【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据分析处理，尤其涉及一种基于物联网技术的rfid盘点法、装置和存储介质。
技术介绍
1、立体仓库在物流行业中有着广泛的应用，它具有安全、自动化程度高、占地面积小等特点。但如何对立体库中存储的货物进行高效盘点一直是一个没有解决的问题。
2、目前立体仓库盘点一般采用以下集中形式。第一种是人工盘点的方法，使用堆垛机将每个货位的货物取下来，人工清点，然后将货物放回货位，然而对于大型立体库运营来说，此种方法的效率特别低下，并且仓库人员工作量大。第二种是基于2d/3d相机对托盘货物多个侧面进行整体拍摄，然后根据图像特征在图像中识别出每一箱货物的位置，然后通过算法推断出整体垛堆的箱数，此种方法要求每个托盘只存储单品货物并且需求整齐码垛，且由于立体库内空间狭窄，无法实现准确拍照获取托盘货物存储数据，从而无法准确计算实际库存数据。
技术实现思路
1、针对上述现有技术中存在的缺陷，本专利技术提供一种基于物联网技术的rfid盘点方法，所述方法包括以下步骤：
2、步骤1，将rfid标签部署在需要进行盘点的物品上，所述rfid标签包括待盘点物品所对应的物品数据和唯一的识别码；
3、步骤2，在仓储管理系统wms中创建盘点任务，并下发盘点任务至仓储控制系统wcs，由仓储控制系统控制堆垛机系统将待盘点物品搬运至输送线系统，通过安装在立体库前输送线工作站上的rfid通道机设备采集待盘点物品的rfid标签数据，并通过预处理所述数据形成待聚类的数据集；
4
5、步骤4，基于后验概率和阈值判断物品数据所属的高斯分量，并将属于同一个高斯分量的物品数据标记为同一个聚类簇；
6、步骤5，仓储管理系统wms下发待盘点物品回库位任务，控制堆垛机系统将待盘点物品搬运至目标库位。
7、其中，基于期望最大化em算法训练gmm高斯混合模型包括，
8、确定用于训练gmm模型的物品数据集，所述数据集包含物品的特征向量以及相应的标签或类别信息；
9、初始化gmm模型参数，包括，初始化设置高斯混合模型的数目k，每个高斯分布的均值向量μk，协方差矩阵σk和混合系数πk；
10、执行迭代e步骤，包括，
11、针对每个样本数据点i，计算每个高斯成分k的响应度:
12、r{ik}＝{πk*n(xi|μk,σk)}/{σ{j＝1}kπj*n(xi|μj,σj)}
13、其中，n(x|μ,σ)是多元高斯分布的概率密度函数；
14、执行迭代m步骤，包括，
15、更新每个高斯分布k的均值向量μk：
16、μk＝{σ{i＝1}n r{ik}*xi}/{σ{i＝1}n r{ik}}
17、更新每个高斯分布k的协方差矩阵σk：
18、σk＝{σ{i＝1}n r{ik}*(xi-μk)*(xi-μk)t}/{σ{i＝1}n r{ik}}
19、更新每个高斯分布k的混合系数πk：
20、πk＝n*σ{i＝1}n r{ik}
21、计算似然函数值并判断终止条件：
22、当前似然函数值可以表示为，
23、logl＝σ{i＝1}n log(σ{k＝1}kπk*n(xi|μk,σk))
24、如果似然函数值的变化小于预先设定的阈值或达到最大迭代次数，则终止迭代；并返回最终收敛的高斯混合模型参数，包括每个高斯成分布的均值向量μk，协方差矩阵σk和混合系数πk。
25、其中，使用训练好的gmm高斯混合模型对所述数据集进行预测包括，
26、设置包含k个高斯分量的gmm模型中每个高斯分量的参数：
27、均值向量：μk，k＝1,2,...,k
28、协方差矩阵：σk，k＝1,2,...,k
29、权重：πk，k＝1,2,...,k
30、针对待盘点物品x，计算其属于每个高斯分量的后验概率p(z＝k|x)，其中z是隐含变量，表示物品属于第k个高斯分量；
31、后验概率计算公式为：
32、p(z＝k|x)＝(πk*n(x|μk,σk))/σ{j＝1}k(πj*n(x|μj,σj))
33、其中，n(x|μk,σk)是多元高斯分布的概率密度函数，计算公式为：
34、n(x|μk,σk)＝((2π)(-d/2)*det(σk)(-1/2))*exp(-0.5*(x-μk)t*σk(-1)*(x-μk))
35、其中，d是特征向量的维度，det(σk)是协方差矩阵的行列式；
36、根据后验概率确定待盘点物品x属于的高斯分量，包括，选择具有最大后验概率的k：
37、argmaxkp(z＝k|x)
