用于确定运输信息的方法和装置与流程

文档序号:28375170发布日期:2022-01-07 21:34阅读:94来源:国知局
用于确定运输信息的方法和装置与流程

1.本公开涉及计算机技术领域,具体涉及用于确定运输信息的方法和装置。


背景技术:

2.随着物流行业的快速发展,多种多样的物品通过物流进行运输,例如,生鲜食品、工艺品等,这些物品在运输时需要采用对应的运输耗材以确保物品在运达后,物品的运达状态满足要求(如,采用冷链耗材对生鲜食品进行保鲜等)。现有的方式是基于人工经验确定待运输的物品需要的运输耗材信息。
3.然而,基于人工经验确定运输耗材信息的方法存在不准确以及效率低的问题。


技术实现要素:

4.本公开提供了一种用于确定运输信息的方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。
5.根据本公开的第一方面,提供了一种用于确定运输信息的方法,包括:获取多个待运输物品的属性信息;根据多个待运输物品的属性信息,确定至少一个用于盛放多个待运输物品的目标容器的信息,以及置于每一个目标容器中的运输耗材的信息;将目标容器的信息以及与目标容器对应的运输耗材的信息,确定为与多个待运输物品关联的运输信息。
6.在一些实施例中,待运输物品的属性信息包括:待运输物品的体积、待运输物品的品类;根据多个待运输物品的属性信息,确定至少一个用于盛放多个待运输物品的目标容器的信息,以及置于每一个目标容器中的运输耗材的信息,包括:采用线性规划方程,根据多个待运输物品的体积、待运输物品的品类,确定至少一个用于盛放多个待运输物品的目标容器的信息,以及置于每一个目标容器中的运输耗材的信息。
7.在一些实施例中,采用线性规划方程,根据多个待运输物品的体积、待运输物品的品类,确定至少一个用于盛放多个待运输物品的目标容器的信息,以及置于每一个目标容器中的运输耗材的信息,包括:针对任意品类的待运输物品,建立包括容器成本、以及运输耗材成本的成本方程,其中,容器成本包括用于盛放多个待运输物品的至少一个候选容器的总成本,运输耗材成本包括置于至少一个候选容器中的运输耗材的总成本;将最小化成本方程作为线性规划方程的目标函数;将针对每一个候选容器,置于该候选容器中的待运输物品的体积与置于该候选容器中的运输耗材的体积总和,不超过候选容器的容积,作为线性规划方程的约束条件;将每一个候选容器中所盛放的运输耗材的数量,满足与该候选容器对应的预设数量,作为线性规划方程的约束条件;将目标函数的求解结果作为用于盛放待运输物品的目标容器、以及每一个目标容器中所盛放的与待运输物品的品类对应的运输耗材的种类及数量。
8.在一些实施例中,线性规划方程的约束条件还包括以下至少一项:多个待运输物品中的第一待运输物品与第二待运输物品不与同一个候选容器关联;多个待运输物品中的第三待运输物品不与预设容器规格的候选容器关联。
9.在一些实施例中,与每一个候选容器对应的预设数量的确定方法包括:采用目标数量估计模型,确定将候选容器中的待运输物品从运输起始地运送至运输目的地后,确保候选容器中的待运输物品符合预期运达状态时、所需的运输耗材的种类及数量;其中,目标数量估计模型包括:容器中盛放的运输耗材的种类及数量,与将该容器中盛放的物品从运输起始地运输至运输目的地时、该物品的运达状态之间的映射关系。
10.在一些实施例中,目标数量估计模型的训练方法包括:获取样本数据以及样本数据的标签,其中,样本数据中包括容器中盛放物品的参数、运输耗材的种类及数量、运输起始地的环境信息、运输目的地的环境信息、运输距离和/或时间信息,样本数据的标签包括容器中所盛放的物品的运达状态;获取初始数量估计模型,将样本数据作为初始数量估计模型的输入,将样本数据的标签作为初始数量估计模型的期望输出,训练初始数量估计模型,并得到目标数量估计模型。
11.在一些实施例中,求解线性规划方程的方法包括:获取多种物品装箱情况下的多个二值向量,二值向量中的向量值表征待运输物品与候选容器之间的映射关系,其中,向量值的第一坐标表征待运输物品的标识,向量值的第二坐标表征候选容器的标识;进行以下迭代操作:针对每一个二值向量所表征的待运输物品与候选容器之间的映射关系,通过线性搜索确定出采用每种运输耗材时,确保候选容器中的待运输物品符合预期运达状态所需要的运输耗材的数量;根据所确定的每种运输耗材的数量、以及该种运输耗材的单位成本,确定出每个候选容器对应每种运输耗材时的耗材成本;将最小耗材成本所对应的运输耗材的种类、以及该种运输耗材的数量,确定为每个候选容器盛放的运输耗材的种类以及数量;根据每个候选容器盛放的运输耗材的种类以及数量,确定每个候选容器盛放的运输耗材的总体积;针对每个候选容器,将能够容纳该候选容器中盛放的运输耗材的总体积、以及该候选容器盛放的待运输物品的总体积的容器中,成本最小的容器的容器规格确定为该候选容器的容器规格;基于预设条件,从多个二值向量中选择至少两个二值向量,针对至少两个二值向量进行基于遗传算法的交叉算子操作,获得新的二值向量,针对新的二值向量进行迭代操作,直到迭代操作满足停止条件,停止迭代操作;从最后一轮迭代操作所采用的多个二值向量中,确定出目标二值向量。
12.根据本公开的第二方面,提供了一种用于确定运输信息的装置,包括:获取单元,被配置为获取多个待运输物品的属性信息;第一确定单元,被配置为根据多个待运输物品的属性信息,确定至少一个用于盛放多个待运输物品的目标容器的信息,以及置于每一个目标容器中的运输耗材的信息;第二确定单元,被配置为将目标容器的信息以及与目标容器对应的运输耗材的信息,确定为与多个待运输物品关联的运输信息。
13.在一些实施例中,待运输物品的属性信息包括:待运输物品的体积、待运输物品的品类;第一确定单元,包括:第一确定模块,被配置为采用线性规划方程,根据多个待运输物品的体积、待运输物品的品类,确定至少一个用于盛放多个待运输物品的目标容器的信息,以及置于每一个目标容器中的运输耗材的信息。
14.在一些实施例中,第一确定模块,包括:方程构建模块,被配置为针对任意品类的待运输物品,建立包括容器成本、以及运输耗材成本的成本方程,其中,容器成本包括用于盛放多个待运输物品的至少一个候选容器的总成本,运输耗材成本包括置于至少一个候选容器中的运输耗材的总成本;目标函数构建模块,被配置为将最小化成本方程作为线性规
