一种货件分拣方法、装置、系统及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种货件分拣方法、装置、系统及存储介质。该货件分拣方法包括：获取待分拣货件的货件图像数据；根据所述货件图像数据对所述待分拣货件进行分类，得到所述待分拣货件的货件类别信息；获取待分拣货件的货件参数信息；根据预设的货件信息与货件分拣方式的映射关系确定分拣所述待分拣货件的目标分拣方式，所述货件信息包括货件类别信息和货件参数信息；按照所述目标分拣方式对所述待分拣货件进行分拣。本申请实施例通过对待分拣货件进行智能分类，减少人力投入，提高分拣效率，减少货件与运输设备损坏。件与运输设备损坏。件与运输设备损坏。

【技术实现步骤摘要】
一种货件分拣方法、装置、系统及存储介质


[0001]本申请涉及仓储物流
，尤其涉及物流货物分拣
，具体涉及一种货件分拣方法、装置、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]随着网购的兴起以及物流行业的发展，物流行业的业务量越来越大，运输的货件的数量也是逐年递增。在快递行业转运中心，货件分拣是人员与设备投入量最高的环节，但是由于当前仅通过人工对货件分类及相应的分拣方式进行粗放型区分与控制管理，具有不同特征属性的货件通常混合以同一种方式进行分拣操作，这样带来的后果是人工凭经验区分货件类型易出错且人力投入高、不同类型的货件不能以合适的方式处理易造成货件损坏且整体分拣效率低、不兼容的货件类型上到分拣设备易造成设备故障。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供一种货件分拣方法、装置、系统及存储介质，通过对待分拣货件进行智能分类，减少人力投入，提高分拣效率，减少货件与运输设备损坏。
[0004]第一方面，本申请实施例提供一种货件分拣方法，包括：
[0005]获取待分拣货件的货件图像数据；
[0006]根据所述货件图像数据对所述待分拣货件进行分类，得到所述待分拣货件的货件类别信息；
[0007]获取待分拣货件的货件参数信息；
[0008]根据预设的货件信息与货件分拣方式的映射关系、所述货件类别信息及所述货件参数信息确定分拣所述待分拣货件的目标分拣方式；
[0009]按照所述目标分拣方式对所述待分拣货件进行分拣。
[0010]在一些实施例中，所述根据所述货件图像数据对所述待分拣货件进行分类，得到所述待分拣货件的货件类别信息，包括：
[0011]根据三维轮廓尺寸数据得到第一特征数据，所述货件图像数据包括三维轮廓尺寸数据和货件彩色图片数据；
[0012]根据所述货件彩色图片数据得到第二特征数据；
[0013]根据所述第一特征数据和所述第二特征数据，得到所述货件类别信息。
[0014]在一些实施例中，所述根据所述三维轮廓尺寸数据得到第一特征数据，包括：通过长短期记忆人工神经网络对所述三维轮廓尺寸数据进行特征提取，得到所述第一特征数据；
[0015]所述根据所述货件彩色图片数据得到第二特征数据，包括：通过卷积神经网络对所述货件彩色图片数据进行特征提取，得到所述第二特征数据；
[0016]所述根据所述货件彩色图片数据得到第二特征数据，包括：将所述第一特征数据和所述第二特征数据输入回归神经网络，得到所述货件类别信息。
[0017]在一些实施例中，所述获取待分拣货件的货件图像数据，包括：
[0018]获取待分拣货件的所述货件彩色图片数据；
[0019]获取待分拣货件的三维点云图；
[0020]根据所述三维点云图获取所述三维轮廓尺寸数据。
[0021]在一些实施例中，所述按照所述目标分拣方式对所述待分拣货件进行分拣，包括：
[0022]根据预设的分拣方式与传输设备和分拣区的映射关系、及所述目标分拣方式确定分拣传输设备和目标分拣区；
[0023]控制所述分拣传输设备将所述待分拣货件分拣至所述目标分拣区。
[0024]在一些实施例中，所述根据预设的货件信息与货件分拣方式的映射关系、所述货件类别信息及所述货件参数信息确定分拣所述待分拣货件的目标分拣方式之后，包括：
[0025]获取所述待分拣货件的货件运输信息；
[0026]根据所述货件运输信息确定目标装车区，将所述待分拣货件分拣至所述目标装车区。
[0027]第二方面，本申请实施例提供一种货件分拣装置，包括：
[0028]数据获取模块，用于获取待分拣货件的货件图像数据和货件参数信息；
[0029]货件分类模块，与所述数据获取模块通讯连接，用于根据所述货件图像数据对所述待分拣货件进行分类，得到所述待分拣货件的货件类别信息；
[0030]货件分配模块，与所述货件分类模块通讯连接，用于根据预设的货件信息与货件分拣方式的映射关系、所述货件类别信息及所述货件参数信息确定分拣所述待分拣货件的目标分拣方式；
[0031]货件分拣模块，与所述货件分配模块通讯连接，用于按照所述目标分拣方式对所述待分拣货件进行分拣。
