基于人体运动轨迹跟踪的无人快递出入库系统技术方案

本发明专利技术涉及快递取件技术领域，特别涉及基于人体运动轨迹跟踪的无人快递出入库系统包括：多个感应标记，多个感应标记设于快递存储仓库中的不同位置；定位基站，用于接收多个感应标记反馈的人员移动参数，并生成对应人员的移动轨迹；入库识别装置，用于录入快递信息；取件识别装置包括用于判定取件信息与当前取件人员对应的移动轨迹是否匹配的快递识别单元和用于判定每个离开快递存储仓库人员的移动轨迹是否异常的出入库识别单元，本发明专利技术提供的基于人体运动轨迹跟踪的无人快递出入库系统，通过让取件人自己取件并监控其取件过程，同时仅在发生异常紧急情况下及时通知快递存储仓库管理人员，使快递存储仓库管理人员的工作量得到明显的降低。得到明显的降低。得到明显的降低。

【技术实现步骤摘要】
基于人体运动轨迹跟踪的无人快递出入库系统


[0001]本专利技术涉及快递取件
，特别涉及基于人体运动轨迹跟踪的无人快递出入库系统。

技术介绍

[0002]现有的快递取件驿站依旧主要靠人力进行取件，取件人报取件码，快递驿站的运营人员根据取件码到对应的快递货架上进行取件，并将对应的快递给到取件人，此取件过程主要通过人力完成，自动化程度低，而随着物联网技术的发展，无人化或半无人化的快递取件驿站成为发展趋势，其能够极大的减低快递运营人员人数以及运营人员的工作量。