划方程的目标函数;第一约束条件构建模块,被配置为将针对每一个候选容器,置于该候选容器中的待运输物品的体积与置于该候选容器中的运输耗材的体积总和,不超过候选容器的容积,作为线性规划方程的约束条件;第二约束条件构建模块,被配置为将每一个候选容器中所盛放的运输耗材的数量,满足与该候选容器对应的预设数量,作为线性规划方程的约束条件;计算模块,被配置为将目标函数的求解结果作为用于盛放待运输物品的目标容器、以及每一个目标容器中所盛放的与待运输物品的品类对应的运输耗材的种类及数量。
15.在一些实施例中,线性规划方程的约束条件还包括以下至少一项:多个待运输物品中的第一待运输物品与第二待运输物品不与同一个候选容器关联;多个待运输物品中的第三待运输物品不与预设容器规格的候选容器关联。
16.在本实施例中,与每一个候选容器对应的预设数量的确定方法包括:采用目标数量估计模型,确定将候选容器中的待运输物品从运输起始地运送至运输目的地后,确保候选容器中的待运输物品符合预期运达状态时、所需的运输耗材的种类及数量;其中,目标数量估计模型包括:容器中盛放的运输耗材的种类及数量,与将该容器中盛放的物品从运输起始地运输至运输目的地时、该物品的运达状态之间的映射关系。
17.在本实施例中,目标数量估计模型的训练方法包括:获取样本数据以及样本数据的标签,其中,样本数据中包括容器中盛放物品的参数、运输耗材的种类及数量、运输起始地的环境信息、运输目的地的环境信息、运输距离和/或时间信息,样本数据的标签包括容器中所盛放的物品的运达状态;获取初始数量估计模型,将样本数据作为初始数量估计模型的输入,将样本数据的标签作为初始数量估计模型的期望输出,训练初始数量估计模型,并得到目标数量估计模型。
18.在一些实施例中,求解线性规划方程的方法包括:获取多种物品装箱情况下的多个二值向量,二值向量中的向量值表征待运输物品与候选容器之间的映射关系,其中,向量值的第一坐标表征待运输物品的标识,向量值的第二坐标表征候选容器的标识;进行以下迭代操作:针对每一个二值向量所表征的待运输物品与候选容器之间的映射关系,通过线性搜索确定出采用每种运输耗材时,确保候选容器中的待运输物品符合预期运达状态所需要的运输耗材的数量;根据所确定的每种运输耗材的数量、以及该种运输耗材的单位成本,确定出每个候选容器对应每种运输耗材时的耗材成本;将最小耗材成本所对应的运输耗材的种类、以及该种运输耗材的数量,确定为每个候选容器盛放的运输耗材的种类以及数量;根据每个候选容器盛放的运输耗材的种类以及数量,确定每个候选容器盛放的运输耗材的总体积;针对每个候选容器,将能够容纳该候选容器中盛放的运输耗材的总体积、以及该候选容器盛放的待运输物品的总体积的容器中,成本最小的容器的容器规格确定为该候选容器的容器规格;基于预设条件,从多个二值向量中选择至少两个二值向量,针对至少两个二值向量进行基于遗传算法的交叉算子操作,获得新的二值向量,针对新的二值向量进行迭代操作,直到迭代操作满足停止条件,停止迭代操作;从最后一轮迭代操作所采用的多个二值向量中,确定出目标二值向量。
19.根据本公开的第三方面,本公开的实施例提供了一种电子设备,包括:一个或多个处理器:存储装置,用于存储一个或多个程序,当一个或多个程序被一个或多个处理器执行,使得一个或多个处理器实现如第一方面提供的用于确定运输信息的方法。
20.根据本公开的第四方面,本公开的实施例提供了一种计算机可读存储介质,其上
存储有计算机程序,其中,程序被处理器执行时实现如第一方面提供的用于确定运输信息的方法。
21.本公开提供的用于确定运输信息的方法、装置,包括:获取多个待运输物品的属性信息;根据多个待运输物品的属性信息,确定至少一个用于盛放多个待运输物品的目标容器的信息,以及置于每一个目标容器中的运输耗材的信息;将目标容器的信息以及与目标容器对应的运输耗材的信息,确定为与多个待运输物品关联的运输信息,可以提高确定与待运输物品关联的运输信息的准确性以及效率。
22.应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
23.附图用于更好地理解本方案,不构成对本技术的限定。其中:
24.图1是本技术的实施例可以应用于其中的示例性系统架构图;
25.图2是根据本技术的用于确定运输信息的方法的一个实施例的流程图;
26.图3是根据本技术的用于确定运输信息的方法的另一个实施例的流程图;
27.图4是根据本技术的用于确定运输信息的方法的又一个实施例的流程图;
28.图5是根据本技术的用于确定运输信息的装置的一个实施例的结构示意图;
29.图6是用来实现本技术实施例的用于确定运输信息的方法的电子设备的框图。
具体实施方式
30.以下结合附图对本技术的示范性实施例做出说明,其中包括本技术实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本技术的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
31.图1示出了可以应用本技术的用于确定运输信息的方法或用于确定运输信息的装置的实施例的示例性系统架构100。
32.如图1所示,系统架构100可以包括终端设备101、102、103,网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型,例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
33.用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互,以接收或发送消息等。终端设备101、102、103可以是用户终端设备,其上可以安装有各种客户端应用,例如物流类应用、图像类应用、视频类应用、播放类应用、搜索类应用、金融类应用等。
34.终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持接收服务器消息的各种电子设备,包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、电子播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
35.终端设备101、102、103可以是硬件,也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时,可以是各种电子设备,当终端设备101、102、103为软件时,可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的多个软件模块),也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