[0032]在一些实施例中，货件分类模块还用于根据三维轮廓尺寸数据得到第一特征数据，所述货件图像数据包括三维轮廓尺寸数据和货件彩色图片数据；根据所述货件彩色图片数据得到第二特征数据；根据所述第一特征数据和所述第二特征数据，得到所述货件类别信息。
[0033]在一些实施例中，货件分类模块还用于通过长短期记忆人工神经网络对所述三维轮廓尺寸数据进行特征提取，得到所述第一特征数据；通过卷积神经网络对所述货件彩色图片数据进行特征提取，得到所述第二特征数据；将所述第一特征数据和所述第二特征数据输入回归神经网络，得到所述货件类别信息。
[0034]在一些实施例中，数据获取模块还用于获取待分拣货件的所述货件彩色图片数据；获取待分拣货件的三维点云图；根据所述三维点云图获取所述三维轮廓尺寸数据。
[0035]在一些实施例中，货件分拣模块还用于根据预设的分拣方式与传输设备和分拣区的映射关系、及所述目标分拣方式确定分拣传输设备和目标分拣区；控制所述分拣传输设备将所述待分拣货件分拣至所述目标分拣区。
[0036]在一些实施例中，货件分拣模块还用于获取所述待分拣货件的货件运输信息；根据所述货件运输信息确定目标装车区，将所述待分拣货件分拣至所述目标装车区。
[0037]第三方面，本申请实施例提供一种货件分拣系统，包括：
[0038]数据采集设备，用于获取待分拣货件的货件图像数据和货件参数信息；
[0039]智能分类设备，用于根据所述货件图像数据对所述待分拣货件进行分类，得到所述待分拣货件的货件类别信息；
[0040]控制器，用于根据预设的货件信息与货件分拣方式的映射关系、所述货件类别信息及所述货件参数信息确定分拣所述待分拣货件的目标分拣方式；
[0041]分拣传输设备，用于按照所述目标分拣方式对所述待分拣货件进行分拣。
[0042]在一些实施例中，所述控制器包括：
[0043]下位控制器，用于获取所述货件类别信息、货件运输信息及重量体积信息，配合时间戳按照预设格式生成货件数据；
[0044]上位机控制器，用于接收所述货件数据，根据预设的货件分拣方式的映射关系、所述货件类别信息及所述货件参数信息确定目标分拣方式，根据所述目标分拣方式生成分拣指令，所述目标分拣方式包括分拣传输设备和目标分拣区。
[0045]在一些实施例中，智能分类设备还用于根据三维轮廓尺寸数据得到第一特征数据，所述货件图像数据包括三维轮廓尺寸数据和货件彩色图片数据；根据所述货件彩色图片数据得到第二特征数据；根据所述第一特征数据和所述第二特征数据，得到所述货件类别信息。
[0046]在一些实施例中，智能分类设备还用于通过长短期记忆人工神经网络本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种货件分拣方法，其特征在于，包括：获取待分拣货件的货件图像数据；根据所述货件图像数据对所述待分拣货件进行分类，得到所述待分拣货件的货件类别信息；获取待分拣货件的货件参数信息；根据预设的货件信息与货件分拣方式的映射关系、所述货件类别信息及所述货件参数信息确定分拣所述待分拣货件的目标分拣方式，所述货件信息包括货件类别信息和货件参数信息；按照所述目标分拣方式对所述待分拣货件进行分拣。2.如权利要求1所述的货件分拣方法，其特征在于，所述根据所述货件图像数据对所述待分拣货件进行分类，得到所述待分拣货件的货件类别信息，包括：根据三维轮廓尺寸数据得到第一特征数据，所述货件图像数据包括三维轮廓尺寸数据和货件彩色图片数据；根据所述货件彩色图片数据得到第二特征数据；根据所述第一特征数据和所述第二特征数据，得到所述货件类别信息。3.如权利要求2所述的货件分拣方法，其特征在于：所述根据所述三维轮廓尺寸数据得到第一特征数据，包括：通过长短期记忆人工神经网络对所述三维轮廓尺寸数据进行特征提取，得到所述第一特征数据；所述根据所述货件彩色图片数据得到第二特征数据，包括：通过卷积神经网络对所述货件彩色图片数据进行特征提取，得到所述第二特征数据；所述根据所述货件彩色图片数据得到第二特征数据，包括：将所述第一特征数据和所述第二特征数据输入回归神经网络，得到所述货件类别信息。4.如权利要求1所述的货件分拣方法，其特征在于，所述货件图像数据包括三维轮廓尺寸数据和货件彩色图片数据；所述获取待分拣货件的货件图像数据，包括：获取待分拣货件的所述货件彩色图片数据；获取待分拣货件的三维点云图；根据所述三维点云图获取所述三维轮廓尺寸数据。5.如权利要求1所述的货件分拣方法，其特征在于，所述按照所述目标分拣方式对所述待分拣货件进行分拣，包括：根据预设的分拣方式与传输设备和分拣区的映射关系、及所述目标分拣方式确定分拣传输设备和目标分拣区；控制所述分拣传输设备将所述待分拣货件分拣至所述目标分拣区。6.如权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁文静，
申请(专利权)人：深圳顺丰泰森控股集团有限公司，
类型：发明
国别省市：