一种物品识别的方法、设备及存储介质技术

本发明专利技术公开了一种物品识别方法、设备、及计算机可读存储介质，属于仓库管理技术领域。该方法适用于物品识别设备，当探索到物品时，对物品进行扫描；将扫描得到的物品数据与预存的地图数据进行匹配；根据分析结果，识别探索到的物品是否为新增物品。采用本发明专利技术，这样无论用户是否预先知道仓库新增库存物品的类型和放置方式，都能快速准确的对新增库存物品进行识别。

A Method, Equipment and Storage Medium for Object Recognition

The invention discloses an object identification method, equipment and computer readable storage medium, which belongs to the technical field of warehouse management. This method is suitable for item recognition equipment. When an item is explored, it scans the item; matches the scanned item data with the existing map data; and identifies whether the explored item is a new item according to the analysis results. By adopting the invention, no matter whether the user knows in advance the type and placement mode of the newly added inventory items in the warehouse, the newly added inventory items can be identified quickly and accurately.

【技术实现步骤摘要】
一种物品识别的方法、设备及存储介质
本专利技术涉及仓库管理
，尤其涉及一种物品识别方法、设备及存储介质。
技术介绍
库存管理是仓储系统中重要的流程步骤，在日常库存管理工作中需要时常对现有的库存量进行盘点，以确保库存的准确性。现有的库存管理技术通常是在预先设置的区域中对产品进行计数，仓库中的产品通常以特定的方式放置。而且产品一般是特定的类型，例如药瓶，食品等。但是随着人们生活需要日益丰富，很多厂商和零售商的仓库需要存储的货物的类型繁多，且为了省时省力，经常会随意放置。现有的库存管理技术针对这种无法预先知道货物的类型和放置方式的非结构化环境，无法解决对仓库中新增物品进行识别的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种物品识别的方法、设备及存储介质,以解决现有技术只能识别特定类型和固定放置方式的库存货物。本专利技术解决上述技术问题所采用的技术方案如下：根据本专利技术的第一个方面，提供一种物品识别的方法，适用于物品识别设备，所述方法包括以下步骤：当探索到物品时，对物品进行扫描；将扫描得到的物品数据与预存的地图数据进行匹配；根据分析结果，识别探索到的物品是否为新增物品。根据本专利技术的第二个方面，提供一种物品识别设备，所述设备包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如第一个方面所述的步骤。根据本专利技术的第三个方面，提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一个方面或第二个方面所述的物品识别方法的步骤。本专利技术实施例的物品识别方法、设备、及存储介质，无论是否预先知道仓库新增库存物品的类型和放置方式，都能快速准确的对新增库存物品进行识别，提高了仓库管理的便捷性和时效性。附图说明图1为本专利技术实施例一提供的一种物品识别方法的流程图；图2为本专利技术实施例二提供的另一种物品识别方法的流程图；图3为本专利技术实施例三提供的一种物品识别设备的结构示意图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。在后续的描述中，如果使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本专利技术的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。本专利技术实施例一提供了一种物品识别方法。本实施例的物品识别方法适用于物品识别设备。请参阅图1，方法流程包括：步骤S101、在仓库内进行探索，当发现物品时，对物品进行扫描；步骤S102、原始库存物品数据预存在地图数据中，将扫描得到的物品数据与预存的地图数据进行匹配；步骤S103、根据匹配结果，识别探索到的物品是否为新增物品。在一个可行的方案中，步骤S101、在仓库内进行探索，当发现物品时，从不同方向对物品进行扫描，包括：采用半随机策略探索仓库环境，向前直线行驶探索；当在小于预定阈值的距离内发现物品时，从不同的方向不同角度对物品进行激光雷达扫描。激光雷达(LIDAR,LightDetectionandRanging)，是激光探测及测距系统的简称，是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。其工作原理是向目标发射探测信号(激光束)，然后将接收到的从目标反射回来的信号与发射信号进行比较，作适当处理后，获得探测目标的有关信息。实际应用中，除了采用激光雷达扫描外，还可采用普通微波雷达，三维扫描仪等其它侦测装置，扫描得到物品的距离、方位、尺寸、形状、颜色等一种或者几种参数组合信息。在一个可行的方案中，步骤S102、将扫描得到的物品数据与预存的地图数据进行匹配，包括：将扫描得到的数据转换对应为地图上的各点坐标；对转换得到的所有地图上的点进行聚类，生成不同类别的聚类点；将所述聚类点与预存的地图数据中的点进行匹配，判断聚类点是否与预存地图数据相匹配。物品识别设备预先储存了仓库的库存物品原始数据，并且以地图数据的形式进行存储。实际应用中，该地图可以是网格地图(GripMap)，仓库里库存货物的空间信息可采用网格形式存储和表示。按平面坐标体系划分为格网单元，对每个格网单元记录和存储各种物品要素。预存的地图数据还可以记录仓库的面积、体积以及各种环境参数等等。在一个可行的方案中，对转换得到的所有地图上的点进行聚类，生成不同类别的聚类点，具体方式为：预设聚类阈值，将转换得到的第一点设为第一聚类点；当与所述第一点相邻的第二点与第一点之间的距离大于聚类阈值时，设为第二聚类点，当与所述第二聚类点相邻的第三点之间的距离大于聚类阀值时，设为第三聚类点，依次进行比较，直到与所述第n-1聚类点相邻的第n点之间的距离大于聚类阀值时，生成第n聚类点。实际应用中，将相邻的两个点进行判断，判断两个点之间是否为同一类别，称为聚类。预先可以设置相邻两点之间的距离限值，这个距离限值即为聚类阀值，当相邻两点之间的距离小于聚类阀值时，这两点为同一属性的点，当相邻两点之间的距离大于聚类阀值时，这两点为不同类别的聚类点。不同类别的聚类点以列表的形式存储在该设备的存储器中。在一个可行的方案中，将所述聚类点与预存的地图数据中的点进行匹配，判断聚类点是否为预存地图数据中的点，包括：对聚类点进行第一次采样，预设一个检查窗口，判断检查窗口里的聚类点的数量和采样的聚类点数量之间的比值是否大于预设的窗口百分比阈值，所述窗口百分比阈值用于识别采样的聚类点是否和预存地图中存储的数据匹配；若是，则输出所述聚类点与预存地图中存储的数据匹配；若否，则增大预设聚类阀值，从而加大采样的聚类点数量，对聚类点进行第二次采样，并判断检查窗口里的聚类点的数量和采样的聚类点数量之间的比值是否大于预设的窗口百分比阈值，直到聚类阀值大于预设的不匹配计数阈值，则判断聚类点与预存地图数据中的点不匹配。实际应用中，所述检查窗口是在探索到的物品所在网格地图的空间范围内。预设一个检查窗口，即预先设置检查窗口的大小，通常是指划分出地图上一定数量的网格单元，以便在一定范围内判断采样的聚类点是否与地图上的数据相匹配。在实际应用中，当检测得到所述库存物品堆中的库存物品的数量和其他物品信息后，还要对预先存储的地图数据进行更新和保存。本实施例的物品识别方法，通过在仓库内对发现的物品进行扫描，将扫描信息和预存的库存数据进行地图匹配运算，识别是否为新增的库存物品，如此一来，无论是否预先知道仓库库存物品的尺寸和放置位置，也能准确的识别出新增的库存物品，提高了仓库管理的便捷性和时效性。在前述实施例的基础上，本专利技术实施例二提供了另一种物品识别的方法，适用于物品识别设备。请参阅图2，该方法包括以下步骤：步骤S201、物品识别设备在仓库内直线行驶，并采用半随机策略探索仓库环境，当在小于预定阀值的距离内发现物品时，调用激光雷达从不同方向不同角度对物品进行扫描；扫描方向从一个区间等式中随机选择，该等式如下：Newheading＝currentheading+randow([0.6pi,1.4pi])本实施例中，仓库内物品指库存单位(SKU,StockKeepingUnit)，物品堆(SKUPile)指相同尺寸和品种的物品集中放置在一处。本实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种物品识别的方法，适用于物品识别设备，所述方法包括以下步骤：当探索到物品时，对物品进行扫描；将扫描得到的物品数据与预存的地图数据进行匹配；根据匹配结果，识别探索到的物品是否为新增物品。

