The invention discloses a warehouse management intelligent early warning method, material for monitoring the reference object, can realize real-time monitoring for the storage of materials, especially for open storage such as accumulation in the granary grain, prevent failure by material monitoring can ensure safety monitoring, monitoring; by comparing the abnormal reference image on the contact warehouse material or machine, for packaging material such as container monitoring, monitoring of material failed to monitor the internal situation of packaging. In the invention, the material level monitoring and abnormal reference image on photographic combination, to avoid security problems, identify gaps of periodic image recognition so that to avoid the need to monitor real-time image recognition, so as to reduce the burden of image recognition.
【技术实现步骤摘要】
一种仓储管理智能预警方法
本专利技术涉及仓库管理
,尤其涉及一种仓储管理智能预警方法。
技术介绍
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。
技术实现思路
基于
技术介绍
存在的技术问题,本专利技术提出了一种仓储管理智能预警方法。本专利技术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 ...
【技术保护点】
一种仓储管理智能预警方法,其特征在于,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。
【技术特征摘要】
1.一种仓储管理智能预警方法,其特征在于,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。2.如权利要求1所述的一种仓储管理智能预警方法,其特征在于,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。3.如权利要求2所...
【专利技术属性】
技术研发人员:张红伟,徐华贵,程国红,李林,李瑞锋,周文龙,
申请(专利权)人:合肥弘恩机电科技有限公司,
类型:发明
国别省市:安徽,34
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