一种用于药品仓储中心的包装追踪方法及系统与流程

本发明涉及物流管理与供应链优化，尤其涉及一种用于药品仓储中心的包装追踪方法及系统。

背景技术：

1、物流管理是指规划、实施和控制有效流动和存储药品货物、服务以及相关信息从起始点到消费点的过程，目的是满足客户的需求，供应链优化则涉及到改进供应链活动以提高效率和速度，降低成本。

2、其中，包装追踪指在仓储环境中对药品货物包装进行监控和记录的过程，这个过程的目的是确保药品从入库到出库的每个环节都能被精确跟踪，以增强库存管理的透明度，减少丢失或错误发货的情况，提高物流效率，这种方法的效果是提供实时数据，优化库存水平，同时减少物流成本，为了达成这些效果会采用各种手段，如条形码扫描、射频识别技术、全球定位系统跟踪以及其他自动识别和数据捕捉技术，通过将这些技术集成到物流管理系统中，仓储中心能够实现对药品包装的高效追踪和管理。

3、传统的药品仓储中心包装追踪方法，虽然在一定程度上能够提供实时数据和优化库存水平，但存在一些显著的不足之处，首先，传统方法依赖于如条形码扫描、射频识别技术等较为基础的技术手段，这限制了它们在捕捉复杂动态环境中的有效性，尤其是在高速和高密度的物流操作中，其次，传统方法在损坏包装的识别和分类上缺乏高度的准确性和自动化，例如，仅依赖条形码或射频识别技术难以实现对包装损坏特征的实时监测和详细分类，此外，传统方法在包装流转路径的优化上也不够高效，难以快速适应仓储环境中频繁变化的物流动态，如物流拥堵或临时变更的运输需求，这种缺乏灵活性和适应性的问题，可能导致物流效率降低，增加物流时间和成本，最后，虽然传统方法能够提供基本的实时数据和监控，但在综合损坏责任追踪和实时决策支持方面则显得不足，这限制了管理者在处理突发事件和优化运营决策时的反应速度和准确性。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种用于药品仓储中心的包装追踪方法及系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种用于药品仓储中心的包装追踪方法，包括以下步骤：

3、s1：基于仓库关键节点处的监控摄像头，采用光流法分析算法，捕捉货物运动，实时捕获图像数据流并进行帧提取操作，生成实时的货物图像库；

4、s2：基于所述实时的货物图像库，采用快速响应卷积神经网络算法，识别包装损坏特征并分类，生成损坏包装检测报告；

5、s3：基于所述损坏包装检测报告，采用层次聚类算法，对损坏特征进行分析，并判断损坏等级，生成损坏等级判定；

6、s4：基于所述损坏等级判定，采用基于概率的决策树分析，制定多个损坏包装的处理策略，生成包装处理决策；

7、s5：基于所述包装处理决策，采用dijkstra算法，进行包装的物流路径优化，生成优化后的运输路径；

8、s6：在包装沿所述优化后的运输路径移动时，采用实时追踪射频识别技术，获取多个关键节点的包装流转情况，生成包装流转追踪记录；

9、s7：基于所述包装流转追踪记录，采用apriori算法，分析损坏原因和责任人员，结合优化后的运输路径，采用分布式账本技术和物联网平台的集成，生成实时监控和上报机制；

10、所述实时的货物图像库具体为由关键帧组成的图像数据集合，所述损坏包装检测报告包括损坏特征的图像，损坏类型数量、严重程度评估，所述包装处理决策包括维修、退回、报废的决策路径，所述优化后的运输路径具体为从当前位置到指定处理区域的合理路径选择，所述包装流转追踪记录具体为动态更新的日志、包装从起点到终点的位置和时间戳，所述实时监控和上报机制包括实时监控数据展示、自动上报损坏事件、责任追踪的决策支持。

11、作为本发明的进一步方案，基于仓库关键节点处的监控摄像头，采用光流法分析算法，捕捉货物运动，实时捕获图像数据流并进行帧提取操作，生成实时的货物图像库的具体步骤为：