【技术特征摘要】
1.一种物品识别的方法，适用于物品识别设备，所述方法包括以下步骤：当探索到物品时，对物品进行扫描；将扫描得到的物品数据与预存的地图数据进行匹配；根据匹配结果，识别探索到的物品是否为新增物品。2.如权利要求1所述的物品识别方法，其特征在于，当探索到物品时，对物品进行扫描，包括：采用半随机策略探索仓库环境，向前直线行驶探索；当在小于预定阈值的距离内发现物品时，从不同的方向不同角度对物品进行扫描。3.如权利要求1所述的物品识别方法，其特征在于，通过侦测装置对物品进行扫描，获得探测物品的距离、方位、尺寸、形状、颜色的一种或多种组合参数。4.如权利要求1所述的物品识别方法，其特征在于，原始库存物品数据预存在地图数据中，将扫描得到的物品数据与预存的地图数据进行匹配，包括：将扫描得到的数据转换对应为地图上的各点坐标；对转换得到的所有地图上的点进行聚类，生成不同类别的聚类点；将所述聚类点与预存的地图数据中的点进行匹配，判断聚类点是否与预存地图数据相匹配。5.如权利要求4所述的物品识别方法，其特征在于，当采用激光雷达对物品进行扫描时，将扫描得到的数据转换对应为地图上的各点坐标的具体方式为：通过使用从激光雷达帧到地图帧的转换方式来进行扫描数据的转换，转换得到的每个坐标点对应激光雷达探测到的物品在地图中的坐标。6.如权利要求4所述的物品识别方法，其特征在于，所述对转换得到的所有地图上的点进行聚类，生成不同类别的聚类点，具体方式为：预设聚类阈值，将转换得到的第一点设为第一聚类点；当与所述第一点相邻的第...

【专利技术属性】
技术研发人员：阿迪·瓦蒂，
申请(专利权)人：广州蓝胖子机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44