物流包裹的分拣方法、分拣装置及分拣终端.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109759339A(43)申请公布日2019.05.17(21)申请号201910156000.3(22)申请日2019.03.01(71)申请人邯郸学院地址056003河北省邯郸市学院北路邯郸学院(72)发明人焦洪强石亚超闫芳园韩翔宇陈静(74)专利代理机构石家庄国为知识产权事务所13120代理人秦敏华(51)Int.Cl.B07C3/10(2006.01)B07C3/00(2006.01)权利要求书2页说明书9页附图2页(54)发明名称物流包裹的分拣方法、分拣装置及分拣终端(57)摘要本发明适用于智能物流技术领域，提供了一种物流包裹的分拣方法、分拣装置及分拣终端。其中，所述分拣方法包括：获取目标包裹的三维图像信息，将所述三维图像信息输入预设的特征提取模型，得到所述目标包裹的三维几何特征；获取所述目标包裹的收件信息，其中，所述收件信息至少包括收件地址信息；基于所述收件地址信息，确定用于运载所述目标包裹的目标运输工具；基于所述目标包裹的三维几何特征，确定所述目标包裹在所述目标运输工具上的装载位置。本发明通过客观提取到的三维几何特征实现包裹装载位置的分配，可以减少人工方式进行包裹装载的主观影响，提高对装载空间的合理利用程度，并有利于自动化分拣的实现和提高物流配送效率。CN109759339ACN109759339A权利要求书1/2页1.一种物流包裹的分拣方法，其特征在于，所述分拣方法包括：获取目标包裹的三维图像信息，其中，所述三维图像信息至少包括所述目标包裹在预定场景中的多个三维坐标；将所述三维图像信息输入预设的特征提取模型，得到所述目标包裹的三维几何特征；获取所述目标包裹的收件信息，其中，所述收件信息至少包括收件地址信息；基于所述收件地址信息，确定用于运载所述目标包裹的目标运输工具；基于所述目标包裹的三维几何特征，确定所述目标包裹在所述目标运输工具上的装载位置。2.根据权利要求1所述的物流包裹的分拣方法，其特征在于，所述基于所述目标包裹的三维几何特征，确定所述目标包裹在所述目标运输工具上的装载位置，包括：获取所述目标运输工具上设置的各包裹装载窗格的装载空间的三维几何特征；从所述各包裹装载窗格的装载空间的三维几何特征中选取与所述目标包裹的三维几何特征匹配的目标包裹装载窗格；将所述目标包裹装载窗格确定为所述目标包裹在所述目标运输工具上的装载位置。3.根据权利要求1所述的物流包裹的分拣方法，其特征在于，所述获取所述目标包裹的三维图像信息包括：获取所述目标包裹在所述预定场景中俯视的二维平面图像信息；获取所述目标包裹在所述预定场景中的高度信息；基于所述俯视的二维平面图像信息以及所述高度信息进行三维图像重构，得到所述目标包裹的三维图像信息。4.根据权利要求1所述的物流包裹的分拣方法，其特征在于，所述获取所述目标包裹的三维图像信息包括：获取指定模式图案的结构光在所述目标包裹上的反射图案；基于所述反射图案与所述指定模式图案的图案形变，计算所述目标包裹的三维图像信息。5.根据权利要求1至4中任一项所述的物流包裹的分拣方法，其特征在于，所述特征提取模型为卷积神经网络，所述卷积神经网络包括第一卷积层、第二卷积层和输出层；所述第一卷积层用于从所述三维图像信息中提取边信息；所述第二卷积层用于从所述边信息中提取端点信息；所述输出层用于从所述端点信息中提取第一端点坐标、第二端点坐标、第三端点坐标、第四端点坐标第五端点坐标和第六端点坐标，其中，所述第一端点坐标和所述第二端点坐标分别表示高度坐标最大和高度坐标最小的端点，所述第三端点坐标和所述第四端点坐标分别表示宽度坐标最大和宽度坐标最小的端点，所述第五端点坐标和所述第六端点坐标分别表示长度坐标最大和长度坐标最小的端点；其中，所述高度坐标、宽度坐标和长度坐标分别对应于三维坐标中的三个空间方向。6.根据权利要求5所述的物流包裹的分拣方法，其特征在于，在所述将所述三维图像信息输入预设的特征提取模型，得到所述目标包裹的三维几何特征之前还包括：获取一定数量的三维图像样本组成训练集；利用所述训练集采用有监督学习的方式对所述卷积神经网络进行训练；2CN109759339A权利要求书2/2页利用梯度下降法最小化损失函数对所述卷积神经网络中的权重参数进行逐层反向调节，以提高所述卷积神经网络的精度。7.根据权利要求1至4中任一项所述的物流包裹的分拣方法，其特征在于，所述收件信息还包括收件人联系号码；在所述将所述三维图像信息输入预设的特征提取模型，得到所述目标包裹的三维几何特征之后还包括：基于所述三维几何特征，计算所述目标包裹的体积信息；将所述体积信息发送给所述收件人联系号码。8.一种物流包裹的分拣装置，其特征在于，所述分拣装置包括：三维图像获取单元，