36.服务器105可以通过终端设备101、102、103获取多个待运输物品的属性信息,根据多个待运输物品的属性信息,确定至少一个用于盛放多个待运输物品的目标容器的信息,以及置于每一个目标容器中的运输耗材的信息,将目标容器的信息以及与目标容器对应的运输耗材的信息,确定为与多个待运输物品关联的运输信息。
37.需要说明的是,本公开的实施例所提供的用于确定运输信息的方法可以由终端设备101、102、103执行、也可以由服务器105执行,相应地,用于处理业务信息的装置可以设置于终端设备101、102、103中、也可以设置于服务器105中。
38.应该理解,图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要,可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
39.继续参考图2,示出了根据本公开的用于确定运输信息的方法的一个实施例的流程200,包括以下步骤:
40.步骤201,获取多个待运输物品的属性信息。
41.在本实施例中,用于确定运输信息的方法的执行主体(例如图1所示的服务器105)可以获取多个待运输物品的属性信息。其中,待运输物品的属性信息可以是待运输物品的体积、重量、尺寸等信息,可以是待运输物品的品类信息,如待运输物品为生鲜食品、待运输物品为易碎物品、待运输物品为易燃物品、需要密封的液体物品等。
42.步骤202,根据多个待运输物品的属性信息,确定至少一个用于盛放多个待运输物品的目标容器的信息,以及置于每一个目标容器中的运输耗材的信息。
43.在本实施例中,可以根据多个待运输物品的属性信息,确定出至少一个用于盛放多个待运输物品的目标容器的信息以及置于每一个目标容器中的运输耗材的信息。
44.具体地,可以根据待运输物品的类型对多个待运输物品进行分装,以使同一类型的待运输物品装在同一个目标容器中,并在目标容器中存放与目标容器中所盛放的物品的类型相匹配的运输耗材,如,可以将发往同一目的地/中转站的生鲜食品放置于同一的目标容器中,并在该目标容器中放置冷链耗材(如冰块),此时,该目标容器的标识或者规格/型号等信息即为目标容器的信息,目标容器中所盛放的运输耗材的种类以及数量即为置于该目标容器中的运输耗材的信息。
45.具体地,针对某一类型的待运输物品,可以根据待运输物品的体积对多个待运输物品进行分装,以使相似尺寸的待运输物品装在同一个目标容器中,并在目标容器中存放与该类型相匹配的运输材料,如,可以将多个玻璃工艺品基于尺寸/体积进行分装,以使相似尺寸的玻璃工艺品装在同一个目标容器中,避免大号玻璃工艺品对小号玻璃工艺品的挤压或者小号工艺品的遗漏等事件,并在装有大号玻璃工艺品的目标容器中放置如泡沫包装塑料等包装耗材,在装有小号玻璃工艺品的目标容器中放置如泡沫颗粒等包装耗材,此时,每个目标容器的标识或者规格/型号等信息即为目标容器的信息,不同目标容器中所盛放的运输耗材的种类以及数量即为置于不同目标容器中的运输耗材的信息。
46.步骤203,将目标容器的信息以及与目标容器对应的运输耗材的信息,确定为与多个待运输物品关联的运输信息。
47.在本实施例中,可以将目标容器的信息、以及与目标容器对应的运输耗材的信息,确定为与多个待运输物品所关联的运输信息,以使物品运输方基于该运输信息对多个待运输物品进行装箱以及打包。
48.本实施例提供的用于确定运输信息的方法,获取多个待运输物品的属性信息;根据多个待运输物品的属性信息,确定至少一个用于盛放多个待运输物品的目标容器的信息,以及置于每一个目标容器中的运输耗材的信息;将目标容器的信息以及与目标容器对应的运输耗材的信息,确定为与多个待运输物品关联的运输信息,可以基于多个待运输物品的属性信息确定出用于运输该多个待运输物品的目标容器的信息、以及每一个目标容器中所盛放的运输耗材的信息,提高确定目标容器信息以及运输耗材信息的准确性以及效率。
49.可选地,待运输物品的属性信息包括:待运输物品的体积、待运输物品的品类;根据多个待运输物品的属性信息,确定至少一个用于盛放多个待运输物品的目标容器的信息,以及置于每一个目标容器中的运输耗材的信息,包括:采用线性规划方程,根据多个待运输物品的体积、待运输物品的品类,确定至少一个用于盛放多个待运输物品的目标容器的信息,以及置于每一个目标容器中的运输耗材的信息。
50.在本实施例中,待运输物品的属性信息包括待运输物品的体积、待运输物品的品类,可以采用线性规划方程,根据多个待运输物品的体积以及待运输物品的品类,确定出至少一个用于盛放多个待运输物品的目标容器的信息,以及置于每一个目标容器中的运输耗材的信息。
51.本实施例中,基于线性规划方程确定用于盛放多个待运输物品的目标容器的信息,以及置于每一个目标容器中的运输耗材的信息,可以提高确定信息的准确性以及效率。
52.继续参考图3,示出了根据本公开的用于确定运输信息的方法的另一个实施例的流程300,包括以下步骤:
53.步骤301,获取多个待运输物品的属性信息,待运输物品的属性信息包括:待运输物品的体积、待运输物品的品类。
54.在本实施例中,用于确定运输信息的方法的执行主体(例如图1所示的服务器105)可以获取多个待运输物品的属性信息,待运输物品的属性信息包括待运输物品的体积以及待运输物品的品类。
55.步骤302,针对任意品类的待运输物品,建立包括容器成本、以及运输耗材成本的成本方程,其中,容器成本包括用于盛放多个待运输物品的至少一个候选容器的总成本,运输耗材成本包括置于至少一个候选容器中的运输耗材的总成本。
56.在本实施例中,针对任意品类的待运输物品,建立包括容器成本以及运输耗材成本的成本方程,其中,容器成本包括用于盛放多个待运输物品的至少一个候选容器的总成本,运输耗材成本包括置于至少一个候选容器中的运输耗材的总成本。
57.步骤303,将最小化成本方程作为线性规划方程的目标函数。
58.在本实施例中,可以将最最小化成本方程作为线性规划方程的目标函数。具体地,该目标函数可以如公式(1)所示:
59.min(∑j∑kx
jk
σk+∑j∑
vzjv
δv)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
60.其中,j表征候选容器的标识;k表征容器规格/容器类型的标识;v表征运输耗材的种类的标识;x
jk
=1表征容器j的容器规格为k,x
jk
=0表征容器j的容器规格不为k;σk表征规格为k的容器的成本;z
jv
表征容器j中使用运输耗材v的数量;δv表征运输耗材v的成本。
61.步骤304,将针对每一个候选容器,置于该候选容器中的待运输物品的体积与置于
