一种降低行李错分隐患的方法及设备与流程

本说明书涉及民用航空，尤其涉及一种降低行李错分隐患的方法及设备。

背景技术：

1、伴随着民航运输业的快速发展，越来越多追求高效的乘客选择航空出行。机场客运和货运量的不断增加，行李错运、错装、丢失等一系列问题接踵而至。当出现行李翻仓问题时，往往为了查找一件行李需要将全部的已值机行李都查找一遍，在行李高峰期时，分拣人员的工作非常饱和，逐件查找效率低下、费时费力，不但可能影响当前航班的保障任务，导致航班晚点，而且也可能对之后航班的保障任务产生不利影响因此在行李托运过程中，需要对行李进行一定的追踪和识别，进而确定行李在托运过程中的实时位置。

2、传统的借助条形码来人工扫描行李的技术不仅效率慢，误差大，也无法有效的起到行李追踪的功能，因此现有技术中通过引入射频识别技术，实现在不增加工作人员人数和工作量的情况下，自动获取行李的全流程信息。然而由于射频识别技术所对应的rfid读码站一般安装在分拣转盘各个转盘工位的行李运输节点上，从而实现各行李运输节点的检测，这就导致了在行李运输节点之间也就是转盘工位之间运输的行李，难以进行追踪。进而导致在分拣传输线中由于掉落或遗漏等行为导致的丢失行李，或者由于航班延误导致的错分行李等，只能在接收到用户上报信息之后再进行后滞的回溯追踪，导致了托运行李的可靠性与查询效率较低。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本说明书一个或多个实施例提供了一种降低行李错分隐患的方法、设备及介质。

2、本说明书一个或多个实施例采用下述技术方案：

3、本说明书一个或多个实施例提供一种降低行李箱错分隐患的方法，方法包括：

4、行李追踪系统获取由rfid读码站读取到的rfid行李条中的当前行李信息，以及与所述当前行李信息对应的行李箱图像；其中，所述rfid行李条包括rfid信息；所述rfid信息包括旅客数据、航班数据；

5、所述行李追踪系统对比所述当前行李信息与所述rfid读码站所对应的当前航班信息，以初步识别错分行李并将其作为目标行李；

6、所述行李追踪系统根据所述rfid行李条所对应的当前行李箱图像，获取所述目标行李的行李特征，并基于预置凸曲线轮廓方式提取所述当前行李箱图像的行李箱轮廓；

7、所述行李追踪系统根据所述行李特征与所述行李箱轮廓，确定预置摄像头监测点采集的多个疑似目标行李；其中，所述预置摄像头监测点位于所述rfid读码站所对应的行李传输路径上；

8、所述行李追踪系统获取所述疑似目标行李的疑似图像特征以及所述当前行李图像的当前图像特征，并对所述疑似图像特征与所述当前图像特征进行序列化，以根据序列化特征确定所述疑似目标行李与所述目标行李的相似度；

9、若确定所述相似度大于预设阈值，则所述行李追踪系统将所述疑似目标行李标注为目标行李，以实现行李追踪。

10、可选地，在本说明书一个或多个实施例中，行李分拣系统包括rfid移动端，所述rfid移动端放置于金属材质构成的信号整流盒中；所述信号整流盒用于将所述rfid移动端的rfid信号约束到可控范围内，并对正常的rfid信号进行集束加强。

11、可选地，在本说明书一个或多个实施例中，行李追踪系统获取由rfid读码站读取到的rfid行李条中的当前行李信息，以及与所述当前行李信息对应的行李箱图像之前，所述方法还包括：

12、安检信息系统获取预置值机摄像头采集的值机行李图像，并接收读码站识别的rfid行李条，以将所述值机行李图像载入所述rfid行李条所对应的用户终端中,以基于所述用户终端将所述当前行李图像同步到所述行李追踪系统；其中，所述预置值机摄像头设置于出港x机前或值机柜台上，所述rfid行李条放置在各行李上；

