一种安装状态识别方法、安装方法及安装状态识别装置

本发明公开了一种安装状态识别方法、安装方法及安装状态识别装置，方法包括以下步骤：获取电芯组件上N组极耳的偏移距离；根据所述偏移距离与基准值，确定所述极耳与安装孔之间的偏移状态。本发明通过获取电芯组件上N组极耳的偏移距离，根据每一偏移距离与基准值，确定每一组所述极耳与每一安装孔之间的偏移状态，而确定的偏移状态能够表征极耳与安装孔是否能进行自动安装，即基于极耳本身相对基准位置的偏移距离并结合基准值确定极耳的偏离程度，从而确定极耳与安装孔之间的偏移状态，能够判断极耳与安装孔之间是否能进行自动安装，为后续实现极耳与安装孔的自动安装以提高安装效率提供了可能性。本发明可广泛应用于电池生产领域。2100433B

智能货柜内货品识别方法及装置、智能货柜专利目的

《智能货柜内货品识别方法及装置、智能货柜》提供一种智能货柜内货品识别方法及装置、智能货柜，能够对智能货柜内的货品进行准确且快速的识别，仅需将把货品分类摆放即可，无需核对数量，有效节省了人力成本。

智能货柜内货品识别方法及装置、智能货柜技术方案

《智能货柜内货品识别方法及装置、智能货柜》提供以下技术方案：第一方面，该发明提供一种智能货柜内货品识别方法，所述货品识别方法包括：接收目标智能货柜的货品识别指令；采集所述目标智能货柜的内部货品图像，并获取该目标智能货柜内各类货品的重量变化值，其中，所述内部货品图像中包含有当前目标智能货柜中的全部货品；以及，对所述内部货品图像进行图像识别，得到所述目标智能货柜中数量发生变化的各类货品的类型；根据所述目标智能货柜中发生变化的各类货品的类型和对应的重量变化值，确定所述目标智能货柜中数量发生变化的各类货品的数量。进一步地，所述智能货柜内货品识别方法还包括：基于所述目标智能货柜中发生变化的各类货品的类型和数量，更新该目标智能货柜的货品实时信息。进一步地，所述接收目标智能货柜的货品识别指令包括：接收针对所述目标智能货柜的用户身份识别信息或交易信息；向所述目标智能货柜发送柜门开启指令，使得所述目标智能货柜根据该柜门开启指令开启柜门的门锁；以及，接收所述目标智能货柜在柜门开启再关闭后发送的货品识别指令。进一步地，所述接收针对所述目标智能货柜的用户身份识别信息或交易信息，包括：接收用户通过用终端设备以扫描二维码的方式连接进入所述目标智能货柜对应的应用APP后，在该应用APP中发送的用户身份识别信息或交易信息；其中，所述二维码设置在所述目标智能货柜的外壁上。进一步地，所述接收针对所述目标智能货柜的用户身份识别信息或交易信息，包括：接收以人脸图像识别的方式获取的用户身份识别信息或交易信息；其中，所述人脸图像识别的方式包括：通过设置在所述目标智能货柜的外壁上的图像采集设备获取位于所述目标智能货柜外的用户的人脸图像，并对该人脸图像进行人脸图像识别。进一步地，所述采集所述目标智能货柜的内部货品图像，并获取该目标智能货柜内各类货品的重量变化值，包括：控制设置在所述目标智能货柜内的多个图像采集设备采集所述目标智能货柜的内部货品图像，其中，不同的图像采集设备用于采集所述目标智能货柜中不同货架上的货品图像，且全部货架上的货品图像组成所述内部货品图像；以及，控制分别设置在所述目标智能货柜中各个货架上的重量传感器采集各个货架上的货品的重量变化值，其中，同一货架上摆放同一类型的货品。进一步地，所述对所述内部货品图像进行图像识别，得到所述目标智能货柜中数量发生变化的各类货品的类型，包括：对所述内部货品图像进行图像识别，得到所述目标智能货柜中数量发生变化的货品的图像特征；以及，根据所述货品的图像特征和预设的货品图像特征库，确定所述目标智能货柜中数量发生变化的货品的类型；其中，所述货品图像特征库中存储有货品的类型和图像特征之间的对应关系。进一步地，所述根据所述目标智能货柜中数量发生变化的各类货品的类型和对应的重量变化值，确定所述目标智能货柜中数量发生变化的各类货品的数量，包括：根据所述目标智能货柜中数量发生变化的各类货品的类型和对应的重量变化值，以及，预获取的货品重量库，计算得到所述目标智能货柜中数量发生变化的各类货品的数量初值；以及，根据所述各类货品的数量初值确定所述目标智能货柜中数量发生变化的各类货品的数量；其中，所述货品重量库中存储有货品的类型和货品重量之间的对应关系。