该候选容器中的运输耗材的体积总和,不超过候选容器的容积,作为线性规划方程的约束条件。
62.在本实施例中,可以将针对每一个候选容器,置于该候选容器中的待运输物品的体积与置于该候选容器中的运输耗材的体积的总和,不超过该候选容器的容积,作为上述线性规划方程的约束条件,具体地,该约束条件可以如公式(2)所示:
[0063][0064]
其中,i表征待运输物品的标识,y
ij
=1表征待运输物品i置于候选容器j中,y
ij
=0表征待运输物品i未置于候选容器j中;li表征待运输物品i的体积;表征运输耗材v的体积;lk表征规格为k的容器的容积。
[0065]
步骤305,将每一个候选容器中所盛放的运输耗材的数量,满足与该候选容器对应的预设数量,作为线性规划方程的约束条件。
[0066]
在本实施例中,可以将每一个候选容器中所盛放的运输耗材的数量,满足与该候选容器对应的预设数量,作为上述线性规划方程的约束条件,以在采用该候选容器以及预设数量的运输耗材运输待运输物品时,确保待运输物品的运达状态符合需求(例如,冷链食品未化冻、或者易损物品保存完好等)。
[0067]
步骤306,将目标函数的求解结果作为用于盛放待运输物品的目标容器、以及每一个目标容器中所盛放的与待运输物品的品类对应的运输耗材的种类及数量。
[0068]
在本实施例中,可以将目标函数的求解结果作为用于盛放待运输物品的目标容器、以及每一个目标容器中缩成放的与待运输物品的品类对应的运输耗材的种类以及数量。具体地,基于线性规划方程,可以求得目标函数中的y
ij
(用于盛放待运输物品i的候选容器为j,如y
ij
=1)、x
jk
(候选容器j的容器规格/容器型号为k,如x
jk
=1)以及z
jv
(候选容器j中盛放的运输耗材为v,数量为z,如,z
jv
=3个单位)。
[0069]
步骤307,将目标容器的信息以及与目标容器对应的运输耗材的信息,确定为与多个待运输物品关联的运输信息。
[0070]
在本实施例中,可以将目标容器的信息、以及与目标容器对应的运输耗材的信息,确定为与多个待运输物品所关联的运输信息,以使物品运输方基于该运输信息对多个待运输物品进行装箱以及打包。
[0071]
本实施例提供的用于确定运输信息的方法,相比于图2描述的实施例,采用线性规划方程确定与多个待运输物品关联的运输信息,可以提高确定运输信息的效率以及准确性。
[0072]
可选地,线性规划方程的约束条件还包括以下至少一项:多个待运输物品中的第一待运输物品与第二待运输物品不与同一个候选容器关联;多个待运输物品中的第三待运输物品不与预设容器规格的候选容器关联。
[0073]
在本实施例中,上述线性规划方程的约束条件还可以包括多个待运输物品中的第一待运输物品与第二待运输物品不与同一个候选容器关联,即,第一待运输物品与第二待运输物品在运输时,不放入同一个容器中。具体地,该约束条件可以如公式(3)所示:
[0074]
[0075]
其中,属于集合ωs中的待运输物品,两两之间不能使用同一容器进行运输(在实际应用中,属于集合ωs中的待运输物品不能使用同一容器进行运输的原因可以是物品的品类不相容,运输起/止点不相近等);s表征集合ωs中的待运输物品的标识。
[0076]
在本实施例中,上述线性规划方程的约束条件还可以包括多个待运输物品中的第三待运输物品不与预设容器规格的候选容器关联,即,第三待运输物品不使用预设容器规格的容器进行运输。具体地,该约束条件可以如公式(4)所示:
[0077][0078]
其中,集合φ中包括不能关联的待运输物品与容器规格的组合,i

表征第三待运输物品的标识,k

表征预设容器规格的标识。
[0079]
本实施例中,通过将第一待运输物品与第二待运输物品不与同一候选容器关联作为线性规划方程的约束条件,或者将第三待运输物品不与预设容器规格的候选容器关联作为线性规划方程的约束条件,可以提高运确定信息的灵活性。
[0080]
可选地,线性规划方程的约束条件还包括以下条件:
[0081]
∑iy
ij
=1
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0082]
∑jx
jk
=1
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0083]yij
∈{0,1}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)
[0084]
x
jk
∈{0,1}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)
[0085]zjv
∈{0,1,2,3,...}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)
[0086]
约束条件(5)表示一件物品必须且只能置于同一个容器中(物品完整性限定),约束条件(6)表示每个容器必须且只能够选择一个容器类型(容器完整性限定)。约束条件(7)和(8)表示需要求解的变量yij和x
jk
取值只能为0或1(选择限定)。约束条件(9)表示需要求解的变量zjv只能取非负整数(取值限定)。
[0087]
可选地,在步骤305中,与每一个候选容器对应的预设数量的确定方法包括:采用目标数量估计模型,确定将候选容器中的待运输物品从运输起始地运送至运输目的地后,确保候选容器中的待运输物品符合预期运达状态时、所需的运输耗材的种类及数量;其中,目标数量估计模型包括:容器中盛放的运输耗材的种类及数量,与将该容器中盛放的物品从运输起始地运输至运输目的地时、该物品的运达状态之间的映射关系。
[0088]
在本实施例中,与每一个候选容器对应的预设数量的确定方法包括:采用目标数量估计模型确定将候选容器中的待运输物品从运输起始地运送至运输目的地后,确保候选容器中的待运输物品符合预期运达状态时所需要的运输耗材的种类以及数量。其中,目标数量估计模型包括:容器中盛放的运输耗材的种类以及数量,与将该容器中盛放的物品从运输起始地运输至运输目的地时,该物品的运达状态之间的映射关系。
[0089]
具体地,可以将待运输物品的运输起始地、待运输物品的运输目的地、待运输物品的预期运达状态,待运输物品的参数输入目标数量估计模型,以获得目标数量估计模型输出的所需运输耗材的种类以及数量。
[0090]
若待运输物品为生鲜食品,待运输物品的预期运达状态为冷冻状态,此时,步骤305中,将每一个候选容器中所盛放的运输耗材的数量,满足与该候选容器对应的预设数量,作为线性规划方程的约束条件,可以表示成如下公式(10):
