物资类别的识别方法技术

本发明专利技术公开了一种物资类别的识别方法

【技术实现步骤摘要】
物资类别的识别方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机处理
，尤其涉及一种物资类别的识别方法
、
装置
、
电子设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]受需求
、
供应
、
预警等影响，物资滚存在库存管理中越来越重要，根据实际场景出发，提早发现物资滚存风险可以减少物资的匮乏以及减少对于人力的损耗，但通过人工来识别物资滚存是比较困难的，随着计算机人工智能的发展，计算机辅助计算系统越来越多的应用到仓库物资中，这可以减轻人员的工作负担，提高对于物资滚存识别的准确率，因此利用深度学习等技术对物资滚存进行自动识别变得尤为重要
。
[0003]随着人工智能的高速发展，越来越多的物资滚存自动检测算法逐渐进入仓库落地，但是通过
AI
的自动检测会出现漏判，误判等现象，其中由于同一物资有可能反复调拨，从而使得结果不大准确，基于此如何准确识别同一物资是否反复调拨，提高检测准确度是目前亟需解决得问题
。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种物资类别的识别方法
、
装置
、
电子设备及存储介质，以实现有效
、
准确的识别物资的技术效果
。
[0005]根据本专利技术的一方面，提供了一种物资类别的识别方法，该方法包括：
[0006]确定待识别物资所对应的待使用特征值，以及各待匹配物资所对应的待匹配特征值；
[0007]确定所述待使用特征值与各待匹配特征值之间的欧氏距离，并基于所述欧氏距离确定所述待识别物资相对于所述待匹配物资之间的待使用权重；
[0008]基于各待使用权重确定与所述待识别物资相匹配的目标匹配物资，并将所述目标匹配物资的物资类别作为所述待识别物资的物资类别
。
[0009]进一步的，确定各待匹配物资所对应的待匹配特征值，包括：
[0010]依据每个历史周期内各待匹配物资所对应的待处理历史调度数据，确定每个待匹配物资所对应的待使用影响因子；
[0011]依据各待匹配物资的待使用影响因子和目标函数，确定各待匹配物资所对应的待匹配特征值
。
[0012]进一步的，所述依据每个历史周期内各待匹配物资所对应的待处理历史调度数据，确定每个待匹配物资所对应的待使用影响因子，包括：
[0013]对于各历史周期内的各待匹配物资，根据当前待匹配物资在当前历史周期内的待处理调度数据，确定所述当前待匹配物资所对应的待平均影响因子，其中，所述待处理调度数据包括调入次数
、
调出次数
、
平均调拨数据
、
最大调拨库存数据
、
平均调拨时间间隔以及最大调拨时间间隔；
[0014]依据所述当前待匹配物资在各历史周期内的待平均影响因子，确定所述待使用影响因子
。
[0015]进一步的，所述根据当前待匹配物资在当前历史周期内的待处理调度数据，确定所述当前待匹配物资所对应的待平均影响因子，包括：
[0016]根据调度次数
、
调出次数
、
第一权重以及第二权重，确定调入影响因子和调出影响因子；
[0017]根据所述平均调拨数量
、
所述最大调拨库存数量以及第三权重，确定调拨库存影响因子；
[0018]根据所述平均调拨时间间隔
、
最大调拨时间间隔以及第四权重，确定调拨时间影响因子；
[0019]基于所述调入影响因子
、
调出影响因子
、
调拨库存影响因子以及调拨时间影响因子，确定所述待平均影响因子
。
[0020]进一步的，所述确定所述待使用特征值与各待匹配特征值之间的欧氏距离，基于所述欧氏距离确定所述待识别物资相对于所述待匹配物资之间的待使用权重，包括：
[0021]对于各待匹配特征值，确定所述待使用特征值与当前待匹配特征值之间的差值，并基于所述差值确定所述欧氏距离；
[0022]将所述欧氏距离的倒数，作为所述待识别物资相对于所述待匹配物资的待使用权重
。
[0023]进一步的，所述基于各待使用权重确定与所述待识别物资相匹配的目标匹配物资，包括：
[0024]将所述待使用权重最大时所对应的待匹配物资作为所述目标匹配物资
。
[0025]进一步的，所述方法还包括：
[0026]调取所述目标匹配物资所对应的物资类别，并将所述物资类别作为所述待识别物资的物资类别，以基于所述物资类别对所述待识别物资进行调度，并更新与所述待识别物资相对应的物资信息和调度数据
。
