(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 202210790630.8 (22)申请日 2022.07.05 (71)申请人 南京邮电大 学 地址 224000 江苏省盐城市城南 新区新都 街道智慧谷科创大厦南15层 (72)发明人 李超　李洋　 (74)专利代理 机构 北京冠和权律师事务所 11399 专利代理师 张树朋 (51)Int.Cl. G06Q 10/08(2012.01) G06Q 30/02(2012.01) G06N 3/08(2006.01) G06V 20/52(2022.01) G05D 1/02(2020.01) (54)发明名称 一种基于大数据平台的仓库补货方法及系 统 (57)摘要 本发明提供了一种基于大数据平台的仓库 补货方法及系统， 其中， 方法包括： 步骤1： 获取供 应货品的仓库的所在区域； 步骤2： 从对应于 所在 区域的预设的大数据平台上获取货品的当地市 场反馈信息， 同时， 获取仓库内货品的剩余库存 量； 步骤3： 基于当地市场反馈信息和剩余库存 量， 确定货品的补货策略； 步骤4： 基于补货策略， 对货品进行相应补货。 本发明的基于大数据平台 的仓库补货方法及系统， 基于大数据平台， 确定 货品的市场反馈情况， 提升了市场反馈情况确定 的全面性， 基于市场反馈情况与剩余库存量， 确 定补货量， 无需人工确定补货量， 避免了人工确 定补货量存在局限性的问题， 提升了补货量确定 的精准性。 权利要求书4页 说明书10页 附图2页 CN 115310895 A 2022.11.08 CN 115310895 A 1.一种基于大 数据平台的仓库补货方法， 其特 征在于， 包括： 步骤1： 获取 供应货品的仓库的所在区域； 步骤2： 从对应于所述所在区域的预设的大数据平台上获取所述货品的当地市场反馈 信息， 同时， 获取 所述仓库内所述货品的剩余库存量； 步骤3： 基于所述当地市场反馈信息和所述剩余库存量， 确定所述货品的补货量； 步骤4： 基于所述补货量， 对所述货品进行相应补货。 2.如权利要求1所述的一种基于大数据平台的仓库补货方法， 其特征在于， 所述步骤3： 基于所述当地市场反馈信息和所述剩余库存量， 确定补货策略， 包括： 基于预设的补货量确定模型； 基于所述补货量确定模型， 根据所述当地市场反馈信息和所述剩余库存量， 制定所述 货品的补货量； 其中， 所述补货量确定模型为基于大量的人工进行补货量确定的确定记录进行训练收 敛的神经网络模型。 3.如权利要求1所述的一种基于大数据平台的仓库补货方法， 其特征在于， 所述步骤4： 基于所述补货量， 对所述货品进行相应补货， 包括： 获取所述商品对应的预设的补货点； 基于所述补货量， 确定适宜运输所述补货量的所述货品的至少一个目标运输车； 调度所述目标运输车 前往所述补货点将所述补货量的所述货品运输 至所述仓库； 当所述目标运输车抵 达所述仓库时， 对所述目标运输车进行卸货引导； 当卸货引导完成后， 完成所述货品的补货。 4.如权利要求3所述的一种基于大数据平台的仓库补货方法， 其特征在于， 所述基于所 述补货量， 确定适宜运输所述补货量的所述货品的至少一个目标运输车， 包括： 获取所述货品的单件容 量； 基于所述补货量和所述单件容 量， 确定所述货品的货物容 量； 基于所述货物容 量， 制定第一 运输车筛 选条件； 构建外包运输车库， 从所述外包运输车状态库中筛选符合所述第 一运输车筛选条件的 第一运输车目标， 所述第一 运输车目标包 含至少一个第一 运输车； 获取所述第一 运输车当前的第一 位置， 同时， 获取 所述补货点的第二 位置； 基于所述第 一位置和所述第 二位置， 规划所述第 一运输车前往所述补货点的第 一最短 路线； 若存在所述第 一最短路线的第 一路线距离大于等于预设的第 一距离阈值， 剔除对应所 述第一运输车目标； 当需要剔除的所述第 一运输车目标均剔除后， 对所述第 一运输车目标中剩余的所述第 二运输车目标包 含的所述第一 运输车进行动态运费问询； 累加计算预设的第一时间后所述第二运输车目标包含的所述第一运输车回复的运费 的运费和； 选取最小所述运费和对应的所述第二运输车目标包含的所述第一运输车作为适宜运 输所述补货量的所述货品的目标运输车； 其中， 所述第一 运输车筛 选条件包括：权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115310895 A 2能够单独负载 所述货物容 量且负载时属于满载或接 近满载； 或， 能够分工负载 所述货物容 量且负载时属于分工满载和/或接 近满载。 5.如权利要求4所述的一种基于大数据平台的仓库补货方法， 其特征在于， 所述构建外 包运输车库， 包括： 获取预设的多个专 家节点对应的运输车筛 选条件集； 获取预设的多个外包的第二 运输车的运输车信息； 基于所述 运输车信息， 确定所述第二 运输车对应于所述 运输车筛 选条件集的符合度； 获取所述专家节点的专 家权重对应的预设的符合度 ‑得分库； 基于所述符合度和对应所述符合度 ‑得分库， 确定得分， 并与对应所述第 二运输车进行 关联； 累加计算所述第二 运输车关联的所述得分的得分和； 若所述得分和大于等于预设的得分和阈值， 将对应所述第 二运输车和对应所述运输车 信息进行配对， 获得配对项； 整合各所述配对项并入库， 获得外包运输车库， 完成构建； 其中， 所述符合度为所述运输车信 息符合所述运输车筛选条件集中的第 二运输车筛选 条件的符合数目与所述 运输车筛 选条件集中的第二 运输车筛 选条件总数目的比值。 6.如权利要求3所述的一种基于大数据平台的仓库补货方法， 其特征在于， 所述当所述 目标运输车抵 达所述仓库时， 对所述目标运输车进行卸货引导， 包括： 基于预设的引导小车分布图， 确定当前空闲 的且前往所述仓库的入口处 的第二最短路 线的第二路线距离最短的引导小车； 基于引导小车 前往所述入口处的第二 最短路线， 控制所述引导小车 前往所述入口处； 当所述引导小车抵 达所述入口处后， 控制所述引导小车采集所述入口处的入口图像； 基于所述入口图像， 确定所述目标运输车的驾驶室的第三 位置和视窗朝向； 基于所述视窗朝向， 构建第一向量； 动态获取 所述引导小车的提 示屏的第四位置和显示方向； 基于所述显示方向， 构建第二向量； 控制所述引导小车在所述第三位置周边预设的第一范围内对应于所述视窗朝向的第 一局部范围进 行巡航调整， 直至所述第三位置与所述第四位置之 间的直线距离小于等于预 设的第二距离阈值且所述第一向量与所述第二向量的第一夹角落在预设的第一夹角范围 内时， 控制所述引导小车停止 巡航调整； 控制所述 提示屏显示预设的卸货引导 提示信息； 控制所述引导小车动态采集所述第三 位置的第一驾驶室图像； 基于所述第 一驾驶室图像， 确定所述驾驶室内的至少一个驾乘人员的第 一面部的第 一 面部朝向； 基于所述第一 面部朝向， 构建第三向量； 若所述第三向量与所述第二向量的第二夹角落在预设的第二夹角范围内的持续时长 达到预设的第二时间时， 获取 所述货品在所述仓库内的存 储区的第五位置； 获取所述引导小车当前的第六位置；权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115310895 A 3