仓库商品智能定位系统的制作方法

本发明涉及仓库存储系统，特别涉及仓库商品智能定位系统。

背景技术：

仓库由贮存物品的库房、运输传送设施（如吊车、电梯、滑梯等）、出入库房的输送管道和设备以及消防设施、管理用房等组成。仓库按建筑形式可分为单层仓库、多层仓库、圆筒形仓库。

对于一些大型的仓库，内部具有非常多个货架，且对应的货架均匀排布在仓库内部，每个货架支架均具有过道以方便行行人或者叉车通过；但是对于一些不熟悉整个仓库的新人或者其他人员在找寻所需要的商品时，需要逐级寻找对应的位置，先找到处于所在区域，在一排排的找到对应的货架，之后在找到对应货架上的产品；但是整体找寻的过程中，效率低下，无法快速有效了解商品的位置并取得商品，所以具有一定的改进空间。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种能够方便快速找到商品的仓库商品智能定位系统。

本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：

一种仓库商品智能定位系统，包括设置于仓库内的若干均匀排布的货架，还包括用于输出对应于所需商品的商品信号的移动终端、位于仓库的门口处且用于接收商品信号并输出位置信号的控制终端、设置于货架上且响应于定位信号的引导装置以及用于指示所需商品所对应的货架的指示装置；控制终端根据所接收到的商品信号以将该商品所处货架上的指示装置启动以实现对应货架的指示且同时启动引导装置以对工作人员进行引导至所需商品所对应的货架。

采用上述方案，控制终端根据移动终端内所对应的商品信号，确定商品所对应的货架，以使得货架上对应的指示装置启动以完成所处位置的指示，方便工作人员了解需要提取的商品处于哪个大致的位置，同时通过引导装置对工作人员进行引导以快速的获取到货架的位置，使得工作人员能迅速的取到产品而缩短寻找货架的时间，提高整体的工作效率。

作为优选，所述移动终端上设有用于输出定位信号的定位装置，所述控制终端以接收定位信号并根据定位信号所处位置以将周围的货架上引导装置启动以进行引导。

采用上述方案，移动终端上设置有对应的定位装置，以使得无论工作人员拿着移动终端处于什么位置，均能够通过引导装置进行引导，提高引导便捷性，方便控制终端根据工作人员所处的位置，提供引导的路径。

作为优选，若干货架均匀排布后定义有若干列与若干排，任意相邻两列货架之间设有纵向通道，任意相邻两行之间设置横向通道，所述纵向通道与横向通道相互连通且定义纵向通道与横向通道相互重叠的区域为叠合区；若所述定位装置处于纵向通道时，所述控制终端控制定位装置所处位置且沿着纵向通道方向两侧的货架所对应的引导装置启动以及两侧货架所对应前后排货架上的引导装置启动；若所述定位装置处于横向通道时，所述控制装置控制定位装置所处位置且沿横向通道方向两侧的货架所对应的引导装置启动；若所述定位装置处于叠合区时，所述控制装置控制形成叠合区的货架上的引导装置启动。

采用上述方案，通过整齐的行列设置，使得整体的货架排布更加的合理且更加的清楚，而排布完成后，所对应出现纵向通道与横向通道以及两者相互重叠的叠合区；根据定位装置所处不同的位置，以完成对不同数量的引导装置的启动，以方便对工作人员进行指示的同时也能进一步的节省电能，降低成本；处于纵向通道时，由于货架为长条型，而一般宽度不会特别大，所以仅仅至打开定位装置所处位置的货架上引导装置无法启动很好的引导作用，故需要将所处位置前后的的货架也启动，以方便工作人员获取到下一步需要往那边走动的信息，使得引导更加的充份；处于横向通道时，由于货架横向长度一般较长，所以仅仅只是开启横向通道两侧的引导装置即可；处于叠合区的时候，由于叠合区的位置正好处于四个货架的中间，所以启动该四个货架即可完成对工作人员的引导，明确下一步走动的方向；通过三种位置的设定，使得无论工作人员所处在仓库的哪里，均能够很好的进行引导，提高整体的引导效率。

作为优选，所述引导装置包括设置于货架四周的箭头显示屏，所述箭头显示屏受控于控制终端以指示不同的方向。

采用上述方案，箭头显示屏能够根据控制终端的要求完成对不同方向的指示，使得工作人员能够更快的获取到往那个方向走动的信息，且成本低廉，更加实惠。

作为优选，还包括用于分布于仓库的四周以监控货架情况的监控装置，所述监控装置包括均设置于横向通道上的若干图像采集装置，且所述图像采集装置与横向通道一一对应。

采用上述方案，图像采集装置能够对横向通道上的情况进行监控，以方便后去调取图像数据，同时有效的降低商品被盗或者遗失的情况，提高整体的监管的能力；保证商品的安全以及人员的安全。

