物品暴力分拣的识别方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种物品暴力分拣的识别方法、装置、设备及存储介质，通过确定候选物品中满足暴力分拣识别要求的待识别物品；获取对待识别物品进行分拣过程的视频片段；根据视频片段以及预设暴力分拣识别模型，获取待识别物品是否被暴力分拣的判断结果；输出判断结果，以根据判断结果进行告警。本实施例中先从备选物品中筛选出可能存在暴力分拣的物品作为待识别物品，再有针对性的对对待识别物品的分拣过程的视频片段进行处理，判断是否真的存在暴利分拣行为，减少了识别过程的数据量，降低了服务器的压力，也降低了对服务器处理能力的要求，且能够及时、准确的识别出暴利分拣行为，以进行告警或其他相应的处理。以进行告警或其他相应的处理。以进行告警或其他相应的处理。

【技术实现步骤摘要】
物品暴力分拣的识别方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及仓储物流领域，尤其涉及一种物品暴力分拣的识别方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着网上购物和物流行业的兴起，快递单量逐年快速上升。在快递配送过程中，需要将物品按照品种、出入库先后顺序等从储存区域或分拣区域拣取出来，并分类集中堆放，从而保证整个物流网络的畅通无阻。
[0003]目前快递的分拣通常采用人工方式进行，可能会存在分拣员对物品暴力分拣的行为，例如抛、摔、踩、踢等。为了避免暴力分拣，通常会在快递分拣的场地安装摄像头，通过摄像头采集分拣过程的视频数据，并上传到云端服务器，由云端服务器对视频数据进行处理，识别是否存在暴力分拣行为。
[0004]现有技术中，由于快递分拣的场地众多，同一场地可能安装多个摄像头，因此会产生海量的视频数据，而海量视频数据的处理对云端服务器处理能力提出了较高的要求，且可能存在无法及时、准确的识别出暴力分拣行为的情况。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供一种物品暴力分拣的识别方法、装置、设备及存储介质，用以解决物品暴力分拣识别过程中服务器处理能力不足的问题，提高暴力分拣识别的效率和准确性。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供一种物品暴力分拣的识别方法，包括：
[0007]确定候选物品中满足暴力分拣识别要求的待识别物品；
[0008]获取对所述待识别物品进行分拣过程的视频片段；
[0009]根据所述视频片段以及预设暴力分拣识别模型，获取所述待识别物品是否被暴力分拣的判断结果；
[0010]输出所述判断结果，以根据所述判断结果进行告警。
[0011]第二方面，本专利技术实施例提供一种物品暴力分拣的识别装置，包括：
[0012]处理模块，用于确定候选物品中满足暴力分拣识别要求的待识别物品；
[0013]获取模块，用于获取对所述待识别物品进行分拣过程的视频片段；
[0014]识别模块，用于根据所述视频片段以及预设暴力分拣识别模型，获取所述待识别物品是否被暴力分拣的判断结果；
[0015]输出模块，用于输出所述判断结果，以根据所述判断结果进行告警。
[0016]第三方面，本专利技术实施例提供一种计算机设备，包括：
[0017]存储器，用于存储计算机执行指令；
[0018]处理器，用于运行所述存储器中存储的计算机执行指令以实现如第一方面所述的方法。
[0019]第四方面，本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如第一方面所述的方法。
[0020]本专利技术实施例提供的物品暴力分拣的识别方法、装置、设备及存储介质，通过确定候选物品中满足暴力分拣识别要求的待识别物品；获取对待识别物品进行分拣过程的视频片段；根据视频片段以及预设暴力分拣识别模型，获取待识别物品是否被暴力分拣的判断结果；输出判断结果，以根据判断结果进行告警。本实施例中先从备选物品中筛选出可能存在暴力分拣的物品作为待识别物品，再有针对性的对对待识别物品的分拣过程的视频片段进行处理，判断是否真的存在暴利分拣行为，减少了识别过程的数据量，降低了服务器的压力，也降低了对服务器处理能力的要求，且能够及时、准确的识别出暴利分拣行为，以进行告警或其他相应的处理。
附图说明
[0021]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
[0022]图1为本专利技术一实施例提供的物品暴力分拣的识别方法的系统示意图；
[0023]图2为本专利技术一实施例提供的物品暴力分拣的识别方法的流程图；
[0024]图3为本专利技术另一实施例提供的物品暴力分拣的识别方法的流程图；
[0025]图4为本专利技术另一实施例提供的物品暴力分拣的识别方法的流程图；
[0026]图5为本专利技术一实施例提供的物品暴力分拣的识别方法中双层核极限学习机模型框架图；
[0027]图6为本专利技术一实施例提供的物品暴力分拣的识别装置的框图；
[0028]图7为本专利技术一实施例提供的计算机设备的框图。
[0029]通过上述附图，已示出本公开明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。
具体实施方式
[0030]这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0031]目前快递的分拣通常采用人工方式进行，可能会存在分拣员对物品暴力分拣的行为，例如抛、摔、踩、踢等。为了避免暴力分拣，通常会在快递分拣的场地安装摄像头，通过摄像头采集分拣过程的视频数据，并上传到云端服务器，由云端服务器对视频数据进行处理，识别是否存在暴力分拣行为。由于快递分拣的场地众多，同一场地可能安装多个摄像头，因此会产生海量的视频数据，而海量视频数据的处理对云端服务器处理能力提出了较高的要求，且可能存在无法及时、准确的识别出暴力分拣行为的情况。
