[發明專利]用于物流的貨物狀態識別方法、裝置及二分類建模方法

在審

• 申請號: 202010956371.2
• 申請日: 2020-09-11
• 公開（公告）號: CN111815250A
• 公開（公告）日: 2020-10-23
• 發明（設計）人: 陳凱;陳冠嶺;王宏鑫
• 申請（專利權）人: 北京福佑多多信息技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/08
• 分類號: G06Q10/08;G06K9/62
• 代理公司: 北京卓唐知識產權代理有限公司 11541
• 代理人: 卜榮麗

1.一種用于物流的貨物狀態識別方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取車載稱重設備最新產生的連續的N個原始數據點，所述原始數據點中記錄原始測量數據，N為大于等于2的整數；

根據連續的N個原始數據點得到1個整段數據和M個分段數據，M為大于等于2的整數；

將1個整段數據和M個分段數據輸入多個二分類模型，根據多個二分類模型的輸出結果確定當前預測狀態，二分類模型為根據車載稱重設備的原始測量數據能夠預測貨物當前狀態的模型，二分類模型與貨物狀態一一對應，每個二分類模型的輸出結果為當前貨物狀態是否為二分類模型對應的貨物狀態。

2.一種用于物流的貨物狀態識別方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取車載稱重設備最新產生的連續的N個原始數據點，所述原始數據點中記錄原始測量數據，N為大于等于2的整數；

根據連續的N個原始數據點得到1個整段數據和M個分段數據，M為大于等于2的整數；

根據當前時間之前最近一次確定的貨物狀態，從多個二分類模型中選取部分二分類模型，二分類模型為根據車載稱重設備的原始測量數據能夠預測貨物當前狀態的模型，二分類模型與貨物狀態一一對應，每個二分類模型的輸出結果為當前貨物狀態是否為二分類模型對應的貨物狀態；

將1個整段數據和M個分段數據輸入部分二分類模型，根據部分二分類模型的輸出結果確定當前預測狀態。

3.一種用于物流的貨物狀態識別方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取車載稱重設備最新產生的連續的N個原始數據點，所述原始數據點中記錄原始測量數據，N為大于等于2的整數；

根據連續的N個原始數據點得到1個整段數據和M個分段數據，M為大于等于2的整數；

將1個整段數據和M個分段數據輸入二分類模型，得到當前預測狀態，所述二分類模型為根據車載稱重設備的原始測量數據能夠預測貨物當前狀態的模型。

4.根據權利要求3所述的用于物流的貨物狀態識別方法，其特征在于，所述將1個整段數據和M個分段數據輸入二分類模型，還包括：

對1個整段數據和M個分段數據分別進行處理得到處理后的數據，將處理后的數據輸入二分類模型。

5.根據權利要求4所述的用于物流的貨物狀態識別方法，其特征在于，所述對1個整段數據和M個分段數據分別進行處理得到處理后的數據，將處理后的數據輸入二分類模型，還包括：

對1個整段數據和M個分段數據分別進行特征化處理得到特征數據，將特征數據輸入二分類模型。

6.一種二分類建模的方法，其特征在于，所述方法用于得到權利要求1-5之任意一項所述用于物流的貨物狀態識別方法中的二分類模型，所述二分類建模的方法包括：

從數據集中多次獲取連續的N個原始數據點及其對應的貨物狀態，數據集中包含了多個原始數據點及其對應的貨物狀態，所述原始數據點中記錄原始測量數據，N為大于等于2的整數；

根據每個連續的N個原始數據點及其對應的貨物狀態分別得到1個整段數據、M個分段數據和狀態數據，M為大于等于2的整數；

將所有的1個整段數據、M個分段數據和狀態數據作為訓練數據輸入待訓練的二分類模型，得到訓練后的二分類模型。

7.根據權利要求6所述的二分類建模的方法，其特征在于，根據每個連續的N個原始數據點分別得到M個分段數據包括：

按照每個分段數據與其他任一分段數據存在數據點交集的方式對N個原始數據點進行分段處理，得到M個分段數據。

8.根據權利要求6所述的二分類建模的方法，其特征在于，根據每個連續的N個原始數據點及其對應的貨物狀態分別得到狀態數據包括：

將N個原始數據點中的最后一個原始數據點對應的貨物狀態作為狀態數據；或，

根據N個原始數據點中對應的貨物狀態的數量或比例確定狀態數據。