[发明专利]基于孪生模型的进出库检测装置及检测方法

权利要求书

1.一种基于孪生模型的进出库检测装置，其特征在于，包括服务器、与服务器连接的出入库监测报警装置，

所述出入库监测报警装置包括基座（2）、设置于基座（2）上的壳体（31），壳体（31）内设有贯穿壳体（31）前后两侧的用于车辆（7）通行的通道（6），通道（6）的左、右以及上三个方向的侧壁上设有安装座（50），安装座（50）上嵌设有X射线成像设备（51），通道（6）的底部设有承托式称重传感器（41），所述壳体（31）的外侧面上设有与服务器连接的警报器，出入库监测报警装置还包括与服务器连接的两个自动卷帘门，两个自动卷帘门分别安装与壳体（31）的前后两端部，用以封闭通道（6），

X射线成像设备（51）用于对车辆（7）以及车辆（7）内的货物进行成像，形成对应的3D图像；

承托式称重传感器（41）用于称量车辆（7）以及车辆（7）内的货物被检测时的重量；

服务器内设有主控模块、应用数字孪生模型的数据对比模块、存储模块以及通讯模块，应用数字孪生模型的数据对比模块、存储模块以及通讯模块均与主控模块连接，其中，

通讯模块用于与检测装置连接，并进行数据传送；

存储模块用于建立数据库，通过数据库存储物品被检测的历史数据、相似度的取值范围、重量的误差的取值范围、车辆编号、车辆的图像、车辆的重量，车辆的图像、车辆的重量、车辆编号对应存储，历史数据中包括物品之前检测时的图像和重量，车辆的图像为未装载获取的车辆通过X射线成像设备形成的3D图像；

数据对比模块用于进行图像对比和重量对比，并将对比结果反馈给主控模块，主控模块将结果对应存储于数据库中，并根据结果生成显示指令结合结果传输给通讯模块。

2.根据权利要求1所述的基于孪生模型的进出库检测装置，其中，出入库监测报警装置包括与通讯模块连接的显示组件，显示组件包括显示装置和/或监控终端,显示组件用于根据显示指令显示结果；

显示装置安装于检测装置的一侧，用于给检测装置所在位置的工作人员及时的获知结果；

监控终端用于给不在检测装置所在位置的工作人员监测结果。

3.根据权利要求1所述的基于孪生模型的进出库检测装置，其中，所述基座（2）由混凝土浇筑而成，所述基座（2）内设有钢筋，钢筋的顶部穿出基座（2）插入由混凝土浇筑而成的壳体（31）内，所述壳体（31）的底部嵌于基座（2）内，所述基座（2）的下部埋设于夯实的填土（1）内，所述基座（2）的上表面与壳体（31）的外侧面之间设有三角形加强板件（20）。

4.根据权利要求3所述的基于孪生模型的进出库检测装置，其中，通道（6）的底部设有承托板（42），承托式称重传感器（41）设置于承托板（42）的下方，车辆行至承托板（42）上，通过承托式称重传感器（41）称量车辆（7）、车辆（7）内的货物以及承托板（42）的总重量。

5.根据权利要求4所述的基于孪生模型的进出库检测装置，其中，数据库中还存储有物类型和承托板的重量，历史数据中包括对应存储车辆编号、车辆内货物类型、货物编号、检测时间，历史数据中存储的信息按照被检测的时间的先后进行排序；当前检测进行时会获取当前检测的时间，并结合当前的图像、重量、车辆编号、车辆内货物类型、货物编号存储至历史数据中形成最新的历史记录。

6.根据权利要求4所述的基于孪生模型的进出库检测装置，其中，

安装座（50）与壳体（31）之间设有双保护套，双保护套包括贴合且与壳体（31）固定的第一保护套（32），设置于第一保护套（32）内侧的且与安装座（50）连接的第二保护套（34），第二保护套（34）的左、右以及上三个方向的侧壁与第一保护套（32）之间设置由多个弹簧（33），第二保护套（34）的底部、第一保护套（32）的底部以及壳体（31）依次贴合固定，承托式称重传感器（41）设置于第二保护套（34）内侧，承托式称重传感器（41）四周设有混凝土垫层（40），通过混凝土垫层（40）对通道（6）的底部进行找平，安装座（50）的底部与混凝土垫层（40）连接，所述填土（1）的上表面与第二保护套（34）的底部齐平。

7.基于孪生模型的进出库检测装置的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、获取车辆及车辆内的物品对应的当前的图像和重量，所述物品包括壳体和主体，单独的壳体的图像和重量存储于数据库中；

S2、获取历史数据中该物品对应的图像和重量，历史数据中存储有主体类型、编号、物品对应的图像和重量，其具体过程为：

根据主体类型和编号获取历史数据中主体类型和编号一致的信息，然后对获取到的信息按照被检测时间与当前检测的时间最接近的图像和重量，形成所需的原始图像和原始重量；

S3、图像对比，采用孪生模型对原始图像和当前的图像进行分析对比，获取两图像之间的相似度的值，判断相似度的值是否在相似度的取值范围内，

S3.1、相似度的值不在相似度的取值范围内，则利用孪生模型分别获取与当前的图像和原始图像对应的车辆的图像，并获这两个车辆的重量，进入S4；

S3.2、相似度的值在相似度的取值范围内，则进入S7；

S4、获取当前的货物图像，根据与当前的图像对应的车辆的图像擦除当前的图像上的壳体部分形成当前的货物图像；

S5、获取原始的货物图像，根据与原始图像对应的车辆的图像擦除原始图像上的车辆部分形成原始的货物图像；

S6、二次图像对比，采用孪生模型对原始的货物图像和当前的货物图像进行分析对比，获取两货物图像之间的相似度的值，判断该相似度的值是否在相似度的取值范围内，

S6.1、相似度的值不在相似度的取值范围内，则直接判定货物不一致，货物被调包；

S6.2、相似度的值在相似度的取值范围内，则进入S8；

S7、计算原始重量与当前的重量的差值，判断差值是否在误差的取值范围内，

S7.1、差值不在误差的取值范围内，则直接判定货物不一致，货物被调包；

S7.2、差值在误差的取值范围内，则货物一致，未被调包；

S8、计算获取到的（原始重量-与原始图像最接近的车辆的重量-承托板的重量）与（当前的重量-与当前的图像最接近的车辆的重量-承托板的重量）的差值，判断差值是否在误差的取值范围内，

S8.1、差值不在误差的取值范围内，则直接判定货物不一致，货物被调包；

S8.2、差值在误差的取值范围内，则货物一致，未被调包。