(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111671960.7 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 深圳云天励飞技 术股份有限公司 地址 518000 广东省深圳市龙岗区园山 街 道龙岗大道8288号深圳大运软件小镇 17栋1楼 (72)发明人 彭佳彬　刁俊　张宁　 (74)专利代理 机构 深圳驿航知识产权代理事务 所(普通合伙) 44605 专利代理师 杨伦 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 40/20(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/08(2012.01) (54)发明名称 仓库监测方法、 装置、 电子设备及存 储介质 (57)摘要 本发明公开了一种仓库监测方法、 装置、 电 子设备及存储介质， 该仓库监测方法包括： 首先 获取仓库中在岗人员的场景图像信息； 并将所述 场景图像信息输入第一神经网络模型中进行筛 选， 确定出所述在岗人员的行为图像信息； 其中， 所述神经网络模型是由历史时间内的多张所述 行为图像信息训练得到的； 然后根据搜索行为图 像信息确定所述行为图像信息的行为评分结果， 并根据所述行为评分结果确定所述在岗人员的 行为管理方案； 最后将所述行为管理方案输出以 对所述在岗人员进行调度管 理。 由此在对仓库人 员进行监测时， 可以减少各种人员的不规范操 作， 避免损坏货物， 提升 了监测的安全性和效率。 权利要求书2页 说明书10页 附图8页 CN 114445772 A 2022.05.06 CN 114445772 A 1.一种仓库监测方法， 其特 征在于， 包括： 获取仓库中在岗人员的场景图像信息； 将所述场景图像信 息输入第 一神经网络模型中进行筛选， 确定出所述在岗人员的行为 图像信息； 其中， 所述神经网络模型 是由历史时间内的多张所述行为图像信息训练得到的； 根据所述行为图像信 息确定所述行为图像信 息的行为评分结果， 并根据 所述行为评分 结果确定所述在岗人员的行为管理方案； 将所述行为管理方案 输出以对所述在岗人员进行调度管理。 2.根据权利要求1所述的仓库监测方法， 其特征在于， 所述将所述场景图像信 息输入第 一神经网络模型中进行 特征提取筛 选， 确定出 所述在岗人员的行为图像信息， 包括： 根据所述第一神经网络模型检测所述场景图像信息中所述在岗人员的人体区域 坐标； 根据所述人体区域 坐标对所述场景图像信息进行裁 剪， 得到人体区域图像； 对所述人体区域图像进行筛 选， 确定出 所述行为图像信息 。 3.根据权利要求1所述的仓库监测方法， 其特征在于， 所述根据 所述行为图像信 息确定 所述行为图像信息的行为评 分结果， 并根据所述行为评 分结果确定所述在岗人员的行为管 理方案， 包括： 根据所述在岗人员的行为图像信 息确定出对应的行为评分结果， 以根据 所述行为评分 结果构建评分矩阵； 所述评分矩阵包括多个所述在岗人员的评分集 合； 根据所述评分矩阵， 计算所述在岗人员的评分集 合和标准评分集 合之间的相似度； 根据所述相似度确定出 所述在岗人员的行为管理方案 。 4.根据权利要求3所述的仓库监测方法， 其特征在于， 所述根据 所述在岗人员的行为图 像信息确定出所述在岗人员的行为评分结果， 以根据所述行为评分结果构建评分矩阵， 包 括： 将所述行为图像信 息输入所述第 二神经网络模型， 以确定所述在岗人员对应三维姿态 以及与所述在岗人员关联的对象关键点； 根据所述 三维姿态以及所述对象关键点确定出 所述在岗人员的行为评分结果； 根据所述行为评分结果构建得到所述评分矩阵。 5.根据权利要求3所述的仓库监测方法， 其特征在于， 所述根据所述评分矩阵， 计算所 述在岗人员的评分集 合和标准评分集 合之间的相似度， 包括： 根据所述评分矩阵， 确定所述在岗人员的评分集 合； 采用信息熵公式计算所述在岗人员对应评分集 合的信息熵值； 根据所述信息熵值确定所述在岗人员的评分集 合和标准评分集 合之间的相似度。 6.根据权利要求5所述的仓库监测方法， 其特征在于， 所述根据 所述信息熵值确定所述 在岗人员的评分集 合和标准评分集 合之间的相似度， 包括： 判断所述信息熵值是否大于预设熵值； 当所述信 息熵值大于所述预设熵值 时， 则所述在岗人员的评分集合和标准评分集合之 间的相似度为非标准相似度； 当所述信 息熵值小于所述预设熵值 时， 则所述在岗人员的评分集合和标准评分集合之 间的相似度为标准相似度。 7.根据权利要求6所述的仓库监测方法， 其特征在于， 所述根据 所述相似度确定出所述权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114445772 A 2在岗人员的行为管理方案， 包括： 判断所述在岗人员对应的相似度类型； 当所述在岗人员对应的相似度类型为标准相似度时， 确定所述在岗人员的行为管理方 案为标准管理方案； 当所述在岗人员对应的相似度类型为非标准相似度时， 确定所述在岗人员的行为管理 方案为违规预警方案 。 8.一种仓库监测装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取仓库中在岗人员的场景图像信息； 筛选模块， 用于将所述场景图像信息输入第一神经网络模型中进行筛选， 确定出所述 在岗人员的行为图像信息； 其中， 所述神经网络模型是 由历史时间内的多张所述行为图像 信息训练得到的； 确定模块， 用于根据所述行为图像信息确定所述行为图像信息的行为评分结果， 并根 据所述行为评分结果确定所述在岗人员的行为管理方案； 输出模块， 用于将所述行为管理方案 输出以对所述在岗人员进行调度管理。 9.一种电子设备， 包括存储器、 处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上 运行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7 任一项所述的仓库监测方法的步骤。 10.一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程序， 其特征在 于， 所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求 1至7任一项 所述的仓库监测方法的步 骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114445772 A 3