13、所述安检信息系统获取行李安检节点上传的安检标识；其中，所述安检标识包括：安检通过标识或二次安检标识；

14、若所述安检信息系统确定所述安检标识为二次安检标识，则根据二次安检标识的标识类型确定二次安检的安检区域，并将所述安检区域上传到与所述rfid行李条相对应的用户终端中，以便通过rfid移动端识别所述rfid行李条，并将所述rfid行李条所对应的行李箱分拣到对应的安检区域；

15、若确定所述安检标识为安检通过标识，则所述安检信息系统通过rfid移动端识别所述rfid行李条中的航班数据，以根据所述rfid行李条中的航班数据确定行李箱所对应的装载车辆进行行李分拣运输。

16、可选地，在本说明书一个或多个实施例中，行李追踪系统根据所述rfid行李条所对应的当前行李箱图像，获取所述目标行李的行李特征，并基于预置凸曲线轮廓方式提取所述当前行李箱图像的行李箱轮廓，具体包括：

17、所述行李跟踪系统获取所述当前行李图像的灰度图像，以对所述灰度图像中各像素点进行下采样，获得下采样灰度图像；

18、所述行李跟踪系统根据所述灰度图像的图像直方图，以基于所述图像直方图确定所述灰度图像的灰度分布情况，并根据所述灰度分析情况确定所述灰度图像的灰度阈值，以基于所述灰度阈值将所述灰度图像转换为二值化图像；

19、所述行李跟踪系统确定所述二值化图像的凸曲线轮廓搜索初始像素点，以遍历所述凸曲线轮廓搜索初始像素点的相邻像素点，以获得与所述凸曲线轮廓搜索初始像素点相连接的像素点作为下一凸曲线轮廓搜索初始像素点；

20、所述行李跟踪系统对所述下一凸曲线轮廓搜索初始像素点进行迭代计算，若确定所述下一凸曲线轮廓搜索初始像素点为所述曲线轮廓搜索初始像素点，则依次连接所述曲线轮廓搜索初始像素点，与各所述下一凸曲线轮廓搜索初始像素点，获得所述当前行李图像的行李箱轮廓；

21、所述行李跟踪系统基于所述行李箱轮廓对所述当前行李箱图像进行粗分割，获得粗分割图像以基于rgb色彩空间分别转换到his色彩空间与lab色彩空间，以基于所述粗分割图像不同色彩空间中各像素点的颜色通道信息，汇总获得目标跟踪行李的行李特征。

22、可选地，在本说明书一个或多个实施例中，获取所述疑似目标行李的疑似图像特征以及所述当前行李图像的当前图像特征，并对所述疑似图像特征与所述当前图像特征进行序列化，以根据序列化特征确定所述疑似目标行李与所述目标行李的相似度，具体包括：

23、所述行李跟踪系统基于预设尺寸窗口对所述疑似目标行李的监控图像与所述当前行李图像，进行划分，获得所述监控图像的监控子图像，以及所述当前行李图像的当前行李子图像；

24、所述行李跟踪系统基于所述监控子图像与当前行李子图像，分别确定所述监控图像的疑似图像特征与所述当前监控图像的当前图像特征；其中，所述疑似图像特征包括：疑似图像局部特征，疑似图像全局特征；所述当前图像特征包括：当前图像局部特征，当前图像全局特征；

25、所述行李跟踪系统基于各所述监控子图像在所述监控图像中的位置，对所述监控子图像的疑似图像特征进行排序，获得序列化疑似图像特征；

26、所述行李跟踪系统基于各所述当前监控子图像所对应的当前监控图像位置，对所述当前监控子图像的当前图像特征进行排序，获得序列化当前图像特征；

27、所述行李跟踪系统根据所述序列化疑似图像特征，与所述序列化当前图像特征中各特征序列化后的位置，确定各所述特征的对比映射关系，以基于所述对应映射关系依次对比所述疑似图像局部特征与所述当前图像局部特征，获得所述疑似目标行李与所述目标行李的局部相似度；