进一步地，所述根据所述各类货品的数量初值确定所述目标智能货柜中数量发生变化的各类货品的数量，包括：若所述各类货品的数量初值为整数，则直接将该数量初值确定所述目标智能货柜中数量发生变化的各类货品的数量；若所述各类货品的数量初值为非整数，则根据所述数量初值的小数部分的数值确定所述目标智能货柜中数量发生变化的各类货品的数量。进一步地，所述根据所述数量初值的小数部分的数值确定所述目标智能货柜中数量发生变化的各类货品的数量，包括：判断所述数量初值的小数部分的数值是否处于允许误差范围内；若是，则将该数量初值进行四舍五入，并将四舍五入后的值确定所述目标智能货柜中数量发生变化的各类货品的数量；若否，则向用户的终端设备发送货品确认指令。进一步地，所述更新该目标智能货柜的货品实时信息，包括：在所述目标智能货柜对应的应用APP中更新该目标智能货柜的货品实时信息。进一步地，所述货品识别方法还包括：若检测获知所述目标智能货柜中的某类货品的数量低于对应的补货阈值，则向补货人员的终端设备发送补货告知信息。第二方面，《智能货柜内货品识别方法及装置、智能货柜》提供一种智能货柜内货品识别系统，所述货品识别系统包括：货品识别指令接收模块，用于接收目标智能货柜的货品识别指令；图像及重量采集模块，用于采集所述目标智能货柜的内部货品图像，并获取该目标智能货柜内各类货品的重量变化值，其中，所述内部货品图像中包含有当前目标智能货柜中的全部货品；增减货品类型识别模块，用于对所述内部货品图像进行图像识别，得到所述目标智能货柜中数量发生变化的货品的类型；增减货品数量识别模块，用于对所述内部货品图像进行图像识别，得到所述目标智能货柜中数量发生变化的各类货品的类型。第三方面，《智能货柜内货品识别方法及装置、智能货柜》提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述智能货柜内货品识别方法的步骤。第四方面，《智能货柜内货品识别方法及装置、智能货柜》提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述智能货柜内货品识别方法的步骤。第五方面，该发明提供一种智能货柜，所述智能货柜与所述的电子设备通信。

智能货柜内货品识别方法及装置、智能货柜改善效果

《智能货柜内货品识别方法及装置、智能货柜》提供的智能货柜内货品识别方法，通过接收目标智能货柜的货品识别指令；采集所述目标智能货柜的内部货品图像，并获取该目标智能货柜内各类货品的重量变化值，其中，所述内部货品图像中包含有当前目标智能货柜中的全部货品；以及对所述内部货品图像进行图像识别，得到所述目标智能货柜中数量发生变化的各类货品的类型；根据所述目标智能货柜中发生变化的各类货品的类型和对应的重量变化值，确定所述目标智能货柜中数量发生变化的各类货品的数量，能够对智能货柜内的货品进行准确且快速的识别，仅需将把货品分类摆放即可，无需核对数量，有效节省了人力成本，并提高了智能货柜的智能化程度和应用可靠性，故使得用户体验提高。

图1是《智能货柜内货品识别方法及装置、智能货柜》实施例一中的一种智能货柜内货品识别方法的流程示意图；

图2是《智能货柜内货品识别方法及装置、智能货柜》的服务器、重量传感器、货品识别指令发送单元和图像采集设备之间的通信示意图；

图3是《智能货柜内货品识别方法及装置、智能货柜》的包含步骤500的智能货柜内货品识别方法的流程示意图；

图4是《智能货柜内货品识别方法及装置、智能货柜》的智能货柜内货品识别方法中步骤100的流程示意图；

图5是《智能货柜内货品识别方法及装置、智能货柜》中包含步骤600的智能货柜内货品识别方法的流程示意图；

图6是《智能货柜内货品识别方法及装置、智能货柜》中服务器、终端设备和智能货柜之间的交互示意图；

图7是《智能货柜内货品识别方法及装置、智能货柜》应用实例中的智能货柜内货品识别方法的逻辑流程图；

图8是《智能货柜内货品识别方法及装置、智能货柜》实施例二中的一种智能货柜内货品识别系统的结构示意图；

图9是《智能货柜内货品识别方法及装置、智能货柜》实施例三中的一种电子设备的结构示意图；

图10是《智能货柜内货品识别方法及装置、智能货柜》实施例五中的一种智能货柜的结构示意图。

本项目研究了(1)基于D-S证据理论的状态识别方法。通过新证据的引入和多证据的综合，减少了非典型样本的误识率；（2）基于组合逻辑和模糊逻辑集成的识别方法。提出了用分解模糊集和组合法解决多论域间相关录属度的求解；（3）研究了双层ISODATA 算法的状态识别方法；（4）完整地研究了混沌信息的识别。提出了“两步走”的鉴别方法。使之能快速有效地识别混沌信号；（5）对混沌神经网的拓扑结构进行了有效的研究；（6）研究了基于模糊遗传算法的混沌同步控制和基于单神经元自适应状态延迟反馈法的混沌的镇定；（7）对混沌信息系统进行了仿真研究。在核心期刊和会议上共发表了八篇论文。培养了博士、硕博士生共六名。其中三名研究生的论文被评为优秀论文。圆满结题。 2100433B