作为优选，还包括图像数据库，所述图像采集装置采集横向通道上图像数据并存储至图像数据库，所述控制终端从图像数据库中调取图像数据且对图像数据进行分析并根据分析结果以获得引导路径，所述控制终端控制引导装置启动以沿着所获得的引导路径引导至商品所对应的位置。

采用上述方案，控制终端通过对图像数据的分析以获得一个引导路径，而该引导路径为工作人员刚刚进入仓库后多具有的路径，以更快的来到商品放置的货架为目的，尽可能的避免通道上有上货或下货的路径，提高获取商品的效率，且计算出对应的引导路径后能够更加方便对引导装置的启闭以完成引导。

作为优选，所述控制终端对图像数据进行分析，若对应的横向通道中处于装货或者卸货状态，则所述控制终端切换之前所获得的引导路径且定义为更新路径，所述控制终端控制引导装置启动以沿着所获得的更新路径引导至商品所对应的位置。

采用上述方案，在选定路径过程中，避免经过处于装货或者卸货状态的横向通道，提高行进的速率，也能有效的避免处于碰撞而造成不必要的麻烦，降低拥堵的风险。

作为优选，所述更新路径与引导路径之间的区别之处在于将处于装货或着卸货状态的横向通道替换为任意一个相邻的横向通道。

采用上述方案，将处于装货或者卸货状态的横向通道直接替换为另一个相邻的横向通道，不仅仅能够提高切换速率，同时也能够保证工作人员所改变路径而造成的距离不会改变过大，使得工作人员还是能够高效的获取到对应的商品。

综上所述，本发明具有以下有益效果：通过指示装置指示所处商品的位置，同时通过对应的引导装置来引导工作人员至货架处，使得找寻更加便捷，提高获取对应商品的效率。

附图说明

图1为仓库商品智能定位系统的结构示意图；

图2为货架的结构示意图；

图3为引导路径的示意图；

图4为更新路径的示意图。

图中：1、货架；2、移动终端；3、控制终端；4、引导装置；5、指示装置；6、定位装置；7、纵向通道；8、横向通道；9、叠合区。

具体实施方式

以下结合附图对本发明作进一步详细说明。

本具体实施例仅仅是对本发明的解释，其并不是对本发明的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本发明的权利要求范围内都受到专利法的保护。

本实施例公开的一种仓库商品智能定位系统，如图1至2所示，包括设置于仓库内的若干均匀排布的货架1，定义有若干列与若干排，任意相邻两列货架1之间设有纵向通道7，任意相邻两行之间设置横向通道8，纵向通道7与横向通道8相互连通且定义纵向通道7与横向通道8相互重叠的区域为叠合区9；货架1为多层设置，使得能够放置更多的商品；仓库商品智能定位系统还包括用于输出对应于所需商品的商品信号的移动终端2、位于仓库的门口处且用于接收商品信号并输出位置信号的控制终端3、设置于货架1上且响应于定位信号的引导装置4以及用于指示所需商品所对应的货架1的指示装置5；控制终端3根据所接收到的商品信号以将该商品所处货架1上的指示装置5启动以实现对应货架1的指示且同时启动引导装置4以对工作人员进行引导至所需商品所对应的货架1。

其中商品信息为商品的位置信息，而该位置信号已经存储在控制终端3中以方便后续的调去；而移动终端2优选为pad、智能手机以及移动手提电脑等；控制终端3为固定式终端，固定式终端可以是控制主机、台式电脑、服务器等。

移动终端2在输出商品信息过程中，可以通过无线传输数据的方式传送至控制终端3以使得控制终端3能够获取到对应的商品信息；也可以采用其他的方式，即射频识别系统实现；其中射频识别系统包括电子标签与定位基站（即阅读器），电子标签设置于移动终端2上而定位基站设置在控制终端3上，通过定位基站读取电子标签所对应的信息，并传输至控制终端3上；完成商品信息的读取。

指示装置5为显示屏且显示各种信息，可显示数字、商品内容以及编号等等；显示内容受控于控制终端3，当控制终端3接收商品信息时，则控制显示屏显示商品编号；指示装置5也可以是指示灯，当控制终端3接收到商品信息时，则启动该商品信息所在货架1对应的指示灯启动，以指示说明所需商品所处的位置。