[0032]针对上述技术问题，本专利技术实施例中在对视频数据进行识别处理前，先从备选物
品中筛选出可能存在暴力分拣的物品，作为待识别物品，再从海量视频数据中获取待识别物品对应的分拣过程的视频片段，进而仅仅对待识别物品的分拣过程的视频片段进行处理，判断是否真的存在暴利分拣行为，从而不需要对海量视频数据全部进行处理，从而减少了数据量，避免出现服务器处理能力不足的情况，降低对服务器处理能力的要求，且能够及时、准确的识别出暴利分拣行为，以进行告警或其他相应的处理。
[0033]本专利技术实施例的物品暴力分拣的识别方法可应用于如图1所示的系统中，该系统具体包括服务器101、数据库102以及摄像头103，其中摄像头103设置于分拣场地，用于对物品的分拣过程采集视频数据，并上传到数据库102中，服务器101可首先确定多个候选物品中满足暴力分拣识别要求的待识别物品，在从数据库102中获取对待识别物品进行分拣过程的视频片段，进而根据该视频片段以及预设暴力分拣识别模型，获取待识别物品是否被暴力分拣的判断结果，服务器输出判断结果，例如若确定待识别物品被暴力分拣，则可将告警信息显示在显示屏105上或者发送给目标终端104，以进行告警，便于采取相应的措施对该暴力分拣行为进行处理，或预防再次出现暴力分拣行为。
[0034]下面以具体地实施例对本专利技术的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种物品暴力分拣的识别方法，其特征在于，包括：确定候选物品中满足暴力分拣识别要求的待识别物品；获取对所述待识别物品进行分拣过程的视频片段；根据所述视频片段以及预设暴力分拣识别模型，获取所述待识别物品是否被暴力分拣的判断结果；输出所述判断结果，以根据所述判断结果进行告警。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定候选物品中满足暴力分拣识别要求的待识别物品，包括：获取候选物品的至少一个属性标签；获取每一所述属性标签对应的权值，并根据每一所述属性标签对应的权值获取所述候选物品的总权值；若所述候选物品的总权值满足预定范围，则确定所述候选物品为所述待识别物品。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取每一所述属性标签对应的权值，包括：根据所述候选物品的类别，获取每一所述属性标签的初始权值；若确定所述候选物品出现损坏，则获取第一补偿值；根据所述第一补偿值对每一所述属性标签的初始权值进行补偿，得到每一所述属性标签对应的权值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取第一补偿值，包括：根据所述候选物品的损坏程度参数、损坏时间以及预设时间衰减参数，获取所述第一补偿值。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取第一补偿值后，还包括：对所有与所述候选物品具有至少一个相同属性标签的其他物品，根据所述第一补偿值以及预设系数，更新相同属性标签的初始权值，其中所述预设系数根据所述其他物品与所述候选物品之间的类别关系获取。6.根据权利要求2-5任一项所述的方法，其特征在于，所述预定范围包括多个不同的预设范围，其中每一预设范围对应一个预设暴力分拣识别模型；所述根据所述视频片段以及预设暴力分拣识别模型，获取所述待识别物品是否被暴力分拣的判断结果，包括：确定所述待识别物品的总权值所在的目标预设范围，将所述视频片段输入到所述目标预设范围对应的预设暴力分拣识别模型中，获取所述待识别物品是否被暴力分拣的判断结果。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述预设暴力分拣识别模型为双层核极限学习机模型；所述根据所述视频片段以及预设暴力分拣识别模型，获取所述待识别物品是否被暴力分拣的判断结果，包括：通过所述双层核极限学习机模型的第一层，对所述视频片段提取深度学习特征和手工特征，并对所述深度学习特征和所述手工特征进行融合，得到融合特征，并输出所述深度学习特征、所述手工特征以及所述融合特征对应的预测得分；
通过所述双层核极限学习机模型的第二层，根据所述深度学习特征、所述手工特征以及所述融合特征对应的预测得分进行分类，输出所述待识别物品是否被暴力分拣的判断结果。8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：对于每一预设范围对应的预设暴力分拣识别模型，分别获取对应的训练数据，所述训练数据为经过标注、且总权值在各预设范围内的物品的分拣过程视频片段；根据所述训练数据对对应的预设暴力分拣识别模型进行训练。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取对所述待识别物品进行分拣过程的视频片段，包括：获取对所述待识别物品进行分拣过程的时间段；根据所述时间段，从所述待识别物品所在场景的实时视频数据中，截取对所述待识别物品进行分拣过程的视频片段。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述获取对所述待识别物品进行分拣过程的时间段，包括：获取分拣操作前对所述待识别物品上的条码进行扫码时的第一时间；根据传送带的速度信息，获取所述待识别物品在所述传送带上的行进时长；根据所述第一时间和所述行进时长，确定对所述待识别物品进行分拣过程的时间段。11.一种物品暴力分拣的识别装置，其特征在于，包括：处理模块，用于确定候选物品中满足暴力分拣识别要求的待识别物品；获取模块，用于获取对所述待识别物品进行分拣过程的视频片段；识别模块，用于根据所述视频片段以及预设暴力分拣识别模型，获取所述待识别物品是否被暴力分拣的判断结果；输出模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：张月，姜盛乾，
申请(专利权)人：北京京东振世信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：