[0091][0092]
其中,公式(10)表征在运输起始地的天气状况为αj、运输目的地的天气状况为βj、运输距离/运输时间为γj的情况下,针对第j个候选容器,置于该候选容器中的数量为z的冷量耗材v使得置于该候选容器中的全部待运输物品i不会化冻。即,可以将f(
·
)作为目标数量估计模型(该场景下也可以称之为化冻模型),当f(
·
)>0则表示待运输冷链食品不会化冻,当f(
·
)<0则表示待运输冷链食品会化冻,其中,目标数量估计模型f(
·
)可以基于深度学习方法训练得到。
[0093]
若待运输物品为易碎物品(如,工艺品、玻璃制品等等),待运输物品的预期运达状态为未发生破损,此时,步骤305中,将每一个候选容器中所盛放的运输耗材的数量,满足与该候选容器对应的预设数量,作为线性规划方程的约束条件,可以表示成如下公式(11):
[0094][0095]
其中,公式(11)表征在运输起始地的路况/运输交通工具的颠簸状态为qj、运输目的地的路况/运输交通工具的颠簸状态为wj、运输距离/运输时间/运输过程中的最大颠簸状态为ej的情况下,针对第j个候选容器,置于该候选容器中的数量为z的防护耗材v使得置于该候选容器中的全部待运输物品i不会发生破损。即,可以将f(
·
)作为目标数量估计模型(该场景下也可以称之为防护模型),当f(
·
)>0则表示待运输易碎物品不会发生破损,当f(
·
)<0则表示待运输易碎物品会发生破损。
[0096]
可以理解,该实施例中仅针对待运输物品为冷链食品或者为易碎物品进行了举例,在实际应用场景中,待运输物品还可以是各种具有运达状态要求的物品,相应的模型f(
·
)以及模型中的参量的选择可以基于待运输物品以及其预期的运达状态进行确定。
[0097]
本实施例中,采用目标数量估计模型确定每一个候选容器中需要存放的运输耗材的预设数量,可以提高确定预设数量的准确性以及效率。
[0098]
可选地,目标数量估计模型的训练方法包括:获取样本数据以及样本数据的标签,其中,样本数据中包括容器中盛放物品的参数、运输耗材的种类及数量、运输起始地的环境信息、运输目的地的环境信息、运输距离和/或时间信息,样本数据的标签包括容器中所盛放的物品的运达状态;获取初始数量估计模型,将样本数据作为初始数量估计模型的输入,将样本数据的标签作为初始数量估计模型的期望输出,训练初始数量估计模型,并得到目标数量估计模型。
[0099]
在本实施例中,可以获取样本数据以及样本数据的标签,样本数据包括容器中盛放物品的参数(如物品的体积、物品的质量等)、容器中盛放的运输耗材的种类以及数量、运输起始地的环境信息、运输目的地的环境信息、运输距离和/或运输时间信息,样本数据可以包括不同物品的参数、不同运输耗材、运输耗材的不同数量、不同运输起始地/同一运输起始地的不同环境信息、不同运输目的地/同一运输目的地的不同环境信息、不同运输距离和/或运输时间信息的各种排列组合,样本数据的标签可以包括上述各种排列组合所导致的物品的运达状态。获取初始数量估计模型,并将样本数据作为初始数量估计模型的输入,将样本数据的标签作为初始数量估计模型的期望输出,对初始数量估计模型进行迭代的训练,以得到目标数量估计模型。
[0100]
例如,在训练上述公式(10)中的目标数量估计模型时,可以将样本数据中每种冷
链耗材的不同用量采用向量表示;运输起始地的温度或湿度等信息用向量αj表示;运输目的地的温度或湿度等信息用向量βj表示;运输距离长度用向量γj表示;模型f(
·
)可以用一个输出层为sigmoid(激活函数)的神经网络进行建模,以利用样本数据以及样本数据的标签训练模型以得到目标数量估计模型。标签可以采用“0”、“1”标签,当标签为“0”时表示物品的运达状态为化冻,当标签为“1”时表示物品的运达状态为不化冻,可以理解,由于采用“0”、“1”标签所训练的神经网络的输出在0和1之间,在使用目标数量估计模型时,可以引入冗余机制,以避免临界值,例如,在使用上述公式(10)作为线性规划方程的约束条件时,可以具体采用f(
·
)-0.5>0作为该约束条件,以使得在该约束条件下所确定出的z
jv
远离化冻临界值。
[0101]
继续参考图4,示出了根据本公开的用于确定运输信息的方法的又一个实施例的流程400,包括以下步骤:
[0102]
步骤401,获取多个待运输物品的属性信息,待运输物品的属性信息包括:待运输物品的体积、待运输物品的品类。
[0103]
步骤402,针对任意品类的待运输物品,建立包括容器成本、以及运输耗材成本的成本方程,其中,容器成本包括用于盛放多个待运输物品的至少一个候选容器的总成本,运输耗材成本包括置于至少一个候选容器中的运输耗材的总成本。
[0104]
步骤403,将最小化成本方程作为线性规划方程的目标函数。
[0105]
步骤404,将针对每一个候选容器,置于该候选容器中的待运输物品的体积与置于该候选容器中的运输耗材的体积总和,不超过候选容器的容积,作为线性规划方程的约束条件。
[0106]
步骤405,将每一个候选容器中所盛放的运输耗材的数量,满足与该候选容器对应的预设数量,作为线性规划方程的约束条件。
[0107]
步骤406,将目标函数的求解结果作为用于盛放待运输物品的目标容器、以及每一个目标容器中所盛放的与待运输物品的品类对应的运输耗材的种类及数量。
[0108]
步骤407,将目标容器的信息以及与目标容器对应的运输耗材的信息,确定为与多个待运输物品关联的运输信息。
[0109]
本实施例中对步骤401、步骤402、步骤403、步骤404、步骤405、步骤406、步骤407的描述与步骤301、步骤302、步骤303、步骤304、步骤305、步骤306、步骤307的描述一致,此处不再赘述。
[0110]
求解上述线性规划方程的方法包括:
[0111]
步骤408,获取多种物品装箱情况下的多个二值向量,二值向量中的向量值表征待运输物品与候选容器之间的映射关系,其中,向量值的第一坐标表征待运输物品的标识,向量值的第二坐标表征候选容器的标识。
[0112]
在本实施例中,可以获取多种物品装箱情况下的多个二值向量,每个二值向量中的向量值表征待运输物品与候选容器之间的映射关系,即待运输物品是否置于候选容器中,二值向量中的每一个向量值所在的第一坐标表征待运输物品的标识,向量值所在的第二坐标表征候选容器的标识。
[0113]
例如,二值向量y
ij
中的坐标i表征待运输物品的标识、坐标j表征候选容器的标识,二值向量y
ij
共有两种取值,其中,y
ij
=1表征待运输物品i置于候选容器j中,y
ij
=0表征待
运输物品i未置于候选容器j中。y
ij
