← 返回列表
一种基于智慧仓储的酒品信息管理方法及系统
摘要文本
本发明公开了一种基于智慧仓储的酒品信息管理方法及系统，包括，获取酒品仓储范围的功能需求进行分区，生成若干子区域；提取不同子区域的功能需求对检测速度及检测精度的要求，生成约束信息，构建酒品检测模型，根据约束信息进行模型训练，得到不同子区域的最佳模型参数；将酒品视觉感知图像作为模型输入，提取不同子区域的酒品信息，统计不同子区域的出入库情况，生成酒品信息的库存预警；根据出入库情况将酒品的历史出库任务与历史入库任务进行关联组合，获取酒品仓储的时空特征进行出入库优化。本发明利用深度学习进行酒品全局检测，实现仓储酒品信息进行智能化管理；另外对酒品出入库进行预测规划，提高了仓库整体运行效率。
申请人信息
- 申请人:酒仙网络科技股份有限公司
- 申请人地址:101100 北京市大兴区北京经济技术开发区经海五路58号院8幢1-6层
- 发明人: 酒仙网络科技股份有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于智慧仓储的酒品信息管理方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410175908.X |
| 申请日 | 2024/2/8 |
| 公告号 | CN117726277A |
| 公开日 | 2024/3/19 |
| IPC主分类号 | G06Q10/087 |
| 权利人 | 酒仙网络科技股份有限公司 |
| 发明人 | 孙爱清 |
| 地址 | 北京市大兴区北京经济技术开发区经海五路58号院8幢1-6层 |
专利主权项内容
1.一种基于智慧仓储的酒品信息管理方法，其特征在于，包括以下步骤：获取酒品仓储范围进行分区，判断各分区的功能需求，将所述功能需求进行聚合，生成功能需求标签，根据所述功能需求标签将相似分区进行合并，生成若干子区域；提取不同子区域的功能需求对检测速度及检测精度的要求，根据所述要求生成约束信息，基于深度学习构建酒品检测模型，根据约束信息进行模型训练，得到不同子区域的最佳模型参数；将酒品视觉感知图像作为模型输入，提取不同子区域的酒品信息，统计不同子区域的出入库情况，生成酒品信息的库存预警；根据所述出入库情况将酒品的历史出库任务与历史入库任务进行关联组合，获取酒品仓储的时空特征，根据所述时空特征进行酒品出入库优化。 来源：马 克 团 队