一种仓储管理智能预警方法与流程

文档序号:11217454阅读:1224来源:国知局
一种仓储管理智能预警方法与流程

本发明涉及仓库管理技术领域,尤其涉及一种仓储管理智能预警方法。



背景技术:

仓库管理中,安全防范一直都是重中之重。从最早的人力看管,到现在的智能监控,仓库安全防范方式一直在进步,但是破解的速度更快。

目前,仓库安全防范多是通过智能监控进行,但是,现有的监控方式都是通过监控门锁或者门的开关状态进行。随着“隔空取物”事件的越来越频繁,这种监控方式很难满足需求。



技术实现要素:

基于背景技术存在的技术问题,本发明提出了一种仓储管理智能预警方法。

本发明提出的一种仓储管理智能预警方法,包括以下步骤:

s1、预设料位阈值,并预设异常参考图像;

s2、对仓库进行实时监控,获取监控图像;

s3、实时获取物料操作申请,物料申请包括仓储地址、物料变量体积和操作时间;

s4、对监控图像进行图像识别,对照料位阈值和异常参考图像判断是否有异常行为;

s5、是,则对仓储现场进行图像抓拍,并向目标对象预警;否,则返回步骤s4;

s6、判断当前时间是否达到物料操作申请中操作时间的起始时间;

s7、是,则停止对监控图像进行图像识别,并计时,直至到达操作时间的终点,根据物料变量体积更新料位阈值,然后返回步骤s4;否,则返回步骤s4。

优选地,步骤s4具体为:对照异常参考图像判断监控图像中是否存在异常行为;并根据监控图像获取料位实际值,将料位实际值与料位阈值比较,判断是否存在异常行为。

优选地,步骤s4具体包括以下步骤:

s41、判断当前监控图像是否出现人形图像;

s42、是,则将当前监控图像与异常参考图像进行对比;否,则执行步骤s45;

s43、判断是否有任意一幅异常参考图像与当前监控图像的重合度达到预设的重合阈值;

s44、是,则判定当前仓库出现异常行为,执行步骤s5;

s45、否,则根据监控图像获取料位实际值,判断料位实际值与料位阈值是否符合;是,则返回步骤s41,否,则返回步骤s44。

优选地,重合阈值不小于80%。

优选地,步骤s5具体为:对仓储现场进行图像抓拍,并获取已经抓拍到的图像生成预警信息发送到预设的目标对象。

优选地,步骤s5还包括:获取当前监控视频并独立存储。

本发明中,以料位为监控参考对象,可实现对于仓储物料的实时监控,尤其是对于敞开存储例如堆积在粮仓中的粮食,通过料位监控可保证监控安全,防止失误;通过异常参考图像的对比对接触仓储物料的人或者机器进行监控,可对包装后的物料例如集装箱进行监控,对料为监控无法监控到包装内部的情况进行补充。本发明中,通过料位监控和异常参考图像对照相结合,有利于避免周期性图像识别的识别空隙的安全问题,如此,有利于避免必须对监控图像实时进行图像识别,从而有利于降低图像识别负担。

本发明中,物料申请包括仓储地址、物料变量体积和操作时间。仓储地址为物料操作申请明确了对象,操作时间明确了对应仓库的物料操作申请执行时间,为避免将合法的操作当成异常行为提供了规避时间段,从而可避免仓储正常调动时导致的错误警报。

本发明中,物料变量体积明确了目标仓库中对应该物料操作申请执行后的料位变化,通过对料位阈值进行智能更新,有利于保证料位监控,根据料位判断异常行为的准确度。

附图说明

图1为本发明提出的一种仓储管理智能预警方法流程图。

具体实施方式

参照图1,本发明提出的一种仓储管理智能预警方法,包括以下步骤。

s1、预设料位阈值,并预设异常参考图像。

s2、对仓库进行实时监控,获取监控图像。

s3、实时获取物料操作申请,物料申请包括仓储地址、物料变量体积和操作时间。仓储地址为物料操作申请明确了对象,操作时间明确了对应仓库的物料操作申请执行时间,为避免将合法的操作当成异常行为提供了规避时间段。物料变量体积明确了目标仓库中对应该物料操作申请执行后的料位变化,当该物料操作申请是向仓库中存储物料,则物料变量体积为正数;当该物料操作申请是从仓库中调走物料,则物料变量体积为负数。

s41、判断当前监控图像是否出现人形图像。

s42、是,则将当前监控图像与异常参考图像进行对比;否,则执行步骤s45。结合步骤s41,本实施方式中,将人形图像作为危险界限,只有当出现人形图像时才将当前监控图像与异常参考图像进行对比,有利于避免实时图像对比带来的工作负担,有利于保证该智能预警方法的正常工作。尤其是在大型仓库管理系统中,当监管仓库为多个时,通过本步骤,即保证了在工作人员巡检时进行图像对比判断,防止不法分子利用工作人员身份混淆视听;又避免了对多个仓库进行实时图像对比造成的主次不清和反应速度慢。

s43、判断是否有任意一幅异常参考图像与当前监控图像的重合度达到预设的重合阈值。本实施方式中,重合阈值不小于80%。

本步骤中,可通过抓拍图像,然后将抓拍的图像逐一与每一幅异常参考图像进行对比判断重合度。如此,将视频分析转换为图像分析,有利于降低难度,提高效率。

s44、是,则判定当前仓库出现异常行为,执行步骤s5。

s45、否,则根据监控图像获取料位实际值,判断料位实际值与料位阈值是否符合;是,则返回步骤s41,否,则返回步骤s44。

结合步骤s41到s47,对监控图像进行图像识别,对照料位阈值和异常参考图像判断是否有异常行为;具体的,步骤s41到s47,对照异常参考图像判断监控图像中是否存在异常行为,并根据监控图像获取料位实际值,将料位实际值与料位阈值比较,判断是否存在异常行为。。本实施方式中,以料位为监控参考对象,可实现对于仓储物料的实时监控,尤其是对于敞开存储例如堆积在粮仓中的粮食,通过料位监控可保证监控安全,防止失误。本实施方式中,通过异常参考图像的对比对接触仓储物料的人或者机器进行监控,可对包装后的物料例如集装箱进行监控,对料为监控无法监控到包装内部的情况进行补充。本实施方式中,通过料位监控和异常参考图像对照相结合,有利于避免周期性图像识别的识别空隙的安全问题,如此,有利于避免必须对监控图像实时进行图像识别,从而有利于降低图像识别负担。s5、是,则对仓储现场进行图像抓拍,并向目标对象预警。否,则返回步骤s41。本步骤中,获取已经抓拍到的图像生成预警信息发送到预设的目标对象,如此,目标对象可通过查看抓拍图像判断异常行为紧急程度,从而做出应对。

本实施方式中,如果确定当前出现异常行为,步骤s5还包括:获取当前监控视频并独立存储,以便工作人员可及时快捷方便的查看异常行为发生开始及以后的图像,从而对异常行为的发生进行追踪。

s6、判断当前时间是否达到物料操作申请中操作时间的起始时间。

s7、是,则停止对监控图像进行图像识别,并计时,直至到达操作时间的终点,根据物料变量体积更新料位阈值,然后返回步骤s41。否,则返回步骤s41。本步骤中,通过对料位阈值进行智能更新,有利于保证料位监控,根据料位判断异常行为的准确度。

以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。

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