28、所述行李跟踪系统根据所述对应映射关系依次对比各所述疑似图像全局特征与各所述当前图像全局特征，获得所述疑似目标行李与所述目标行李的全局相似度；

29、所述行李跟踪系统将所述局部相似度与所述全局相似度的乘积，作为所述疑似目标行李与所述目标行李的相似度。

30、可选地，在本说明书一个或多个实施例中，基于所述监控子图像与当前行李子图像，分别确定所述监控图像的疑似图像特征与所述当前监控图像的当前图像特征，具体包括：

31、所述行李跟踪系统将所述疑似目标行李的监控图像，基于预置矩形分割尺寸进行分割获得监控子图像；

32、所述行李跟踪系统获取各所述监控子图像，与所述rfid行李条的当前行李子图像中，各像素点的方差与各像素点的均值，以基于所述方差与所述均值确定所述监控子图像的二值化图像，与所述当前行李子图像的二值化图像；

33、所述行李跟踪系统将根据所述监控子图像的二值化图像确定所述监控图像的疑似图像局部特征，并根据所述当前行李子图像的二值化图像确定所述当前行李图像的当前图像局部特征；

34、通过预置二维离散小波变换，分别提取所述监控图像与所述当前行李图像的疑似图像全局特征与所述当前图像全局特征；

35、基于所述疑似图像局部特征与所述疑似图像全局特征，确定所述监控图像的疑似图像特征，并基于所述当前图像局部特征与所述当前图像全局特征，确定所述当前行李图像的当前图像特征。

36、可选地，在本说明书一个或多个实施例中，所述行李追踪系统对比所述当前行李信息与所述rfid读码站所对应的当前航班信息，以初步识别错分行李并将其作为目标行李，具体包括：

37、行李分拣系统根据所述航班数据确定对应行李箱所对应的位置区域，以确定所述rfid读码站的位置，是否在所述位置区域的覆盖范围内；其中，所述位置区域为所述对应行李箱托运流程中应经过的区域，包括：分拣转盘工位、装载车辆；

38、若否，则所述行李分拣系统确定所述对应行李箱为错分行李，以将所述错分行李作为目标行李传输给所述行李跟踪系统；

39、若是，则所述行李跟踪系统基于所述航班数据与当前时间，确定所述当前行李箱是否已延期，若已延期则将所述对应行李箱作为目标行李。

40、可选地，在本说明书一个或多个实施例中，行李追踪系统获取rfid读码站的位置，以及所述rfid读码站读取的rfid行李条信息之后，所述方法还包括：

41、所述行李分拣系统根据所述rfid信息确定当前行李数据，以对所述当前行李数据进行二次确认；

42、若确认所述当前行李数据与所述rfid读码站读取的行李数据不一致，则所述行李分拣系统将所述当前行李数据范返回所述行李跟踪系统。

43、可选地，在本说明书一个或多个实施例中，若确定所述相似度大于预设阈值，则将所述疑似目标行李标注为目标行李之后，所述方法还包括：

44、所述行李跟踪系统将所述目标行李所对应的预置检测点上传于所述rfid行李条，以及绑定所述rfid行李条的用户终端；

45、若确定所述用户终端上传查询指令，则所述行李跟踪系统将所述目标行李的监控图像与所述对应的预置摄像头，同步到所述用户终端，以便于所述用户终端确定所述目标行李的托运行踪。

46、本说明书一个或多个实施例提供一种降低行李错分隐患的设备，设备包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上任一所述的方法。

47、本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

48、基于rfid读码站读取rfid行李条中的当前行李信息，避免了人工扫描条形码导致的识别及分拣效率低的问题。通过将当前行李信息对应的行李箱图像与所述rfid行李条的绑定，使得丢失行李的查找效率大幅提升，且通过确定两个rfid读码站之间的目标行李，使得可能存在错分问题的行李进行了前置跟踪避免了回溯追踪造成的可靠性与查询效率较低的问题。通过当前行李箱图像确定出疑似目标行李箱后，再基于疑似目标行李与目标行李的相似度实现目标行李跟踪的方式，在节省分析计算成本的前提下提高了识别跟踪的精确度。基于设置在信号整流盒中的rfid移动端对正常的rfid信号进行集束加强，使rfid信号通过信号整流盒开口处向外进行可控范围读取，解决了移动设备rfid信号范围广、反应灵敏所造成的误识别问题。