12、s101：基于仓库关键节点处的监控摄像头，采用实时光流跟踪技术捕捉移动货物的图像数据流，生成实时货物运动图像数据流；

13、s102：基于所述实时货物运动图像数据流，采用动态背景减除算法提取运动货物的关键帧，生成货物运动关键帧数据；

14、s103：基于所述货物运动关键帧数据，采用帧差分法进行动态特征提取，识别和隔离运动的货物图像，生成运动货物特征帧集；

15、s104：基于所述运动货物特征帧集，采用图像质量增强技术，进行图像优化处理，生成实时的货物图像库。

16、作为本发明的进一步方案，基于所述实时的货物图像库，采用快速响应卷积神经网络算法，识别包装损坏特征并分类，生成损坏包装检测报告的具体步骤为：

17、s201：基于所述实时的货物图像库，采用快速响应卷积神经网络算法，进行特征学习和对象检测，生成特征映射集；

18、s202：基于所述特征映射集，采用区域建议网络定位损坏区域，生成损坏区域提案集；

19、s203：基于所述损坏区域提案集，采用双路径网络分析，执行包装损坏特征的分类及边界框的定位，生成分类及定位细化数据；

20、s204：基于所述分类及定位细化数据，采用非极大值抑制方法，筛选最终的损坏特征检测结果，生成损坏包装检测报告。

21、作为本发明的进一步方案，基于所述损坏包装检测报告，采用层次聚类算法，对损坏特征进行分析，并判断损坏等级，生成损坏等级判定的具体步骤为：

22、s301：基于所述损坏包装检测报告，采用agnes算法，对损坏特征进行初步聚类分析，生成初步损坏特征聚类集；

23、s302：基于所述初步损坏特征聚类集，采用邻接矩阵构建聚类树，揭示损坏特征之间的层次关系，生成损坏特征聚类树；

24、s303：基于所述损坏特征聚类树，采用cophenetic相关系数，评价聚类质量，并优化聚类结果，生成优化后的损坏特征聚类集；

25、s304：基于所述优化后的损坏特征聚类集，采用判别分析法，判断损坏的等级和类型，生成损坏等级判定。

26、作为本发明的进一步方案，基于所述损坏等级判定，采用基于概率的决策树分析，制定多个损坏包装的处理策略，生成包装处理决策的具体步骤为：

27、s401：基于所述损坏等级判定，采用贝叶斯决策树算法，分析多个损坏等级下的处理策略概率，生成策略概率分布报告；

28、s402：基于所述策略概率分布报告，采用期望最大化算法，进行概率分布参数优化，并估计多个处理策略的条件概率，生成优化后的处理策略概率；

29、s403：基于所述优化后的处理策略概率，采用概率敏感损失函数，选定在多概率下的决策路径，生成决策路径候选集；

30、s404：基于所述决策路径候选集，采用多准则决策分析方法，考虑成本、时间和资源优化制定最终决策，生成包装处理决策。

31、作为本发明的进一步方案，基于所述包装处理决策，采用dijkstra算法，进行包装的物流路径优化，生成优化后的运输路径的具体步骤为：

32、s501：基于所述包装处理决策，采用dijkstra算法，计算从当前位置到目的地的合适路径，生成初步运输路径图；

33、s502：基于所述初步运输路径图，采用流量分析和调整方法，结合仓库内物流拥堵和资源分配情况，生成负载均衡运输路径；

34、s503：基于所述负载均衡运输路径，采用模拟退火算法进行成本和效率分析，优化路径选择，生成成本效率优化路径；

35、s504：基于所述成本效率优化路径，采用网络流算法，对路径的流动性进行优化，生成优化后的运输路径。

36、作为本发明的进一步方案，在包装沿所述优化后的运输路径移动时，采用实时追踪射频识别技术，获取多个关键节点的包装流转情况，生成包装流转追踪记录的具体步骤为：

37、s601：基于所述优化后的运输路径，将射频识别标签配置于包装上，生成包装rfid标签数据；

38、s602：基于所述包装rfid标签数据，获取与包装关联的多个关键节点的标签数据，所述多个关键节点的标签数据用于表征包装的流转情况，生成节点包装识别记录；

