申请/专利权人：深圳市今天国际物流技术股份有限公司

申请日：2022-10-11

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117902217A

主分类号：B65G1/137

分类号：B65G1/137;B65G1/04

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明涉及计算机技术领域，公开了一种基于机器学习的立体库视频盘点方法，通过摄像头录制视频，并辅以机器学习的机器视觉识别算法技术进行智能化库存盘点，精确到每个货位上货物和数量，视频直接智能转化为盘点结果，无需人工进行盘点，避免人员登高盘点，消除高空坠落安全隐患，提高盘库效率和准确性，减少人工劳动强度。

主权项：1.一种基于机器学习的立体库视频盘点方法，其特征在于：通过采用摄像头录制视频并辅以机器学习的机器视觉识别算法技术进行智能化库存盘点，具体实现步骤如下：S1：摄像头安装，在堆垛机顶部横杠上方安装高清监控摄像头，摄像头镜头斜向下对准货架上托盘的货物位置，并随自动系统控制堆垛机的移动；S2：获取视频并保持，获取大量堆垛机横向或纵向移动时的摄像头录制视频，并保存视频文件到本地；S3：视频处理，对视频做特征工程处理，堆垛机横纵杆与立体库货架的横纵杆相重合时，提取视频图像帧并分为视频帧和图像帧两个类别，保存图像帧为图片作为训练集数据；S4：机器学习，以机器学习CNN神经网络算法为基础，训练视频模型1识别货架上的货位图像帧，通过视频模型1，识别出每个货位所在图像帧，从每一个货位中分别提取左前侧、前侧和右前侧3个角度的图像帧为JPG格式图片并保存；S5：二次机器学习，在提取货位JPG格式图片作为训练集数据后，再以CNN神经网络算法为基础训练新的视频模型2，一个货位有3张图片，视频模型2输入入口为3张图片共9个通道维度，视频模型2可识别图片中货物类别及数量；S6：货位图像形成，控制堆垛机以行横向或以列纵向移动，摄像头以一行或一列录制为一个视频，将录制视频传入视频模型1进行推理识别出每个货位上的3帧图像；S7：获取整个立体库图片，重复S2-S6步骤多次，遍历整个立体库的每个货位，得到整个立体库的货位图片；S8：完成盘点，将步骤S7获取的图片，通过视频模型2识别出图片中的货物类别和数量，并将盘点结果存储，至此盘点完成。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳市今天国际物流技术股份有限公司 一种基于机器学习的立体库视频盘点方法

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