉车的识别标识，并从候选图片中确定包含目标叉车的目标图片；其中，所述候选图片是基于图片获取装置得到的；

本申请实施例中，可选的，扫码感应装置发出的目标货物搬运事件，包括目标货物搬起事件和目标货物放置事件；相应的，所述方法还包括：

识别所述获取的目标货物搬起事件发生时，目标叉车所在的第一网格位置；以及，识别所述获取的目标货物放置事件发生时，目标叉车所在的第二网格位置；

若所述第一网格位置在仓库中，且所述第二网格位置在仓库中，则确定目标叉车进行目标货物的移库操作；

若所述第一网格位置不存在，且所述第二网格位置在仓库中，则确定目标叉车进行目标货物的入库操作；

若所述第一网格位置在仓库中，且所述第二网格位置不存在，则确定目标叉车进行目标货物的出库操作。

其中，目标货物搬起事件可以是叉车接近并叉起盛放目标货物所在托盘的事件，目标货物放置事件可以是叉车远离并放下盛放目标货物所在托盘的事件。

第一网格位置可以是目标货物搬起事件发生时叉车所在网格位置；第二网格位置可以是目标货物放置事件发生时叉车所在网格位置。

目标货物的移库操作可以是目标货物被从当前作业位置移动到其他作业位置的操作，目标货物的入库操作可以是目标货物从库外搬运到库内的作业位置的操作，目标货物的出库操作可以是目标货物被从当前的作业位置搬运出库的操作。

获取的目标货物搬起事件发生，可以是叉车接近并叉起盛放目标货物所在托盘时，叉车上的扫码感应装置扫描托盘上的电子标签实现绑定，并将实现绑定信息发送至后台服务器，后台服务器接收到所述实现绑定信息即获取到目标货物搬起事件发生。进一步的，获取的目标货物放置事件发生，可以是叉车远离并放下盛放目标货物所在托盘时，叉车上的扫码感应装置与托盘解除绑定，并将解除绑定信息发送至后台服务器，后台服务器接收到所述解除绑定信息即获取到目标货物放置事件发生。

进一步的，识别所述第一网格位置以及第一网格位置的方法可参考上述各实施例中的说明，在此不再进行赘述。

本申请实施例中，叉车的扫码感应装置信息的传送的应用场景可以包括如下几种：有货物入库操作时，叉车靠近货物时触发；货物入库后，叉车放下货物后离开货物时触发。有货物出库操作时，叉车靠近货物时触发；货物出库后，叉车放下货物后离开货物时触发。有货物移库操作时，叉车靠近货物时触发；货物移库后，叉车放下货物后离开货物时触发。

当后台服务器接收到触发信息后，确定所述第一网格位置或第二网格位置，并判断所述第一网格位置或第二网格位置是否存在或者是否在仓库内，进而确定目标货物的移库操作、目标货物的移库操作以及目标货物的出库操作。

S320、基于所述目标图片与预先存储的网格划分信息，确定所述目标叉车所在的网格位置；其中，所述网格位置是预先划分并存储的。

S330、对所述目标图片中的目标叉车进行识别以确定所述目标货物相对所述目标叉车的方位。

S340、根据所述目标图片的图片获取装置ID，调取与所述图片获取装置ID对应的初始网格图片信息。

其中，图片获取装置ID用于唯一标识各图片获取装置，ID可以是由不同数字、字母以及其他特殊符号组成的编码。

图片获取装置ID对应的初始网格图片信息是步骤120中所述的网格划分信息，即在仓库中没有任何货物堆积的情况下采集的包含仓库地面网格的图片。

可以理解的，若图片获取装置为多台，则每台图片获取装置采集的图片都会关联采集该图片的图片获取装置ID，且每一台图片获取装置均在仓库中没有任何货物堆积的情况下采集的包含仓库地面网格的图片作为初始网格图片信息存储起来，其中，各台图片获取装置采集初始网格图片信息的角度不同。