引导装置4包括设置于货架1四周的箭头显示屏，箭头显示屏受控于控制终端3以指示不同的方向。箭头显示屏优选采用电子显示屏，且通过在电子显示屏上显示箭头的方式实现指示，而一个电子显示屏可以指示两个方向；且一个货架1对应四个箭头显示屏，而四个箭头显示屏环设在货架1上端。

如图3所示，控制终端3根据商品信息进行路线规划，路线规划方式如下：

先根据商品信息确定商品处于第几行与第几列的货架1上，定位商品位于x行与y列的货架1上；优选以沿着仓库周边的通道进行规划，即从仓库大门处进入后沿着仓库周边的纵向通道7进入并选定货架1上所处的横向通道8进入，直接达到商品所处的位置。

路线规划完成后，控制终端3对对应位置的引导装置4进行引导；以使得工作人员能够根据引导装置4进入到对应的商品位置。同时移动终端2上设有用于输出定位信号的定位装置6，控制终端3以接收定位信号并根据定位信号所处位置以将周围的货架1上引导装置4启动以进行引导；若定位装置6处于纵向通道7时，控制终端3控制定位装置6所处位置且沿着纵向通道7方向两侧的货架1所对应的引导装置4启动以及两侧货架1所对应前后排货架1上的引导装置4启动；若定位装置6处于横向通道8时，控制装置控制定位装置6所处位置且沿横向通道8方向两侧的货架1所对应的引导装置4启动；若定位装置6处于叠合区9时，控制装置控制形成叠合区9的货架1上的引导装置4启动。

定位装置6优选采用基于调频连续波的室内定位装置6，且包括：

基站：在主控制器的控制下，基站与标签建立通信，并向标签发送定位基站编码和坐标，基站对通过天线向室内定位空间发射同步的调频连续波信号。基站的数量和布置位置需要根据空间大小和形状确定（二维平面内基站数量至少为3个），每个基站结构和功能相同，基站之间相互协同工作完成定位功能。

标签：标签接收到基站的通信指令后，进入接收状态，将接收到的回波信号进行自差拍，经过滤波放大后通过adc（模数变换器）进行采样，并输出给数字信号处理器进行处理，数字信号处理器综合基站接收到的基站编码以及发射基站坐标，确定标签坐标并通过显示器显示。

主控制器：控制基站与标签建立通信后，控制基站对发射同步的调频连续波信号。本方案采用调频法测距，信号的发射位于固定在不同位置的多个基站上，信号的接收则位于待定位区域中的多个标签上，基站与待定位标签建立通信后，基站对之间的发射需要通过同步控制模块进行同步。

本发明中基站与标签之间的通信优选的通过zigbee技术实现，zigbee技术由于受限于2.4ghz的工作频段，工作带宽较小，定位精度存在较大局限性，本发明将通信和定位频段分开，在高频段使用大带宽的调频连续波来定位，提高定位精度。

仓库商品智能定位系统还包括用于分布于仓库的四周以监控货架1情况的监控装置以及图像数据库，监控装置包括均设置于横向通道8上的若干图像采集装置，且图像采集装置与横向通道8一一对应，图像采集装置采集横向通道8上图像数据并存储至图像数据库，控制终端3从图像数据库中调取图像数据且对图像数据进行分析并根据分析结果以获得引导路径，控制终端3控制引导装置4启动以沿着所获得的引导路径引导至商品所对应的位置。

图像采集装置优选为热红外摄像机；图像数据库中存储的是一幅参考图像，参考图像的存储方式是以特征点的方式存储的；摄像机获取的影像即待匹配影像，首先要从待匹配影像上提取出人体信息；提取人体轮廓的方法即是移动窗口法；提取出人体轮廓后，根据参考图像上的特征点，在待匹配图像上寻找匹配点，这里的特征点匹配算法可以使用现有的比较成熟的sift算法、harris算法、surf算法等等；根据上述的方式实现对工作人员处于搬货以及卸货状态的图像进行识别并判断，如果匹配成功，则定义为处于装货或者卸货状态。

