[发明专利]在仓储管理中通过视频智能统计货物数量的方法和系统

说明书

本发明公开了一种在仓储管理中通过视频智能统计货物数量的方法，通过在视频监控的基础上，采用SSD算法和KLT算法识别、跟踪流经仓库出入口区域的货物，以此来检测仓库货物数量的变动情况，使得货物统计的更加方便快速。具体地，先通过摄像头采集仓库出入口区域的监控视频。而后，获取监控视频的当前帧画面α和前一帧画面β，计算帧画面α与帧画面β之间的差异比例。当差异比例超过预设阈值，通过SSD算法和KLT算法对帧画面α后的多帧帧画面进行货物数量检测。最后，统计出入仓库货物数量，并将统计的数量实时传输到可视化终端供管理人员查看和判断。

技术领域

本发明涉及仓储智能管理的技术领域，尤其涉及一种在仓储管理中通过视频智能统计货物数量的方法和系统。

背景技术

目前，仓库存储智能化管理技术不断进步，其中的仓储货物管理办法越来越受重视。对于仓库货物的数量统计非常重要，这直接关系到仓库的使用效率和经营计划，并会影响到仓储管理人员数量或工作排期，以及用水用电等仓库开支，可以说是仓储管理中最关键的数据。

对于一个正常运营的仓库而言，其管理货物的数量往往在不断变动之中，对此动态变化数据的实时确认，一般会通过磅秤系统或人工清点来完成。进出仓库的货物，通常是经过统一包装，一方面方便运输和搬运，提高物流效率，另一方面对于货物形成保护，防止部件遗失或者外形破损。而在统一包装时，每件包装内容的货物数量往往是一样的，这为人工清点提供了可行性。

但是以磅秤系统或人工清点来进行货物计量，也有着一些基本性的问题，具体如下：

1)在货物计量的过程中加入磅秤系统，会不可避免的对货物流程形成阻断。货车在仓库入口完成货物的卸载后，叉车将货物分批次运往磅秤进行过磅并统计，完成此流程后再将货物装上叉车进入堆放区域。这个过程将打断货物入库流程，形成额外的时间损耗，甚至会因此造成瓶颈，使得前面或后面的作业队伍无法衔接，拖慢仓库的整体效率。

2)很多情况下，统一包装的货物往往是内容物标准相同、数量相同。可以靠人工清点来进行货物数量确认。人工形式会比较灵活，但是比工具或系统具有更高的不可靠性，往往需要二次甚至多次确认，要么在时间上不具备优势，要么在人力支出上形成冗余。而且，采用人工清点不能排除数据作假或监守自盗的可能性，如果串通作案，甚至会造成重大损失，这些都会是仓库提升经济效益的消极因素。

如上所述，无论是采用磅秤系统清点还是人工清点，都在一定程度上影响到仓储管理单位的成本控制和业务运营。

发明内容

为解决现有技术中的问题，本发明提出了一种在仓储管理中通过视频智能统计货物数量的方法和系统，其利用基于卷积神经网络(CNN)的深度学习算法SSD来对仓库的视频画面进行货物个体数量判别，从而统计出仓库内货物总量，可有效解决仓储管理中货物数量统计的效率低下、成本高的问题。

为实现上述目的，第一方面，本发明实施例提供了一种在仓储管理中通过视频智能统计货物数量的方法，包括如下步骤：

步骤S1：通过摄像头采集仓库出入口区域的监控视频；

步骤S2：提取监控视频中当前帧画面α和上一帧画面β，计算帧画面α与帧画面β之间的差异比例，判断差异比例是否超过预设阈值a，若差异比例超过预设阈值a，则进行下一步；

步骤S3：对帧画面α后的多帧帧画面进行货物数量检测，具体包括如下步骤：

步骤S31，通过SSD算法对帧画面α后的多帧帧画面进行叉车识别，并通过KLT算法对移动叉车的运行轨迹进行追踪，识别叉车的进出仓库的动向；

步骤S32，通过SSD算法对移动叉车上货物进行检测识别，生成多个包含盒，每个货物对应生成有若干个包含盒，每个所述包含盒包括被框入的货物的左上角坐标(X，Y)，以及框入货物的边框的宽度(Width)和高度(Height)；