39、s603：基于所述节点包装识别记录，采用数据融合技术，整合来自多个关键节点的数据，生成融合流转数据集；

40、s604：基于所述融合流转数据集，采用事件驱动架构，在包装流转状态发生变更时生成实时更新，生成包装流转追踪记录。

41、作为本发明的进一步方案，基于所述包装流转追踪记录，采用apriori算法，分析损坏原因和责任人员，结合优化后的运输路径，采用分布式账本技术和物联网平台的集成，生成实时监控和上报机制的具体步骤为：

42、s701：基于所述包装流转追踪记录，采用关联规则学习apriori算法，分析包装损坏点与责任人员的潜在联系，生成责任人员初步关联分析数据；

43、s702：基于所述责任人员初步关联分析数据，采用q学习方法，进行数据优化处理，生成优化后的责任归属数据；

44、s703：基于所述优化后的责任归属数据，采用数据驱动的分析决策方法进行综合判定，生成责任追踪报告；

45、s704：基于所述责任追踪报告，再结合所述优化后的运输路径的信息，采用分布式账本技术和物联网平台集成，生成实时监控和上报机制。

46、一种用于药品仓储中心的包装追踪系统，所述用于药品仓储中心的包装追踪系统用于执行上述用于药品仓储中心的包装追踪方法，所述系统包括图像捕获模块、损坏检测模块、损坏等级判定模块、包装处理决策模块、运输路径优化模块、流转追踪模块、责任分析与监控模块、实时上报与决策支持模块；

47、所述图像捕获模块基于仓库关键节点处的监控摄像头，采用实时光流跟踪技术，捕捉移动货物的图像数据流，生成实时货物运动图像数据流；

48、所述损坏检测模块基于实时货物运动图像数据流，采用快速响应卷积神经网络算法，识别包装损坏特征并进行分类，生成损坏包装检测报告；

49、所述损坏等级判定模块基于损坏包装检测报告，采用层次聚类算法agnes，对损坏特征进行分析并判断损坏等级，生成损坏等级判定；

50、所述包装处理决策模块基于损坏等级判定，采用贝叶斯决策树算法，制定多个损坏包装的处理策略，生成包装处理决策；

51、所述运输路径优化模块基于包装处理决策，采用dijkstra算法，进行包装的物流路径优化，生成优化后的运输路径；

52、所述流转追踪模块基于优化后的运输路径，采用实时追踪射频识别技术，获取多个关键节点的包装流转情况，生成包装流转追踪记录；

53、所述责任分析与监控模块基于包装流转追踪记录，采用关联规则学习apriori算法，分析损坏原因和责任人员，生成责任分析与监控机制；

54、所述实时上报与决策支持模块基于责任分析与监控机制，采用分布式账本技术和物联网平台集成，创建实时监控和上报机制，生成实时监控与决策支持功能。

55、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

56、本发明中，通过结合先进的图像处理技术如光流法分析和快速响应卷积神经网络，有效地实现了对货物运动的高效实时监测以及对损坏包装的精确识别和分类，尤其在快速和密集的物流环境中，大幅提升了损坏识别的自动化水平和准确性，此外，层次聚类算法和基于概率的分析工具，为损坏包装提供了细致的等级判定和针对性处理策略，不仅提高了损坏处理的效率，还增强了包装处理流程的适应性和灵活性，在物流路径优化方面，利用dijkstra算法结合实时追踪技术，实现了包装流转路径的高效规划和精确记录，不仅提升了物流操作的速度和精确性，还有效减少了由于非最优路径选择导致的时间和资源浪费，通过集成apriori算法、分布式账本技术及物联网平台，建立了一套先进的数据分析和决策支持机制，优化了对损坏事件的管理和责任追踪，还提高了整体运营决策的速度和准确性，因此，本发明在提升损坏识别准确性、优化物流路径、提高物流效率和增强决策支持等方面带来了显著的进步，为药品仓储中心的包装追踪带来了实质性的改进和效益。