={y
12
,y
13
,y
21
,y
22
}={0,1,1,0}表征待运输物品1未置于候选容器2中,待运输物品1置于候选容器3中,待运输物品2置于候选容器1中,待运输物品2未置于候选容器2中。
[0114]
步骤409,进行以下迭代操作:
[0115]
步骤4091,针对每一个二值向量所表征的待运输物品与候选容器之间的映射关系,通过线性搜索确定出采用每种运输耗材时,确保候选容器中的待运输物品符合预期运达状态所需要的运输耗材的数量。
[0116]
在本实施例中,针对每一个二值向量所表征的待运输物品与候选容器之间的映射关系,通过线性搜索,确定出采用每种运输耗材时,确定候选容器中的待运输物品符合预期运达状态所需要的运输耗材的数量。
[0117]
步骤4092,根据所确定的每种运输耗材的数量、以及该种运输耗材的单位成本,确定出每个候选容器对应每种运输耗材时的耗材成本。
[0118]
在本实施例中,根据所确定的每种运输耗材的数量、以及每种运输耗材的单位成本,确定出每个候选容器对应每种运输耗材时的耗材成本。
[0119]
步骤4093,将最小耗材成本所对应的运输耗材的种类、以及该种运输耗材的数量,确定为每个候选容器盛放的运输耗材的种类以及数量。
[0120]
在本实施例中,将最小耗材成本所对应的运输耗材的种类以及该种运输耗材所需要的数量,确定为每个候选容器盛放的运输耗材的种类以及数量。
[0121]
步骤4094,根据每个候选容器盛放的运输耗材的种类以及数量,确定每个候选容器盛放的运输耗材的总体积。
[0122]
在本实施例中,根据每个候选容器盛放的运输耗材的种类以及数量,确定出该候选容器中所称方的运输耗材的总体积。
[0123]
步骤4095,针对每个候选容器,将能够容纳该候选容器中盛放的运输耗材的总体积、以及该候选容器盛放的待运输物品的总体积的容器中,成本最小的容器的容器规格确定为该候选容器的容器规格。
[0124]
在本实施例中,可以针对每个候选容器,将能够容纳该候选容器中盛放的运输耗材的总体积以及该候选容器盛放的待运输物品的总体积的全部容器中,成本最小的容器的容器规格确定为该候选容器的容器规格。
[0125]
步骤4096,基于预设条件,从多个二值向量中选择至少两个二值向量,针对至少两个二值向量进行基于遗传算法的交叉算子操作,获得新的二值向量,针对新的二值向量进行迭代操作,直到迭代操作满足停止条件,停止迭代操作。
[0126]
在本实施例中,在确定出与多个二值向量中的每一个二值向量对应的最小耗材成本以及最小容器成本中,选出至少两个符合预设条件的耗材成本以及容器成本所对应的二值向量,其中,预设条件可以是成本阈值。针对该至少两个二值向量进行基于遗传算法的交叉算子操作,以获得交叉算子后的新的二值向量,将该新的二值向量进行步骤4091至步骤4096的迭代操作,直到迭代操作满足停止条件,则停止迭代操作。其中,迭代操作的停止条件可以是在连续的几次迭代操作后,成本方程(公式(1))的值不再有明显的减小(即,减小程度小于阈值),迭代操作的停止条件还可以是迭代次数满足次数阈值等。
[0127]
上述步骤4091至步骤4096可以具体为:
[0128]
第一步,生成多组y
ij
的值,作为遗传算法中原始的染色体群。
[0129]
第二步,对每一组y
ij
,进行如下步骤来计算f(y
ij
):对所有的j(即每一个候选容器),通过线性搜索的方式对每个v去求解使的z
jv
的最小值,并记录其对应的成本z
jv
δv;
[0130]
对于每一组置于同一个候选容器中的待运输物品,在所有运输耗材的选项中选取z
jv
δv最小的运输耗材以及使用数量,并记录该运输耗材的种类和使用数量;
[0131]
在基于前一步确定z
jv
的取值后,在能够容纳每一组需要置于同一个候选容器内的待运输物品以及对应的运输耗材的容器中,选择成本最低的容器的容器规格,将该容器规格作为x
jk
;并计算和当前的z
jv
和x
jk
对应的总耗材成本,记录为f(y
ij
)。
[0132]
第三步,基于总耗材成本,从多组y
ij
中选出至少两组y
ij
,并基于遗传算法,对该至少两组y
ij
进行交叉算子操作,对交叉算子后获得的新的y
ij
迭代进行第二步以及第三步的运算,直到迭代停止。
[0133]
例如,y
ij
的取值可以表示为一个由0和1组成的二值向量,在遗传算法中首先随机产生多个二值向量,每个向量代表成本优化问题的一组解。之后,从多个二值向量中选取质量较好的解两两之间进行交叉,解的质量可以用公式(1)的值来进行评价(可以理解,公式(1)的值越小,表示解的质量越高)。对选取的两个向量(用a和b表示)进行交叉的过程可以是:随机选取一个交叉点,然后向量a在交叉点之前的部分和向量b在交叉点之后的部分组合,变成一个新的向量,向量a在交叉点之后的部分与向量b在交叉点之前的部分组合,生成另一个新的向量,如a=01001,b=10110,选择的交叉点为第二个位置,则产生的两个新的向量分别为01110和10001。用这种方式将所产生的向量群体更新后再进入下一次迭代。
[0134]
步骤410,从最后一轮迭代操作所采用的多个二值向量中,确定出目标二值向量。
[0135]
在本实施例中,由于在多次迭代操作中,基于遗传算法可以逐步获得成本方程(公式(1))的更优的解(即,二值向量y
ij
),可以认为在最后一次迭代操作所采用的二值向量(y
ij
)是全局最优解,输出最优的(对应成本方程的最小值的)y
ij
及对应的z
jv
和x
jk
,作为待运输物品装箱组合方式(即,哪个待运输物品置于哪个容器中),每个目标容器中所放置的运输耗材的种类以及数量,和每个目标容器所采用的容器规格的推荐结果。即,将最后一轮迭代操作中,针对每个候选容器所确定的成本最小的容器的容器规格确定为每个候选容器的目标容器规格,将用于确定出每个目标容器规格的运输耗材的种类以及数量确为每个目标容器所对应的运输耗材的目标种类以及目标数量,将用于确定出每个目标容器规格所采用的二值向量确定为目标二值向量。
[0136]
本实施例中,第一,由于在确定了若干需要置于同一个容器的待运输物品以及每个容器中放置的运输耗材的种类以及数量后(即,容器中盛放物品的总体积已知后),可以在能够容纳这些物品的容器选择成本最低的容器(即,选择容器规格)。由于每一组待运输物品之间的容器选择是互相独立的(即,每种容器规格下容器的数量不受限制),所以选择容器规格的全局最优解与局部最优解相同。
[0137]