S350、根据所述初始网格图片信息，确定目标叉车的网格位置的网格标记数字。

其中，网格标记数字用于区分各个网格，网格标记数字可以是1、2、3等，也可以是01、02、03等，本申请实施例对于网格标记数字的形式不进行限制。

本申请实施例中预先在仓库中画网格时，对每个网格标记数字，所以初始网格图片信息中也包含标记的数字，进而将初始网格图片信息与目标图片进行对比可确定目标叉车的网格位置的网格标记数字。

S360、根据所述网格标记数字，并基于所述目标货物相对所述目标叉车的方位，确定目标货物的作业位置。

在得到目标叉车所在的网格的网格标记数字以及目标货物相对所述目标叉车的方位之后，可以确定目标货物的作业位置是在目标叉车所在网格的网格标记数字的所述方位上的网格标记数字。

示例性的，目标叉车在6号网格中，6号网格沿正北方位的邻接网格为2号网格，沿正南方位的邻接网格为10号网格，沿正西方位的邻接网格为5号网格，沿正东方位的邻接网格为7号网格，若目标货物相对所述目标叉车的方位为正北方位，则可以得知目标货物的作业位置为5号网格。

本申请实施例通过网格标记数字以及目标货物相对所述目标叉车的方位，可以快速确定准确的目标货物的作业位置，提高仓库对货物出入库管理能力与效率。

另外，由于传统大宗商品仓库的拜访通常是货物以托盘一层一层往上堆放的，所以在确定货物的作业位置过程中，除了要平面的网格位置，即库位，还需要确定垂直的层数，确定方法如下：通过上述实施例确定货物的网格位置后，通过记录当前网格位置进入网格和离开网格的货物顺序来计算每个货物在哪一层。例如当有货物入库到当前网格A或移库到当前网格A，则记录有货物入网格A；以及当有货物从当前网格A出库或从当前网格A移库出去，则记录有货物出网格A；由此生成每个网格的入网格和出网格的日志信息，通过入网格次数-出网格次数得出网格当前有放了几层货物(假设n层)，那么如果当前有货物入网格A时，则记录货物在网格A的第n+1层。由此记录每个在库货物的在哪个网格的哪一层。

本申请实施例仓库规划之初，对仓库存货区划格子，截取每个图片获取装置在仓库划格子之后未放货之前的图片，成为初始网格图片信，并对应记录到每个图片获取装置的档案库。同时获取每个叉车的拍摄图片，通过车顶装不同的特殊识别标识以识别到不同的叉车，同时识别每个叉车可以判断叉车车头所指的方向的特征信息，获取每个叉车扫码感应状态的ID(可识别到唯一感应装置的信息，如芯片ID等等)，将上述所有信息记录到每个叉车的档案库。

完成上述信息存储后，系统通过自动判读和实现上述所有实施例中的方法，实现获取智能定位、出库、入库、移库、虚拟立体货架的业务场景，并有效地生成相应的信息，并生成货物的货位信息，自动生成整个仓库的货物虚拟货架信息，可以生成货物存放立体图，并呈现给仓库管理人员，货物抵押业务的银行，金额机构等，实现货物的实时监管。

除此之外，本申请实施例还可以根据上述实施例中的方法生成货物智能货架，由仓库后台配置货物入库的优先库位的规则，例如，同一用户的货物都放一起，相同品类的货物放在一起等等。系统依据前期生成的货物立体图，反向计算可存放货物的库位立体图，并计算每个库位依据配置的入库优先选择库位的规则，生成可存放货物的库位立体图库位的属性信息，例如库位前后左右上下存放的是哪个用户的货物，库位周边有没有可存放货物的库位，库位周边存放的是什么品类的货物等等属性，系统依据可存放货物的库位立体图库位的属性信息，以及入库优先选择库位的规则，自动匹配待入库货物的最优库位。

图4是本申请一种实施例提供的货物出入库的物联网管理装置结构框图，该装置可执行本申请任意实施例所提供的货物出入库的物联网管理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。如图4所示，该装置可以包括：

目标图片获取模块410，用于若接收到有叉车的扫码感应装置发出的目标货物搬运事件，则将盛放所述目标货物的运输叉车确定为目标叉车，调取目标叉车的识别标识，并从候选图片中确定包含目标叉车的目标图片；其中，所述候选图片是基于图片获取装置得到的。

