【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物流管理与供应链优化，尤其涉及一种用于药品仓储中心的包装追踪方法及系统。
技术介绍
1、物流管理是指规划、实施和控制有效流动和存储药品货物、服务以及相关信息从起始点到消费点的过程，目的是满足客户的需求，供应链优化则涉及到改进供应链活动以提高效率和速度，降低成本。
2、其中，包装追踪指在仓储环境中对药品货物包装进行监控和记录的过程，这个过程的目的是确保药品从入库到出库的每个环节都能被精确跟踪，以增强库存管理的透明度，减少丢失或错误发货的情况，提高物流效率，这种方法的效果是提供实时数据，优化库存水平，同时减少物流成本，为了达成这些效果会采用各种手段，如条形码扫描、射频识别技术、全球定位系统跟踪以及其他自动识别和数据捕捉技术，通过将这些技术集成到物流管理系统中，仓储中心能够实现对药品包装的高效追踪和管理。
3、传统的药品仓储中心包装追踪方法，虽然在一定程度上能够提供实时数据和优化库存水平，但存在一些显著的不足之处，首先，传统方法依赖于如条形码扫描、射频识别技术等较为基础的技术手段，这限制了它们在捕捉复杂动态环境中的有效性，尤其是在高速和高密度的物流操作中，其次，传统方法在损坏包装的识别和分类上缺乏高度的准确性和自动化，例如，仅依赖条形码或射频识别技术难以实现对包装损坏特征的实时监测和详细分类，此外，传统方法在包装流转路径的优化上也不够高效，难以快速适应仓储环境中频繁变化的物流动态，如物流拥堵或临时变更的运输需求，这种缺乏灵活性和适应性的问题，可能导致物流效率降低，增加物流时间和成本，最后，虽然传统
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种用于药品仓储中心的包装追踪方法及系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种用于药品仓储中心的包装追踪方法，包括以下步骤：
3、s1：基于仓库关键节点处的监控摄像头，采用光流法分析算法，捕捉货物运动，实时捕获图像数据流并进行帧提取操作，生成实时的货物图像库；
4、s2：基于所述实时的货物图像库，采用快速响应卷积神经网络算法，识别包装损坏特征并分类，生成损坏包装检测报告；
5、s3：基于所述损坏包装检测报告，采用层次聚类算法，对损坏特征进行分析，并判断损坏等级，生成损坏等级判定；
6、s4：基于所述损坏等级判定，采用基于概率的决策树分析，制定多个损坏包装的处理策略，生成包装处理决策；
7、s5：基于所述包装处理决策，采用dijkstra算法，进行包装的物流路径优化，生成优化后的运输路径；
8、s6：在包装沿所述优化后的运输路径移动时，采用实时追踪射频识别技术，获取多个关键节点的包装流转情况，生成包装流转追踪记录；
9、s7：基于所述包装流转追踪记录，采用apriori算法，分析损坏原因和责任人员，结合优化后的运输路径，采用分布式账本技术和物联网平台的集成，生成实时监控和上报机制；
10、所述实时的货物图像库具体为由关键帧组成的图像数据集合，所述损坏包装检测报告包括损坏特征的图像，损坏类型数量、严重程度评估，所述包装处理决策包括维修、退回、报废的决策路径，所述优化后的运输路径具体为从当前位置到指定处理区域的合理路径选择，所述包装流转追踪记录具体为动态更新的日志、包装从起点到终点的位置和时间戳，所述实时监控和上报机制包括实时监控数据展示、自动上报损坏事件、责任追踪的决策支持。
11、作为本专利技术的进一步方案，基于仓库关键节点处的监控摄像头，采用光流法分析算法，捕捉货物运动，实时捕获图像数据流并进行帧提取操作，生成实时的货物图像库的具体步骤为：
12、s101：基于仓库关键节点处的监控摄像头，采用实时光流跟踪技术捕捉移动货物的图像数据流，生成实时货物运动图像数据流；
13、s102：基于所述实时货物运动图像数据流，采用动态背景减除算法提取运动货物的关键帧，生成货物运动关键帧数据；
14、s103：基于所述货物运动关键帧数据，采用帧差分法进行动态特征提取，识别和隔离运动的货物图像，生成运动货物特征帧集；
15、s104：基于所述运动货物特征帧集，采用图像质量增强技术，进行图像优化处理，生成实时的货物图像库。
16、作为本专利技术的进一步方案，基于所述实时的货物图像库，采用快速响应卷积神经网络算法，识别包装损坏特征并分类，生成损坏包装检测报告的具体步骤为：
17、s201：基于所述实时的货物图像库，采用快速响应卷积神经网络算法，进行特征学习和对象检测，生成特征映射集；
18、s202：基于所述特征映射集，采用区域建议网络定位损坏区域，生成损坏区域提案集；
19、s203：基于所述损坏区域提案集，采用双路径网络分析，执行包装损坏特征的分类及边界框的定位，生成分类及定位细化数据；
20、s204：基于所述分类及定位细化数据，采用非极大值抑制方法，筛选最终的损坏特征检测结果，生成损坏包装检测报告。
21、作为本专利技术的进一步方案，基于所述损坏包装检测报告，采用层次聚类算法，对损坏特征进行分析，并判断损坏等级，生成损坏等级判定的具体步骤为：