第二,在给定了需要置于同一个容器中的待运输物品后,运输耗材的选择也可以通过求解一个小规模的问题得到。在其它条件不变的前提下,同一种运输耗材的用量越大,其体现的性能也就越强(如,冷链运输中,冷链耗材的用量越大则制冷能力越强;工艺品运输中,防护耗材的用量越大则防撞/物品保护能力越强),而由于置于同一个容器内的待运
输物品通常会送往同一个目的地,公式(10)中αj,βj,γj这三个参数是不变的,即,对于某种运输耗材v,如果则在增加其中某一种运输耗材的用量或保持不变时,该条件依然成立。因此,针对每一种运输耗材,可以进行线性搜索,从1开始逐一增加,直到的值大于0为止。利用这一方法,在给定了需要置于同一个容器中的待运输物品之后,可以求得能够确保待运输物品满足运达状态的每种运输耗材的最小用量。而在这些选择中可以确定出成本最小的一种运输耗材,以及可以同时确定出该种运输耗材的最小用量。与上述容器规格的选择类似,运输耗材的选择在每一个容器都达到各自的局部最优时也实现了全局最优。
[0138]
基于上述第一、第二所述特性,本实施例采用对y
ij
进行线性搜索,在给定一组y
ij
之后,根据上述两点去求解相对该组y
ij
最优的z
jv
和x
jk
,进而得到相应的成本。因此认为成本是只和y
ij
相关的函数,表示为f(y
ij
)。由于f(y
ij
)是高度非线性的,在此使用遗传算法对其进行搜索求解,可以提高求得最优解的效率。
[0139]
进一步参考图5,作为对上述各图所示方法的实现,本公开提供了一种用于确定运输信息的装置的一个实施例,该装置实施例与图2、图3和图4所示的方法实施例相对应,该装置具体可以应用于各种电子设备中。
[0140]
如图5所示,本实施例的用于确定运输信息的装置,包括:获取单元501、第一确定单元502、第二确定单元503。其中,获取单元,被配置为获取多个待运输物品的属性信息;第一确定单元,被配置为根据多个待运输物品的属性信息,确定至少一个用于盛放多个待运输物品的目标容器的信息,以及置于每一个目标容器中的运输耗材的信息;第二确定单元,被配置为将目标容器的信息以及与目标容器对应的运输耗材的信息,确定为与多个待运输物品关联的运输信息。
[0141]
在一些实施例中,待运输物品的属性信息包括:待运输物品的体积、待运输物品的品类;第一确定单元,包括:第一确定模块,被配置为采用线性规划方程,根据多个待运输物品的体积、待运输物品的品类,确定至少一个用于盛放多个待运输物品的目标容器的信息,以及置于每一个目标容器中的运输耗材的信息。
[0142]
在一些实施例中,第一确定模块,包括:方程构建模块,被配置为针对任意品类的待运输物品,建立包括容器成本、以及运输耗材成本的成本方程,其中,容器成本包括用于盛放多个待运输物品的至少一个候选容器的总成本,运输耗材成本包括置于至少一个候选容器中的运输耗材的总成本;目标函数构建模块,被配置为将最小化成本方程作为线性规划方程的目标函数;第一约束条件构建模块,被配置为将针对每一个候选容器,置于该候选容器中的待运输物品的体积与置于该候选容器中的运输耗材的体积总和,不超过候选容器的容积,作为线性规划方程的约束条件;第二约束条件构建模块,被配置为将每一个候选容器中所盛放的运输耗材的数量,满足与该候选容器对应的预设数量,作为线性规划方程的约束条件;计算模块,被配置为将目标函数的求解结果作为用于盛放待运输物品的目标容器、以及每一个目标容器中所盛放的与待运输物品的品类对应的运输耗材的种类及数量。
[0143]
在一些实施例中,线性规划方程的约束条件还包括以下至少一项:多个待运输物品中的第一待运输物品与第二待运输物品不与同一个候选容器关联;多个待运输物品中的第三待运输物品不与预设容器规格的候选容器关联。
[0144]
在本实施例中,与每一个候选容器对应的预设数量的确定方法包括:采用目标数
量估计模型,确定将候选容器中的待运输物品从运输起始地运送至运输目的地后,确保候选容器中的待运输物品符合预期运达状态时、所需的运输耗材的种类及数量;其中,目标数量估计模型包括:容器中盛放的运输耗材的种类及数量,与将该容器中盛放的物品从运输起始地运输至运输目的地时、该物品的运达状态之间的映射关系。
[0145]
在本实施例中,目标数量估计模型的训练方法包括:获取样本数据以及样本数据的标签,其中,样本数据中包括容器中盛放物品的参数、运输耗材的种类及数量、运输起始地的环境信息、运输目的地的环境信息、运输距离和/或时间信息,样本数据的标签包括容器中所盛放的物品的运达状态;获取初始数量估计模型,将样本数据作为初始数量估计模型的输入,将样本数据的标签作为初始数量估计模型的期望输出,训练初始数量估计模型,并得到目标数量估计模型。
[0146]
在一些实施例中,求解线性规划方程的方法包括:获取多种物品装箱情况下的多个二值向量,二值向量中的向量值表征待运输物品与候选容器之间的映射关系,其中,向量值的第一坐标表征待运输物品的标识,向量值的第二坐标表征候选容器的标识;进行以下迭代操作:针对每一个二值向量所表征的待运输物品与候选容器之间的映射关系,通过线性搜索确定出采用每种运输耗材时,确保候选容器中的待运输物品符合预期运达状态所需要的运输耗材的数量;根据所确定的每种运输耗材的数量、以及该种运输耗材的单位成本,确定出每个候选容器对应每种运输耗材时的耗材成本;将最小耗材成本所对应的运输耗材的种类、以及该种运输耗材的数量,确定为每个候选容器盛放的运输耗材的种类以及数量;根据每个候选容器盛放的运输耗材的种类以及数量,确定每个候选容器盛放的运输耗材的总体积;针对每个候选容器,将能够容纳该候选容器中盛放的运输耗材的总体积、以及该候选容器盛放的待运输物品的总体积的容器中,成本最小的容器的容器规格确定为该候选容器的容器规格;基于预设条件,从多个二值向量中选择至少两个二值向量,针对至少两个二值向量进行基于遗传算法的交叉算子操作,获得新的二值向量,针对新的二值向量进行迭代操作,直到迭代操作满足停止条件,停止迭代操作;从最后一轮迭代操作所采用的多个二值向量中,确定出目标二值向量。
[0147]
上述装置500中的各单元与参考图2、图3和图5描述的方法中的步骤相对应。由此上文针对用于确定运输信息的方法描述的操作、特征及所能达到的技术效果同样适用于装置500及其中包含的单元,在此不再赘述。
[0148]
根据本技术的实施例,本技术还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
[0149]
如图6所示,是根据本技术实施例的用于确定运输信息的方法的电子设备600的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本技术的实现。
[0150]
