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(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CN113762862A(43)申请公布日2021.12.07(21)申请号202011583040.5(22)申请日2020.12.28(71)申请人京东城市(北京)数字科技有限公司地址100086北京市海淀区知春路76号(写字楼)1号楼9层1-7-5号(72)发明人杜师帅刘洋张钧波郑宇(74)专利代理机构北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)11201代理人张大威(51)Int.Cl.G06Q10/08(2012.01)G06K9/00(2006.01)G06K9/62(2006.01)G06N20/00(2019.01)权利要求书2页说明书9页附图3页(54)发明名称货物异常监测的方法、装置、电子设备和存储介质(57)摘要本申请提出一种货物异常监测的方法、装置、计算机设备和存储介质,其中,方法包括获取第一仓库内货物摆放的视频或图像数据;根据所述视频或图像数据和训练好的目标检测模型,生成检测结果,所述训练好的目标检测模型根据所述第一仓库和第二仓库内货物摆放的样本视频或图像数据通过联邦学习的方式联合训练得到。本申请的货物异常监测的方法、装置、计算机设备和存储介质,能够获取到足量的有效样本视频或图像数据去训练目标检测模型,从而提高目标检测模型的性能,真正达到货物异常监测的效果。CN113762862ACN113762862A权利要求书1/2页1.一种货物异常监测的方法,其特征在于,包括:获取第一仓库内货物摆放的视频或图像数据;根据所述视频或图像数据和训练好的目标检测模型,生成检测结果,所述训练好的目标检测模型根据所述第一仓库和第二仓库内货物摆放的样本视频或图像数据通过联邦学习的方式联合训练得到。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述视频或图像数据和训练好的目标检测模型,生成检测结果,包括:对所述视频或图像数据进行预处理;将预处理后的所述视频或图像数据输入至所述训练好的目标检测模型中,生成所述检测结果。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:获取所述第一仓库内货物摆放的样本视频或图像数据和人工标注的货物位置及对应的摆放状态;根据所述样本视频或图像数据和所述货物位置及对应的摆放状态,对待训练的目标检测模型进行训练,得到候选目标检测模型;根据所述候选目标检测模型生成所述训练好的目标检测模型。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述候选目标检测模型生成所述训练好的目标检测模型,包括:将所述候选目标检测模型中的模型参数发送至服务器;接收所述服务器发送的聚合后的模型参数,所述聚合后的模型参数为所述服务器根据接收到的多个仓库的模型参数聚合得到的;根据所述聚合后的模型参数更新所述候选目标检测模型,得到所述训练好的目标检测模型。5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述样本视频或图像数据和所述货物位置及对应的摆放状态,对待训练的目标检测模型进行训练,包括:对所述样本视频或图像数据进行预处理;根据预处理后的所述样本视频或图像数据和所述货物位置及对应的摆放状态,对所述待训练的目标检测模型进行训练。6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:将所述检测结果发送至所述第一仓库的仓储中心,以供所述仓储中心根据所述检测结果将异常监测信息发送至所述第一仓库。7.根据权利要求2或5所述的方法,其特征在于,所述预处理包括数据清洗和/或特征工程。8.一种货物异常监测的装置,其特征在于,包括:第一获取模块,被配置为获取第一仓库内货物摆放的视频或图像数据;第一生成模块,被配置为根据所述视频或图像数据和训练好的目标检测模型,生成检测结果,所述训练好的目标检测模型根据所述第一仓库和第二仓库内货物摆放的样本视频或图像数据通过联邦学习的方式联合训练得到。9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述第一生成模块包括:2CN113762862A权利要求书2/2页第一预处理单元,被配置为对所述视频或图像数据进行预处理;生成单元,被配置为将预处理后的所述视频或图像数据输入至所述训练好的目标检测模型中,生成所述检测结果。10.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,还包括:第二获取模块,被配置为获取所述第一仓库内货物摆放的样本视频或图像数据和人工标注的货物位置及对应的摆放状态;训练模块,被配置为根据所述样本视频或图像数据和所述货物位置及对应的摆放状态,对待训练的目标检测模型进行训练,得到候选目标检测模型;第二生成模块,被配置为根据所述候选目标检测模型生成所述训练好的目标检测模型。11.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,所述第二生成模块包括:发送单元,被配置为将所述候选目标检测模型中的模型参数发送至服务器;接收单元,被配置为接收所述服务器发送的聚合后