叉车位置确定模块420，用于基于所述目标图片与预先存储的网格划分信息，确定所述目标叉车所在的网格位置；其中，所述网格位置是预先划分并存储的。

方位确定模块430，用于对所述目标图片中的目标叉车进行识别以确定所述目标货物相对所述目标叉车的方位。

货物位置确定模块440，用于根据所述目标叉车的网格位置，以及所述目标货物相对所述目标叉车的方位，确定所述目标货物的作业位置。

本申请实施例中，所述目标图片获取模块410，具体用于：

根据发送所述目标货物搬运事件的扫码感应装置的ID，基于预先存储的第一关联关系，确定目标叉车；

根据所述目标叉车，基于预先存储的第二关联关系，确定目标叉车的识别标识；

调取所述目标叉车的识别标识，从所述至少一个候选图片中识别具有所述识别标识的目标叉车，并将具有所述目标叉车的候选图片确定为目标图片。

本申请实施例中，所述方位确定模块430，具体用于：

利用预先训练的深度学习模型基于对预先存储的目标叉车的车头前方的特征，学习所述目标图片的特征，获取目标叉车的车头前方的方位；

将所述车头前方的方位确定为所述目标货物相对所述目标叉车的方位。

本申请实施例中，所述货物位置确定模块440，还包括：

网格图片获取单元，用于根据所述目标图片的图片获取装置ID，调取与所述图片获取装置ID对应的初始网格图片信息。

网格标记数字确定单元，用于根据所述初始网格图片信息，确定目标叉车的网格位置的网格标记数字。

作业位置确定单元，用于根据所述网格标记数字，并基于所述目标货物相对所述目标叉车的方位，确定目标货物的作业位置。

本申请实施例中，所述扫码感应装置发出的目标货物搬运事件，包括目标货物搬起事件和目标货物放置事件。

本申请实施例中，所述装置还包括：

网格位置识别模块，用于识别所述获取的目标货物搬起事件发生时，目标叉车所在的第一网格位置；以及，识别所述获取的目标货物放置事件发生时，目标叉车所在的第二网格位置。

移库操作确定模块，用于若所述第一网格位置在仓库中，且所述第二网格位置在仓库中，则确定目标叉车进行目标货物的移库操作。

入库操作确定模块，用于若所述第一网格位置不存在，且所述第二网格位置在仓库中，则确定目标叉车进行目标货物的入库操作。

出库操作确定模块，用于若所述第一网格位置在仓库中，且所述第二网格位置不存在，则确定目标叉车进行目标货物的出库操作。

本申请实施例中，所述装置还包括：

属性信息获取模块，用于通过所述目标叉车的扫码感应装置获取所述目标货物的属性信息。

第一关联存储模块，用于将所述目标货物的属性信息上传至数据库，以将目标货物的属性信息与作业位置进行关联存储。

第二关联存储模块，用于将目标货物的属性信息与目标叉车进行关联存储。

本申请实施例中，所述目标货物的属性信息包括目标货物的尺寸信息、材质信息、货主信息、生产批次信息以及易燃易爆标注信息中的至少一种。

上述产品可执行本申请实施例所提供的货物出入库的物联网管理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

图5是本申请一种实施例提供的电子设备的结构示意图。图5示出了适于用来实现本申请实施例的示例性电子设备512的框图。图5显示的电子设备512仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，电子设备512可以包括：一个或多个处理器516；存储器528，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516执行，使得所述一个或多个处理器516实现本申请实施例所提供的货物出入库的物联网管理方法，包括：

若接收到有叉车的扫码感应装置发出的目标货物搬运事件，则将盛放所述目标货物的运输叉车确定为目标叉车，调取目标叉车的识别标识，并从候选图片中确定包含目标叉车的目标图片；其中，所述候选图片是基于图片获取装置得到的；

