(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 202211340995.7 (22)申请日 2022.10.30 (71)申请人 合肥焕智科技有限公司 地址 230088 安徽省合肥市高新区创新大 道2800号创新产业园二期J1栋A座13 层 (72)发明人 方俊　丁伯双　李长好　陶慧　 胡薇薇　张家星　张睿　 (74)专利代理 机构 深圳天融专利代理事务所 (普通合伙) 44628 专利代理师 张莉 (51)Int.Cl. G06Q 10/08(2012.01) G06Q 10/04(2012.01) G06F 30/20(2020.01) (54)发明名称 一种基于人工智能的托盘识别分析方法 (57)摘要 本发明涉及托盘识别技术领域， 具体公开提 供了一种基于人工智能的托盘识别分析方法。 该 基于人工智能的托盘识别分析方法， 具体通过过 获取待运输货物基本信息以及待运输物品对应 关联运输托盘的运输信息， 进行需求托盘数目预 测， 同时通过构建模型的方式进行承托模拟， 由 此确认实际需求托盘数目和物品摆放规则， 一方 面有效的解决了当前技术缺乏基于物品装载层 面托盘识别分析的问题， 打破了当前技术存在的 局限性， 提高了托盘装载的精准性和合理性， 并 且还为叉车后续作业计划部署提供明确的方向， 从而促进了叉车后续作业进程。 同时提高了托盘 装载的针对性和灵活性， 保障了托盘中物品摆放 的合理性、 可靠性和规范性。 权利要求书4页 说明书12页 附图1页 CN 115392842 A 2022.11.25 CN 115392842 A 1.一种基于人工智能的托盘识别分析 方法， 其特 征在于： 该 方法包括以下步骤： 步骤S1、 待运输货物基本信息获取： 统计目标仓储当前待运输物品数目， 并提取当前待 运输物品对应的运输路径信息、 关联运输托盘型号和基本属性信息； 步骤S2、 待运输货物托盘运输信息获取： 将当前待运输物品对应关联运输托盘记为目 标托盘， 基于目标托盘对应的型号， 从信息库中定位出目标托盘对应的运输信息； 步骤S3、 需求托盘数目预测分析： 进行需求托盘数目预测分析， 得到当前待运输物品对 应需求托盘数目， 并记为K； 步骤S4、 模型构建与承托模拟： 构建各托盘模拟模型和各待运输物品模拟模型， 并进行 承托模拟， 由此 得到承托模拟信息； 步骤S5、 托盘运输模拟信息解析： 对承托模拟信息进行解析， 得到实际需求托盘数目以 及物品摆放 规则； 步骤S6、 托盘模拟解析信息反馈： 将实际需求托盘数目以及物品摆放规则反馈至目标 仓储当前运输管理人员。 2.如权利要求1所述的一种基于人工智能的托盘识别分析方法， 其特征在于： 所述进行 需求托盘数目预测分析， 具体分析 过程为： 步骤S3‑1、 从目标托盘对应的运输信息中定位出额定承托高度、 额定动态载重和额定 承托面积； 步骤S3‑2、 从当前待运输物品对应的基本属性信息中定位出重量、 高度和基准放置面 对应的面积； 步骤S3‑3、 基于当前待运输物品对应的高度和目标托盘对应的额定承托高度， 通过分 析公式 计算得出目标托盘对应的预计承托层 数， 表示向下 取整符号； 步骤S3‑4、 基于当前待运输物品基准放置面对应的面积和目标托盘对应的额定承托面 积， 通过分析公式 分析得到目标托盘预计单层 承托物品数目， 由此根据目标托盘对应的预计承托层数以及预计单层承托物品数目， 计算 得出目标托盘尺寸层面对应的预计最大承托物品数目； 步骤S3‑5、 基于当前待运输物品对应的重量和目标托盘对应的额定动态载重， 通过分 析公式 计算得出目标托盘载重层面对应的最大承托物品 数目； 步骤S3‑6、 基于目标托盘尺寸层面对应的最大承托物品数目、 目标托盘载重层面对应 的最大承托物品数目， 确认目标托盘许 可承托待运输物品数目； 步骤S3‑7、 基于计算公式 计算得出对当前待运输 物品对应需求 托盘数目， 其中， 表示向上 取整符号。 