如图6所示,该电子设备包括:一个或多个处理器601、存储器602,以及用于连接各部件的接口,包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接,并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理,包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如,耦合至接口的
显示设备)上显示gui的图形信息的指令。在其它实施方式中,若需要,可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样,可以连接多个电子设备,各个设备提供部分必要的操作(例如,作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图6中以一个处理器601为例。
[0151]
存储器602即为本技术所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中,该存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令,以使该至少一个处理器执行本技术所提供的用于确定运输信息的方法。本技术的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令,该计算机指令用于使计算机执行本技术所提供的用于确定运输信息的方法。
[0152]
存储器602作为一种非瞬时计算机可读存储介质,可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块,如本技术实施例中的用于确定运输信息的方法对应的程序指令/模块(例如,附图5所示的获取单元501、第一确定单元502、第二确定单元503)。处理器601通过运行存储在存储器602中的非瞬时软件程序、指令以及模块,从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理,即实现上述方法实施例中的用于确定运输信息的方法。
[0153]
存储器602可以包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序;存储数据区可存储根据用于提取视频片段的电子设备的使用所创建的数据等。此外,存储器602可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非瞬时存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中,存储器602可选包括相对于处理器601远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至用于提取视频片段的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0154]
用于确定运输信息的方法的电子设备还可以包括:输入装置603、输出装置604以及总线605。处理器601、存储器602、输入装置603和输出装置604可以通过总线605或者其他方式连接,图6中以通过总线605连接为例。
[0155]
输入装置603可接收输入的数字或字符信息,以及产生与用于提取视频片段的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入,例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置604可以包括显示设备、辅助照明装置(例如,led)和触觉反馈装置(例如,振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于,液晶显示器(lcd)、发光二极管(led)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中,显示设备可以是触摸屏。
[0156]
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用asic(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
[0157]
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令,并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的,术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指
令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如,磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(pld)),包括,接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
[0158]
为了提供与用户的交互,可以在计算机上实施此处描述的系统和技术,该计算机具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
[0159]
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
[0160]
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
[0161]
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本技术中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本技术公开的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
[0162]
上述具体实施方式,并不构成对本技术保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本技术的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本技术保护范围之内。
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