仓库库位的监控方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种仓库库位的监控方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：首先获取仓库库位区域的视频数据，并基于该视频数据获取目标图像。从而可基于深度学习图像识别技术，通过类别检测模型对目标图像进行检测，可以准确且有效地识别出仓库中出现的人类、车辆和货物等对象。进而对各个库位中对象的状态进行检测，获得检测结果，该检测结果会被实时共享至仓库调度系统，从而实现对仓库库位的实时监控，进而大大提高了对仓库库位识别的准确度。此外，本申请中所检测到的检查结果将被实时共享到用户的仓库调度系统，为企业提供库位安全信息的同时，还可辅助巡检机器人等智能化设备的无人化作业。设备的无人化作业。设备的无人化作业。

【技术实现步骤摘要】
仓库库位的监控方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及仓库库位管理
，特别是涉及一种仓库库位的监控方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着仓库库位管理技术的发展，仓库中的场景越来越复杂，即存在叉车、工作人员、货物等多种混合场景，常常采用激光传感器的方法对仓库库位进行监控，从而实现仓库库位的管理。
[0003]然而，采用激光传感器的方法，只能监控仓库库位中是否存在货物，不能区分被检测对象的种类，从而导致误检测事件增多，存在对仓库库位识别的准确度低的情况。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种仓库库位的监控方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0005]一种仓库库位的监控方法，该方法包括：
[0006]获取仓库库位区域的视频数据，并基于该视频数据获得与仓库库位区域对应的目标图像；该仓库库位区域包括库位区域和该库位周边的区域；基于类别检测模型对该目标图像进行检测，确定该目标图像中出现的各个对象所属的类别，该类别至少包括人类、车辆、以及货物本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种仓库库位的监控方法，其特征在于，所述方法包括：获取仓库库位区域的视频数据，并基于所述视频数据获得与仓库库位区域对应的目标图像；所述仓库库位区域包括库位区域和所述库位周边的区域；基于类别检测模型对所述目标图像进行检测，确定所述目标图像中出现的各个对象所属的类别，所述类别至少包括人类、车辆、以及货物中的一种；基于所述各个对象所属的类别，对各个库位中对象的状态进行检测，得到检测结果；所述检测结果至少包括人类是否进入仓库库位区域、车辆状态信息、以及库位存货信息中的一种；将所述检测结果发送至仓库调度系统，以使得所述仓库调度系统对所述仓库库位区域进行监控。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取仓库库位区域的视频数据，并基于所述视频数据获得与仓库库位区域对应的目标图像，包括：获取仓库库位区域的视频数据；对所述视频数据进行解码处理，得到与视频数据对应的解码图像；将所述解码图像进行校准处理，得到校准图像；将所述校准图像进行降采样处理，得到与仓库库位区域对应的目标图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于类别检测模型对所述目标图像进行检测，确定所述目标图像中出现的各个对象所属的类别，包括：获取训练好的类别检测模型；基于所述类别检测模型，对所述目标图像进行特征提取，得到与所述目标图像对应的图像特征；根据所述图像特征确定所述目标图像中出现的各个对象所属的类别。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述各个对象所属的类别，对各个库位中对象的状态进行检测，得到检测结果，包括：当所述类别为车辆时，确定所述车辆是否进入仓库库位区域，并当车辆进入仓库库位区域时发出报警信息；当所述类别为货物时，对所述视频数据中表征库位区域的区域图像进行状态滤波处理，并基于状态滤波处理的结果确定库位存货信息；当所述类别为人类时，确定所述人类是否进入仓库库位区域，并当人类进入仓库库位区域时发出报警信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述当所述类别为货物时，对所述视频数据中表征库位区域的区域图像进行状态滤波处理，并基于状态滤波处理的结果确定库位存货信息，包括：当所述库位区域确定有货物时，判断所述货物是否处于放正状态；当所述货物处于放正状态时，基于所述视频数据中表征库位的区域图像进行多次状态滤波，得到与状态滤波次数对应的多个第一状态滤波结果，并判断所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨秉川，鲁豫杰，方牧，李陆洋，陈鹏，
申请(专利权)人：未来机器人深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：