图像采集装置还可以是kinect；且运动信息图像化的人体动作识别方法的具体步骤为：

第一步：利用人体动作捕捉仪器获取人体运动学习样本矩阵；

每个样本矩阵m包含一个完整动作。所有样本矩阵的大小都是相同的，为3p*t，其中，p为人体动作捕捉仪器捕捉到的关节数量，t为一个固定的帧数，单个样本矩阵m的每一纵列数据为在某一帧人各个关节点相对于盆骨关节的x、y、z方向上的距离；

样本矩阵m的纵列数据按顺序分成三关节个组，分别是关节组x，关节组y，关节组z，每一个关节组都有p个数据；关节组x中的数据为人体各个关节点相对于盆骨关节点在x方向上的距离；关节组y中的数据为人体各个关节点相对于盆骨关节点在y方向上的距离；关节组z中的数据为人体各个关节点相对于盆骨关节点在z方向上的距离；

此外，每个关节组中人体关节按规定顺序排列，p个关节点按照层级关系被分为了5个支杆组，按顺序分别为主躯干组、左臂组、右臂组、左腿组和右腿组，即：

主躯干组：按顺序包括头、脖颈、脊椎和盆骨；

左臂组：按顺序包括左肩、左手肘、左手腕、左手；

右臂组：按顺序包括右肩、右手肘、右手腕、右手；

左腿组：按顺序包括左腿根部、左膝盖、左脚腕、左脚；

右腿组：按顺序包括右腿根部、右膝盖、右脚腕、右脚；

第二步：将所有学习样本矩阵转化为3p*t大小的灰度图。

首先将样本矩阵m中的所有数据映射至（0，255）的大小区间内；

所述映射方法如下：

m[i,j]=m[i,j]*50+120；

即m的每一个点的灰度大小等于m对应数据乘以50加上120。

其次对灰度图m做灰度均衡化处理，以此来放大各个节点的运动信息并消减不同人体型对于识别准确度的影响。

i是行号，j是列号，0<=i<m行数，0<=j<m列数。

当然，本发明中采用的映射方法可以有多种，不一定是乘以50加上120，其他方法也可以，只要能实现上述映射目的即可。

第三步：将第二步得到的灰度图放入pca图像识别器中进行学习。

放入pca图像识别器中学习的是第二步产生的一系列灰度图以及其相对应的动作名称。可以通过调整pca图像识别器的参数来调节动作识别的鲁棒性。本实施例优选使用opencv开源库提供的eigenobjectrecognizer作为识别器。如果采用的识别阈值越高，动作被识别出的概率越低，如果识别阈值越低，动作被识别出的概率越高，但识别的准确度会下降，即动作识别的鲁棒性随阈值的上升而下降，本发明采用的阈值范围为2000至2500。

第四步：利用人体动作捕捉仪器获取待识别的人体运动样本矩阵。

每个待识别的运动矩阵x记录了一段运动数据。所有样本矩阵的行数都是相同的，为3p，列数为一个不固定的帧数，以该运动样本的运动时间而定。其中，每一纵列的数据构成与第一步相同；

第五步：将待识别的矩阵转化为3p*t大小的灰度图。

首先对运动矩阵做于第二步相同的处理；其次对得到的图像利用插值法将其缩放至3p*t的大小。

第六步：将第五步得到的灰度图放入第三步学习好的pca图像识别器中做识别。

第七步：第四步中待识别的人体运动样本的识别结果即为第六步计算出的识别结果。

此方法将人体各个关节随时间变化的运动数据转化为灰度图像，再利用图像识别算法来学习和识别这些灰度图像，以此识别出人体动作，从而提升了全身性的人体动作识别准确率和鲁棒性，而且还能在一定范围内根据实时场景不同而调整动作识别的鲁棒性。

如图4所示，控制终端3对图像数据进行分析，若对应的横向通道8中处于装货或者卸货状态，则控制终端3切换之前所获得的引导路径且定义为更新路径，控制终端3控制引导装置4启动以沿着所获得的更新路径引导至商品所对应的位置。更新路径与引导路径之间的区别之处在于将处于装货或着卸货状态的横向通道8替换为任意一个相邻的横向通道8。

结合本文所揭示实施例描述的各种例示性装置、逻辑块、模块、电路、元件及/或组件均可借助通用处理器、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)或其它可编程逻辑组件、离散门或晶体管逻辑、离散硬件组件或经设计以执行本文所描述功能的任何组合来实施或执行。通用处理器可以是微处理器，但另一选择为，所述处理器可以是任何常规的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器还可实施为计算组件的组合，例如dsp与微处理器的组合、多个微处理器的组合、一个或一个以上微处理器与dsp核心的联合或任何其它这种配置。