[0027]根据本专利技术的另一方面，提供了一种物资类别的识别装置，该装置包括：
[0028]特征值确定模块，用于确定待识别物资所对应的待使用特征值，以及各待匹配物资所对应的待匹配特征值；
[0029]权重确定模块，用于确定所述待使用特征值与各待匹配特征值之间的欧氏距离，并基于所述欧氏距离确定所述待识别物资相对于所述待匹配物资之间的待使用权重；
[0030]物资类别识别模块，用于基于各待使用权重确定与所述待识别物资相匹配的目标匹配物资，并将所述目标匹配物资的物资类别作为所述待识别物资的物资类别
。
[0031]根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0032]至少一个处理器；以及
[0033]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0034]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术实施例任一所述的物资类别的识别方法
。
[0035]根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储
介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术实施例任一所述的物资类别的识别方法
。
[0036]本专利技术实施例的技术方案，通过确定待识别物资所对应的待使用特征值，以及各待匹配物资所对应的待匹配特征值；确定所述待使用特征值与各待匹配特征值之间的欧氏距离，并基于所述欧氏距离确定所述待识别物资相对于所述待匹配物资之间的待使用权重；基于各待使用权重确定与所述待识别物资相匹配的目标匹配物资，并将所述目标匹配物资的物资类别作为所述待识别物资的物资类别，解决了现有技术中通过
AI
技术确定物资类别时，存在误判
、
漏判等现象，即存在物资类别识别不准确的问题，达到了高效的对物资进行识别的技术效果
。
[0037]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围
。
本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种物资类别的识别方法，其特征在于，包括：确定待识别物资所对应的待使用特征值，以及各待匹配物资所对应的待匹配特征值；确定所述待使用特征值与各待匹配特征值之间的欧氏距离，并基于所述欧氏距离确定所述待识别物资相对于所述待匹配物资之间的待使用权重；基于各待使用权重确定与所述待识别物资相匹配的目标匹配物资，并将所述目标匹配物资的物资类别作为所述待识别物资的物资类别
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定各待匹配物资所对应的待匹配特征值，包括：依据每个历史周期内各待匹配物资所对应的待处理历史调度数据，确定每个待匹配物资所对应的待使用影响因子；依据各待匹配物资的待使用影响因子和目标函数，确定各待匹配物资所对应的待匹配特征值
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据每个历史周期内各待匹配物资所对应的待处理历史调度数据，确定每个待匹配物资所对应的待使用影响因子，包括：对于各历史周期内的各待匹配物资，根据当前待匹配物资在当前历史周期内的待处理历史调度数据，确定所述当前待匹配物资所对应的待平均影响因子，其中，所述待处理历史调度数据包括调入次数
、
调出次数
、
平均调拨数量
、
最大调拨库存数量
、
平均调拨时间间隔以及最大调拨时间间隔；依据所述当前待匹配物资在各历史周期内的待平均影响因子，确定所述待使用影响因子
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据当前待匹配物资在当前历史周期内的待处理调度数据，确定所述当前待匹配物资所对应的待平均影响因子，包括：根据调入次数
、
调出次数
、
第一权重以及第二权重，确定调入影响因子和调出影响因子；根据所述平均调拨数量
、
最大调拨库存数量及第三权重，确定调拨库存影响因子；根据所述平均调拨时间间隔
、
最大调拨时间间隔以及第四权重，确定调拨时间影响因子；基于所述调入影响因子
、
调出影响因子
、

【专利技术属性】
技术研发人员：李寿荣，王欣，魏磊，罗红，杜灿，
申请(专利权)人：南方电网数字平台科技广东有限公司，
类型：发明
国别省市：