基于所述目标图片与预先存储的网格划分信息，确定所述目标叉车所在的网格位置；其中，所述网格位置是预先划分并存储的；

对所述目标图片中的目标叉车进行识别以确定所述目标货物相对所述目标叉车的方位；

根据所述目标叉车的网格位置，以及所述目标货物相对所述目标叉车的方位，确定所述目标货物的作业位置。

电子设备512的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器516，存储器528，连接不同设备组件(包括存储器528和处理器516)的总线518。

总线518表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，处理型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。

电子设备512典型地包括多种计算机设备可读存储介质。这些存储介质可以是任何能够被电子设备512访问的可用存储介质，包括易失性和非易失性存储介质，可移动的和不可移动的存储介质。

存储器528可以包括易失性存储器形式的计算机设备可读存储介质，例如随机存取存储器(RAM)530和/或高速缓存存储器532。电子设备512可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机设备存储介质。仅作为举例，存储系统534可以用于读写不可移动的、非易失性磁存储介质(图5未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图5中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光存储介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据存储介质接口与总线518相连。存储器528可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本申请各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块542的程序/实用工具540，可以存储在例如存储器528中，这样的程序模块542包括但不限于操作设备、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块542通常执行本申请所描述的实施例中的功能和/或方法。

电子设备512也可以与一个或多个外部设备514和/或显示器524等通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备512交互的设备通信，和/或与使得该电子设备512能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口522进行。并且，电子设备512还可以通过网络适配器520与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图5所示，网络适配器520通过总线518与电子设备512的其它模块通信。应当明白，尽管图5中未示出，可以结合电子设备512使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID设备、磁带驱动器以及数据备份存储设备等。

处理器516通过运行存储在存储器528中的多个程序中其他程序的至少一个，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本申请实施例所提供的货物出入库的物联网管理方法。

本申请一种实施例提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行本申请实施例所提供的货物出入库的物联网管理方法，包括：

若接收到有叉车的扫码感应装置发出的目标货物搬运事件，则将盛放所述目标货物的运输叉车确定为目标叉车，调取目标叉车的识别标识，并从候选图片中确定包含目标叉车的目标图片；其中，所述候选图片是基于图片获取装置得到的；

基于所述目标图片与预先存储的网格划分信息，确定所述目标叉车所在的网格位置；其中，所述网格位置是预先划分并存储的；

对所述目标图片中的目标叉车进行识别以确定所述目标货物相对所述目标叉车的方位；

根据所述目标叉车的网格位置，以及所述目标货物相对所述目标叉车的方位，确定所述目标货物的作业位置。

本申请实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的存储介质的任意组合。计算机可读存储介质可以是计算机可读信号存储介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的设备、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形存储介质，该程序可以被指令执行设备、装置或者器件使用或者与其结合使用。

计算机可读的信号存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号存储介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行设备、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的存储介质传输，包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或设备上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

注意，上述仅为本申请的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本申请不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本申请的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本申请进行了较为详细的说明，但是本申请不仅仅限于以上实施例，在不脱离本申请构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本申请的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (8)

1.一种货物出入库的物联网管理方法，其特征在于，所述方法包括：

若接收到有叉车的扫码感应装置发出的目标货物搬运事件，则将盛放所述目标货物的运输叉车确定为目标叉车，调取目标叉车的识别标识，并从候选图片中确定包含目标叉车的目标图片；其中，所述候选图片是基于图片获取装置得到的；

基于所述目标图片与预先存储的网格划分信息，确定所述目标叉车所在的网格位置；其中，所述网格位置是预先划分并存储的；

对所述目标图片中的目标叉车进行识别以确定所述目标货物相对所述目标叉车的方位；

根据所述目标叉车的网格位置，以及所述目标货物相对所述目标叉车的方位，确定所述目标货物的作业位置；

调取目标叉车的识别标识，并从所述候选图片中确定包含目标叉车的目标图片，包括：

根据发送所述目标货物搬运事件的扫码感应装置的ID，基于预先存储的第一关联关系，确定目标叉车；

根据所述目标叉车，基于预先存储的第二关联关系，确定目标叉车的识别标识；

调取所述目标叉车的识别标识，从所述候选图片中识别具有所述识别标识的目标叉车，并将具有所述目标叉车的候选图片确定为目标图片；

基于所述目标图片与预先存储的网格划分信息，确定所述目标叉车所在的网格位置；根据所述目标叉车的网格位置，以及所述目标货物相对所述目标叉车的方位，确定所述目标货物的作业位置，包括：

