[发明专利]快递货物堆放的检测方法、装置、设备和存储介质

说明书

本发明公开了一种快递货物堆放的检测方法、装置、设备和存储介质，针对业内物流仓库因货物堆放不规范而影响货物配送的效率，增加物流成本的问题，通过获取货物堆放的历史图像，对历史图像进行目标标注，建立图像数据集；创建及优化Mask R‑CNN模型，将图像数据集输入优化后的Mask R‑CNN模型中进行训练，得到货物堆放检测模型；将物流仓库的图像实时输入货物堆放检测模型中，判断货物堆放是否规范。自动对仓库中的货堆进行检测，做到常态检测，规范管理，避免因货物堆放不规范而影响货物配送的效率，从而降低物流成本。

技术领域

本发明属于物流仓库管理的技术领域，尤其涉及一种快递货物堆放的检测方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

仓储是现代物流的一个重要组成部分，在物流系统中起着至关重要的作用，是快递公司研究和规划的重点。高效公道的仓储可以帮助快递公司加快货物配送的速度，降低成本，并可以实现资源的有效利用。

关于物流仓库中货物的堆放，不少物流公司提出了堆放标准，如货物堆码不得超高、超宽，做到稳固、整齐，便于清点检查；堆垛要做到“五留距”，即留墙距、柱距、顶距、灯距和垛距，确保货物的安全；货物堆放整齐、无破损或变形货物，货物的存放不能超过产品的堆码层数极限；根据货物的形状大小及仓库的条件，合理搭配空间，避免空间不足货物堆叠，避免空间太大实用不充分等等。

但是，目前快递行业每天包裹数量巨大，而从业人员素质参差不齐，造成了许多货物堆放不规范的现象，如将货物杂乱无章地堆在一起。而货物堆放不规范会导致仓库空间得不到充分利用，即不利于日常工作的开展，也存在一定的安全隐患。

发明内容

本发明的目的是提供一种快递货物堆放的检测方法、装置、设备和存储介质，自动对仓库中的货堆进行检测，做到常态检测，规范管理，避免因货物堆放不规范而影响货物配送的效率，从而降低物流成本。

为解决上述问题，本发明的技术方案为：

一种快递货物堆放的检测方法，包括：

步骤S1：获取物流仓库中货物堆放的历史图像，对历史图像进行目标标注，建立图像数据集；所述目标为货物；

步骤S2：创建Mask R-CNN模型，将Mask R-CNN模型中的卷积层中的卷积网络替换为空洞卷积，将生成待检测框的RPN网络替换为GA-RPN网络，得到改进的Mask R-CNN模型；

步骤S3：将所述步骤S1中的图像数据集输入改进的Mask R-CNN模型中进行训练，得到货物堆放检测模型；

步骤S4：实时采集物流仓库中的货物堆放图像，输入所述货物堆放检测模型中，输出货物堆放的检测结果。

根据本发明一实施例，所述步骤S1进一步包括：

采用LabelMe工具对历史图像进行目标标注；

将目标标注后的历史图像按COCO数据集的格式进行存储。

根据本发明一实施例，所述将目标标注后的历史图像按COCO数据集的格式进行存储进一步包括：

创建COCO数据集，将未标注的历史图像保存于Images文件夹中；

将标注后的历史图像保存于Annotations文件夹中；Images文件夹中的历史图像的名称与Annotations文件夹中的标注文件的名称一一对应；

在COCO数据集中建立三个json文件，分别为test.json、train.json及val.json，依次作为模型测试集、模型训练集、模型验证集。

根据本发明一实施例，所述步骤S2进一步包括：