22、s301：基于所述损坏包装检测报告，采用agnes算法，对损坏特征进行初步聚类分析，生成初步损坏特征聚类集；
23、s302：基于所述初步损坏特征聚类集，采用邻接矩阵构建聚类树，揭示损坏特征之间的层次关系，生成损坏特征聚类树；
24、s303：基于所述损坏特征聚类树，采用cophenetic相关系数，评价聚类质量，并优化聚类结果，生成优化后的损坏特征聚类集；
25、s304：基于所述优化后的损坏特征聚类集，采用判别分析法，判断损坏的等级和类型，生成损坏等级判定。
26、作为本专利技术的进一步方案，基于所述损坏等级判定，采用基于概率的决策树分析，制定多个损坏包装的处理策略，生成包装处理决策的具体步骤为：
27、s401：基于所述损坏等级判定，采用贝叶斯决策树算法，分析多个损坏等级下的处理策略概率，生成策略概率分布报告；
28、s402：基于所述策略概率分布报告，采用期望最大化算法，进行概率分布参数优化，并估计多个处理策略的条件概率，生成优化后的处理策略概率；
29、s403：基于所述优化后的处理策略概率，采用概率敏感损失函数，选定在多概率下的决策路径，生成决策路径候选集；
30、s404：基于所述决策路径候选集，采用多准则决策分析方法，考虑成本、时间和资源优化制定最终决策，生成包装处理决策。
31、作为本专利技术的进一步方案，基于所述包装处理决策，采用dijkstra算法，进行包装的物流路径优化，生本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于药品仓储中心的包装追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于药品仓储中心的包装追踪方法，其特征在于，基于仓库关键节点处的监控摄像头，采用光流法分析算法，捕捉货物运动，实时捕获图像数据流并进行帧提取操作，生成实时的货物图像库的具体步骤为：
3.根据权利要求2所述的用于药品仓储中心的包装追踪方法，其特征在于，基于所述实时的货物图像库，采用快速响应卷积神经网络算法，识别包装损坏特征并分类，生成损坏包装检测报告的具体步骤为：
4.根据权利要求3所述的用于药品仓储中心的包装追踪方法，其特征在于，基于所述损坏包装检测报告，采用层次聚类算法，对损坏特征进行分析，并判断损坏等级，生成损坏等级判定的具体步骤为：
5.根据权利要求4所述的用于药品仓储中心的包装追踪方法，其特征在于，基于所述损坏等级判定，采用基于概率的决策树分析，制定多个损坏包装的处理策略，生成包装处理决策的具体步骤为：
6.根据权利要求5所述的用于药品仓储中心的包装追踪方法，其特征在于，基于所述包装处理决策，采用Dijkstra算法，进行
7.根据权利要求6所述的用于药品仓储中心的包装追踪方法，其特征在于，在包装沿所述优化后的运输路径移动时，采用实时追踪射频识别技术，获取多个关键节点的包装流转情况，生成包装流转追踪记录的具体步骤为：
8.根据权利要求7所述的用于药品仓储中心的包装追踪方法，其特征在于，基于所述包装流转追踪记录，采用Apriori算法，分析损坏原因和责任人员，结合优化后的运输路径，采用分布式账本技术和物联网平台的集成，生成实时监控和上报机制的具体步骤为：
9.一种用于药品仓储中心的包装追踪系统，其特征在于，实现权利要求1-8任一项所述的用于药品仓储中心的包装追踪方法，所述系统包括图像捕获模块、损坏检测模块、损坏等级判定模块、包装处理决策模块、运输路径优化模块、流转追踪模块、责任分析与监控模块、实时上报与决策支持模块；
...【技术特征摘要】
1.一种用于药品仓储中心的包装追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于药品仓储中心的包装追踪方法，其特征在于，基于仓库关键节点处的监控摄像头，采用光流法分析算法，捕捉货物运动，实时捕获图像数据流并进行帧提取操作，生成实时的货物图像库的具体步骤为：
3.根据权利要求2所述的用于药品仓储中心的包装追踪方法，其特征在于，基于所述实时的货物图像库，采用快速响应卷积神经网络算法，识别包装损坏特征并分类，生成损坏包装检测报告的具体步骤为：
4.根据权利要求3所述的用于药品仓储中心的包装追踪方法，其特征在于，基于所述损坏包装检测报告，采用层次聚类算法，对损坏特征进行分析，并判断损坏等级，生成损坏等级判定的具体步骤为：
5.根据权利要求4所述的用于药品仓储中心的包装追踪方法，其特征在于，基于所述损坏等级判定，采用基于概率的决策树分析，制定多个损坏包装的处理策略，生成包装处理决策的具体步骤为：
6.根据权利要求5所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁美雄，杨松，杨军，王嘉龙，罗运辉，岳金鹏，
申请(专利权)人：广东鑫港湾供应链管理有限公司，
类型：发明
国别省市：
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