3.如权利要求2所述的一种基于人工智能的托盘识别分析方法， 其特征在于： 所述确 认 目标托盘许 可承托待运输物品数目， 具体确认过程包括以下步骤：权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115392842 A 2第一步、 计算目标托盘对应的额定承托空间体积， 并提取当前待运输物品对应 体积； 第二步、 将当前待运输物品对应的重量、 目标托盘尺寸层面对应的最大承托物品数目 和 目 标 托 盘 对 应 的 额 定 动 态 载 重 分 别 记 为 和 ，依 据 分 析 公 式 分析得到目标托盘尺寸层面对应载重符合评估指数 ， 为设定的托盘参照载重偏差， 为设定的托盘载重 评估修正因子； 第三步、 根据当前待运输物品对应体积、 目标托盘对应的额定承托空间体积以及目标 托盘载重层面对应的最大承托物品数目， 同理分析得到目标托盘载重层面对应体积符合评 估指数； 第四步、 将目标托盘尺寸层面对应载重符合评估指数与目标托盘载重层面对应体积符 合评估指数进 行对比， 若目标托盘尺寸层面对应载重符合评估指数大于或者等于目标托盘 载重层面对应体积符合评估指数， 则将目标托盘尺寸层面对应的最大承托物品数目作为目 标托盘许可承托待运输物品数目， 反之则将目标托盘载重层面对应的最大承托物品数目作 为目标托盘许 可承托待运输物品数目。 4.如权利要求1所述的一种基于人工智能的托盘识别分析方法， 其特征在于： 所述承托 模拟信息包括静态承托模拟信息和动态承托模拟信息， 其中， 静态承托模拟信息的具体获 取过程为： 基于目标托盘对应的型号， 从信息库中定位出目标托盘对应型号的各设定摆放模式， 并将各设定摆放模式作为各摆放模拟场景， 同时从信息库中定位出各设定摆放模式对应的 摆放规则； 将各待运输物品模拟模型按照各摆放模拟场景对应的摆放规则依次在托盘模拟模型 进行摆放， 组成静态承托模拟模型， 并统计各摆放模拟场景下对应的静态承托模拟模型数 目； 从各摆放模拟场景下对应的各静态承托模拟模型中提取出承托待运输物品模拟模型 最大超出体积、 各承托层内承托待运输物品模拟模型数目、 各承托层内各承托待运输物品 模拟模型之间的距离以及各承托层内各承托待运输物品模拟模型对应的重心点位置和中 心点位置， 并作为各摆放模拟场景下各静态承托模拟模型对应的基本模拟信息， 由此将各 摆放模拟场景下对应的静态承托模拟模型数目和各静态承托模拟模型对应的基本模拟信 息作为静态承托模拟信息 。 5.如权利要求4所述的一种基于人工智能的托盘识别分析方法， 其特征在于： 所述动态 承托模拟信息的具体获取 过程为： 基于各摆放模拟场景下各静态承托模拟模型中各承托层内承托待运输物品模拟模型 数目设定参照 动态承托模型； 从当前待运输物品对应的运输路径信息提取 出路径类型， 并构建物品运输模拟场景； 从当前待运输物品对应的运输路径信 息中提取出各拐弯 处对应的位置， 在各拐弯处进 行动态承托监测点选取， 并在物品运输模拟场景中进 行各拐弯处以及各拐弯处中各动态承 托监测点标注； 将各摆放模拟场景下对应的参照承托模型在物品运输模拟场景中进行动态承托模拟，权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115392842 A 3