根据所述目标图片的图片获取装置ID，调取与所述图片获取装置ID对应的初始网格图片信息；

根据所述初始网格图片信息，确定目标叉车的网格位置的网格标记数字；

根据所述网格标记数字，并基于所述目标货物相对所述目标叉车的方位，确定目标货物的作业位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述目标图片中的目标叉车进行识别以确定所述目标货物相对所述目标叉车的方位，包括：

利用预先训练的深度学习模型基于对预先存储的目标叉车的车头前方的特征，学习所述目标图片的特征，获取目标叉车的车头前方的方位；

将所述车头前方的方位确定为所述目标货物相对所述目标叉车的方位。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，扫码感应装置发出的目标货物搬运事件，包括目标货物搬起事件和目标货物放置事件；相应的，所述方法还包括：

识别所述获取的目标货物搬起事件发生时，目标叉车所在的第一网格位置；以及，识别所述获取的目标货物放置事件发生时，目标叉车所在的第二网格位置；

若所述第一网格位置在仓库中，且所述第二网格位置在仓库中，则确定目标叉车进行目标货物的移库操作；

若所述第一网格位置不存在，且所述第二网格位置在仓库中，则确定目标叉车进行目标货物的入库操作；

若所述第一网格位置在仓库中，且所述第二网格位置不存在，则确定目标叉车进行目标货物的出库操作。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在接收到有叉车的扫码感应装置发出的目标货物搬运事件之后，所述方法还包括：

通过所述目标叉车的扫码感应装置获取所述目标货物的属性信息；

将所述目标货物的属性信息上传至数据库，以将目标货物的属性信息与作业位置进行关联存储；

并将目标货物的属性信息与目标叉车进行关联存储。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标货物的属性信息包括目标货物的尺寸信息、材质信息、货主信息、生产批次信息以及易燃易爆标注信息中的至少一种。

6.一种货物出入库的物联网管理装置，其特征在于，所述装置包括：

目标图片获取模块，用于若接收到有叉车的扫码感应装置发出的目标货物搬运事件，则将盛放所述目标货物的运输叉车确定为目标叉车，调取目标叉车的识别标识，并从候选图片中确定包含目标叉车的目标图片；其中，所述候选图片是基于图片获取装置得到的；

叉车位置确定模块，用于基于所述目标图片与预先存储的网格划分信息，确定所述目标叉车所在的网格位置；其中，所述网格位置是预先划分并存储的；

方位确定模块，用于对所述目标图片中的目标叉车进行识别以确定所述目标货物相对所述目标叉车的方位；

货物位置确定模块，用于根据所述目标叉车的网格位置，以及所述目标货物相对所述目标叉车的方位，确定所述目标货物的作业位置；

所述目标图片获取模块，具体用于：

根据发送所述目标货物搬运事件的扫码感应装置的ID，基于预先存储的第一关联关系，确定目标叉车；

根据所述目标叉车，基于预先存储的第二关联关系，确定目标叉车的识别标识；

调取所述目标叉车的识别标识，从所述候选图片中识别具有所述识别标识的目标叉车，并将具有所述目标叉车的候选图片确定为目标图片；

所述货物位置确定模块，包括：

网格图片获取单元，用于根据所述目标图片的图片获取装置ID，调取与所述图片获取装置ID对应的初始网格图片信息；

网格标记数字确定单元，用于根据所述初始网格图片信息，确定目标叉车的网格位置的网格标记数字；

作业位置确定单元，用于根据所述网格标记数字，并基于所述目标货物相对所述目标叉车的方位，确定目标货物的作业位置。

7.一种电子设备，其特征在于，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时，所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一项所述的货物出入库的物联网管理方法。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的货物出入库的物联网管理方法。