[發明專利]營養膳食配送方法、裝置、存儲介質和處理器

在審

• 申請號: 201810322492.4
• 申請日: 2018-04-11
• 公開（公告）號: CN108830519A
• 公開（公告）日: 2018-11-16
• 發明（設計）人: 徐紅濤;谷欣
• 申請（專利權）人: 麗睿客信息科技（北京）有限公司
• 主分類號: G06Q10/08
• 分類號: G06Q10/08
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 趙囡囡;董文倩

本發明公開了一種營養膳食配送方法、裝置、存儲介質和處理器。其中，該方法包括：獲取待配送食品的食品信息；確定食品信息對應的預定路線，其中，預定路線為待配送食品與預定配送位置之間的移動路線；根據預定路線將待配送食品配送至預定配送位置。本發明解決了通過人工方式配送食品而造成人力資源浪費的技術問題。

技術領域

本發明涉及物流領域，具體而言，涉及一種營養膳食配送方法、裝置、存儲介質和處理器。

背景技術

目前，用戶獲取食品的模式通常為兩種，一種為自助式，即用戶需要自己運送食品；另一種，則需要專門的服務人員來對用戶的食品進行配送，

但是，采用上述任意一種方式，在配送食品的過程均需要人為參與，在配送食品的過程中均會造成人力資源的浪費。

針對上述通過人工方式配送食品而造成人力資源浪費的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發明內容

本發明實施例提供了一種營養膳食配送方法、裝置、存儲介質和處理器，以至少解決通過人工方式配送食品而造成人力資源浪費的技術問題。

根據本發明實施例的一個方面，提供了一種食品配送方法，包括：獲取待配送食品的食品信息；確定所述食品信息對應的預定路線，其中，所述預定路線為所述待配送食品與預定配送位置之間的移動路線；根據所述預定路線將所述待配送食品配送至所述預定配送位置。

進一步地，獲取待配送食品的食品信息包括：采集所述待配送食品的食品圖像；使用第一模型對所述食品圖像進行分析，確定所述食品圖像對應的食品信息，其中，所述第一模型為使用多組數據通過機器學習訓練出的，所述多組數據中的每組數據均包括：食品圖像和所述食品圖像對應的食品信息。

進一步地，在所述待配送食品為多個的情況下，所述方法還包括：獲取多個待配送食品中每個所述待配送食品對應的食品信息；設定每個所述待配送食品與存儲艙的對應關系，其中，所述存儲艙用于在配送過程中存儲待配送食品；根據所述對應關系確定所述預定配送位置對應的所述存儲艙，其中，每個所述待配送食品具有對應的預定配送位置；在將每個所述待配送食品配送至對應的所述預定配送位置之后，開啟所述預定配送位置對應的所述存儲艙。

進一步地，在將每個所述待配送食品配送至對應的所述預定配送位置之后，打開所述預定配送位置對應的所述存儲艙包括：采集所述預定配送位置所在區域的配送圖像；使用第二模型對所述配送圖像進行分析，確定所述配送圖像中是否存在目標對象，其中，所述第二模型為使用多組數據通過機器學習訓練出的，所述多組數據中的每組數據均包括：配送圖像和所述配送圖像中標識出的目標對象；在所述配送圖像中存在目標對象的情況下，開啟用于存放所述待配送食品的存儲艙。

根據本發明實施例的另一方面，還提供了一種營養膳食配送裝置，包括：第一獲取單元，用于獲取待配送食品的食品信息；第一確定單元，用于確定所述食品信息對應的預定路線，其中，所述預定路線為所述待配送食品與預定配送位置之間的移動路線；配送單元，用于根據所述預定路線將所述待配送食品配送至所述預定配送位置。

進一步地，所述獲取單元包括：第一采集模塊，用于采集所述待配送食品的食品圖像；第一確定模塊，用于使用第一模型對所述食品圖像進行分析，確定所述食品圖像對應的食品信息，其中，所述第一模型為使用多組數據通過機器學習訓練出的，所述多組數據中的每組數據均包括：食品圖像和所述食品圖像對應的食品信息。

進一步地，在所述待配送食品為多個的情況下，所述裝置還包括：第一獲取單元，用于獲取多個待配送食品中每個所述待配送食品對應的食品信息；設定單元，用于設定每個所述待配送食品與存儲艙的對應關系，其中，所述存儲艙用于在配送過程中存儲待配送食品；第二確定單元，用于根據所述對應關系確定所述預定配送位置對應的所述存儲艙，其中，每個所述待配送食品具有對應的預定配送位置；開啟單元，用于在將每個所述待配送食品配送至對應的所述預定配送位置之后，開啟所述預定配送位置對應的所述存儲艙。