38、将待盘点物品x预测为第k个高斯分量。
39、其中，根据物品数据所属的簇标签进行物品分类，还包括，
40、对于待盘点物品x，计算其属于每个高斯分量的后验概率p(z＝k|x)，并根据设定的阈值来判断样本是否属于某个高斯分量，如果后验概率p(z＝k|x)大于阈值，则将样本x分配给第k个高斯分量。
41、其中，在仓储管理系统wms中创建盘点任务还包括，
42、在仓储管理系统wms中创建托盘盘点任务，盘点任务生成后，下发控制将待盘点物品由库位搬运到rfid自动盘点工作站任务；
43、仓储控制系统wcs接收到盘点任务后，根据工作站占用情况，进行任务排产，如果工作站处于空闲状态，下发控制堆垛机系统搬运待盘点物品出库至输送线接驳位指令；
44、堆垛机系统根据搬运出库指令，控制堆垛机移动至库位进行搬运待盘点物品，移动至输送线接驳位，将待盘点物品放置于接驳位，并上报仓储控制系统wcs搬运出库指令完成；
45、仓储控制系统wcs接收堆垛机系统搬运出库指令完成，下发输送线系统将待盘点物品搬运至rfid通道机自动盘点工作站指令；
46、输送线系统将待盘点物品搬运至rfid通道机自动盘点位，控制rifd通道机卷帘门关门，关门完成后，上报仓储控制系统wcs搬运指令完成；
47、启动rfid阅读器获取待盘点物品rfid标签信息，并上传至仓储管理系统wms；
48、其中，所述方法还包括，
49、将待盘点物品rfid标签信息结果与系统中该待盘点物品的信息比对；如果待盘点物品rfid标签信息无差异，盘点任务完成；如果待盘点物品rfid标签信息有差异，仓储管理系统wms下发仓储控制系统wcs将该待盘点物品搬运至人工盘点工作站任务，进行人工库存差异核实。
50、其中，仓储管理系统wms下发待盘点物品回库位任务，控制堆垛机系统将待盘点物品搬运至目标库位，包括，...
【技术保护点】
1.一种基于物联网技术的RFID盘点方法，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于物联网技术的RFID盘点方法，其特征在于，所述在仓储管理系统WMS中创建盘点任务包括：
3.如权利要求2所述的一种基于物联网技术的RFID盘点方法，其特征在于，还包括：
4.如权利要求1所述的一种基于物联网技术的RFID盘点方法，其特征在于，所述基于期望最大化EM算法训练GMM高斯混合模型包括：
5.如权利要求1所述的一种基于物联网技术的RFID盘点方法，其特征在于，所述使用训练好的GMM高斯混合模型对所述数据集进行预测包括：
6.如权利要求5所述的一种基于物联网技术的RFID盘点方法，其特征在于，所述根据物品数据所属的簇标签进行物品分类包括：
7.如权利要求1所述的一种基于物联网技术的RFID盘点方法，其特征在于，仓储管理系统WMS下发待盘点物品回库位任务，控制堆垛机系统将待盘点物品搬运至目标库位，还包括：
8.如权利要求1-7任一项所述的基于物联网技术的RFID盘点方法，其特征在于：
9.一种基于物联网
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-8任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于物联网技术的rfid盘点方法，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于物联网技术的rfid盘点方法，其特征在于，所述在仓储管理系统wms中创建盘点任务包括：
3.如权利要求2所述的一种基于物联网技术的rfid盘点方法，其特征在于，还包括：
4.如权利要求1所述的一种基于物联网技术的rfid盘点方法，其特征在于，所述基于期望最大化em算法训练gmm高斯混合模型包括：
5.如权利要求1所述的一种基于物联网技术的rfid盘点方法，其特征在于，所述使用训练好的gmm高斯混合模型对所述数据集进行预测包括：
6.如权利要求5所述的一种基于物联网技术的rfid盘点方法，其特征在于，所述根据物品数据所属的簇标签进行物品分...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙莉莉，张良，龙皞，麦景朝，
申请(专利权)人：南方电网储能股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。