技术实现思路

[0003]本专利技术的主要目的是提供基于人体运动轨迹跟踪的无人快递出入库系统，旨在解决现有技术中快递取件驿站中的快递查询取件主要依靠人力导致运营人员工作量较大的技术问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提出基于人体运动轨迹跟踪的无人快递出入库系统，所述系统设于快递存储仓库内，所述快递存储仓库内设有多个快递架，每个快递架上有设有编号，所述编号与快递的取件码相对应，所述系统包括：多个感应标记，多个所述感应标记设于快递存储仓库中的不同位置，用于监测快递存储仓库内的人员移动参数；定位基站，用于接收多个所述感应标记反馈的所述人员移动参数，并根据所述人员移动参数绘制每个进入快递存储仓库内的人员的移动轨迹；入库识别装置，用于录入快递信息，并为每件录入的快递分配一个对应的取件码，所述取件码与快递存储仓库内的快递架上的编号相对应，以使快递人员将代取件的快递放在对应的快递架上；
[0005]取件识别装置，包括快递识别单元和出入库识别单元；所述快递识别单元用于识别出库快递包装上的取件信息，并判定所述取件信息与当前取件人员对应的移动轨迹是否匹配，若不匹配，则开启警示灯，以使快递存储仓库的管理人员介入调查；所述出入库识别单元设于快递存储仓库的门口，用于判定每个离开快递存储仓库人员的移动轨迹是否异常，若异常则通过设于快递存储仓库门口的摄像头截取异常人员的图像信息，并将其发送至快递存储仓库的管理人员对应的移动终端上。
[0006]可选地，所述快递识别单元用于识别出库快递包装上的取件信息，并判定所述取件信息与当前取件人员对应的移动轨迹是否匹配，包括:
[0007]快递识别单元获取所述取件信息，所述取件信息包括取件码；
[0008]快递识别单元基于所述取件码得到对应快递存放的快递架位置信息；
[0009]快递识别单元基于所述快递架位置信息判定当前取件人员对应的移动轨迹是途经对应的快递架，若途经对应的快递架，则判定所述取件信息与当前取件人员对应的移动轨迹相匹配；
[0010]若未途经对应的快递架，则判定所述取件信息与当前取件人员对应的移动轨迹不
匹配。
[0011]可选地，所述出入库识别单元设于快递存储仓库的门口，用于判定每个离开快递存储仓库人员的移动轨迹是否异常，包括；
[0012]当出入库识别单元检测到有人员离开所述快递存储仓库，通过定位基站获取离开人员在快递存储仓库内的移动轨迹，若离开人员的移动轨迹未经过所述快递识别单元所在的位置，则判定当前离开人员为异常人员。
[0013]可选地，所述定位基站，用于接收多个所述感应标记反馈的所述人员移动参数，并根据所述人员移动参数绘制每个进入快递存储仓库内的人员的移动轨迹之后，还包括：
[0014]所述定位基站检测每个进入快递存储仓库内的人员的活动时间，并将活动时间超出第一取件时间的移动轨迹标记为异常轨迹，将所述异常轨迹的实时位置发送至快递存储仓库的管理人员对应的终端上，以使管理人员根据所述实时位置找到对应的异常取件人。
[0015]可选地，所述入库识别装置还包括分拣识别单元，所述分拣识别单元用于识别快递分拣流水线上的故障；
[0016]其中，所述分拣识别单元用于识别快递分拣流水线上的故障，包括：
[0017]分拣识别单元构建初始深度学习模型，并基于模型训练数据对所述初始深度学习模型进行组归一化层的优化，得到目标深度学习模型；
[0018]分拣识别单元获取快递流水线的分拣图片集，对所述快递流水线的分拣图片集进行预优化，得到优化后的图片集，所述快递流水线的分拣图片集包括多个流水线故障图片和正常运行图片；
[0019]分拣识别单元调用所述目标深度学习模型，对所述预处理图片集依次进行卷积处理和故障信息的分类处理，得到初始分类结果；
[0020]分拣识别单元对所述初始分类结果进行标签平滑化处理，得到目标分类结果，所述目标分类结果用于指示快递流水线的故障情况。
[0021]可选地，所述分拣识别单元获取快递流水线的分拣图片集，对所述快递流水线的分拣图片集进行预优化，得到优化后的图片集，所述快递流水线的分拣图片集包括多个流水线故障图片和正常运行图片，包括：
[0022]获取快递流水线的分拣图片集，调用预置的加权平均算法对所述快递流水线的分拣图片集进行灰度化处理，得到灰度化图片集，所述快递流水线的分拣图片集包括多个流水线故障图片和多个流水线正常运行图片；
[0023]按照预置的滤波公式，对所述灰度化图片集分别进行基于频率域的滤波处理，得到预处理图片集；
[0024]其中，所述按照预置的滤波公式，对所述灰度化图片集分别进行基于频率域的滤波处理，得到预处理图片集包括：
[0025]获取所述灰度化图片集中每一张灰度化图片对应的填充参数，基于预置的滤波公式和所述每一张灰度化图片对应的填充参数，对所述灰度化图片集中的每一张灰度化图片进行零填充，得到零填充图片集；
[0026]对所述零填充图片集中的每一张零填充图片依次进行中心化处理和傅里叶变换，得到傅里叶图片集；
[0027]调用预置的滤波器对所述傅里叶图片集中的每一张傅里叶图片进行滤波处理，得
到预处理图片集。
[0028]本专利技术提供的基于人体运动轨迹跟踪的无人快递出入库系统，通过让取件人自己取件并监控其取件过程，同时仅在发生异常紧急情况下及时通知快递存储仓库管理人员，使快递存储仓库管理人员的工作量得到明显的降低。
附图说明
[0029]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
[0030]图1为本专利技术实施例所述的基于人体运动轨迹跟踪的无人快递出入库系统的结构示意图。
[0031]图2为本专利技术实施例所述的一种快递分拣流水线故障识别设备的结构示意图。
[0032]图3为本专利技术实施例中所述的分拣识别单元识别快递分拣流水线上的故障的识别方法流程示意图。
具体实施方式
[0033]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于人体运动轨迹跟踪的无人快递出入库系统，所述系统设于快递存储仓库内，所述快递存储仓库内设有多个快递架，每个快递架上有设有编号，所述编号与快递的取件码相对应，其特征在于，所述系统包括：多个感应标记，多个所述感应标记设于快递存储仓库中的不同位置，用于监测快递存储仓库内的人员移动参数；定位基站，用于接收多个所述感应标记反馈的所述人员移动参数，并根据所述人员移动参数绘制每个进入快递存储仓库内的人员的移动轨迹；入库识别装置，用于录入快递信息，并为每件录入的快递分配一个对应的取件码，所述取件码与快递存储仓库内的快递架上的编号相对应，以使快递人员将代取件的快递放在对应的快递架上；取件识别装置，包括快递识别单元和出入库识别单元；所述快递识别单元用于识别出库快递包装上的取件信息，并判定所述取件信息与当前取件人员对应的移动轨迹是否匹配，若不匹配，则开启警示灯，以使快递存储仓库的管理人员介入调查；所述出入库识别单元设于快递存储仓库的门口，用于判定每个离开快递存储仓库人员的移动轨迹是否异常，若异常，则通过设于快递存储仓库门口的摄像头截取异常人员的图像信息，并将其发送至快递存储仓库的管理人员对应的移动终端上。2.根据权利要求1所述的基于人体运动轨迹跟踪的无人快递出入库系统，其特征在于,所述快递识别单元用于识别出库快递包装上的取件信息，并判定所述取件信息与当前取件人员对应的移动轨迹是否匹配，包括:快递识别单元获取所述取件信息，所述取件信息包括取件码；快递识别单元基于所述取件码得到对应快递存放的快递架位置信息；快递识别单元基于所述快递架位置信息判定当前取件人员对应的移动轨迹是途经对应的快递架，若途经对应的快递架，则判定所述取件信息与当前取件人员对应的移动轨迹相匹配；若未途经对应的快递架，则判定所述取件信息与当前取件人员对应的移动轨迹不匹配。3.根据权利要求1所述的基于人体运动轨迹跟踪的无人快递出入库系统，其特征在于,所述出入库识别单元设于快递存储仓库的门口，用于判定每个离开快递存储仓库人员的移动轨迹是否异常，包括；当出入库识别单元检测到有人员离开所述快递存储仓库，通过定位基站获取离开人员在快递存储仓库内的移动轨迹，若离开人员的移动轨迹未经过所述快递识别单元所在的位置，则判定当前离开人员为异常人员。4.根据权利要求1所述的基于人体运动轨迹跟踪的无人快递出入库系统，其特征在于，所述定位基站，用于接收多个所述感应标记反馈的所述人员移动参...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖湘，邓锋，涂春萍，张秀娜，
申请(专利权)人：华东交通大学，
类型：发明
国别省市：