(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211075691.2 (22)申请日 2022.09.05 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115147054 A (43)申请公布日 2022.10.04 (73)专利权人 创新奇智 （青岛） 科技有限公司 地址 266000 山东省青岛市 即墨区振武路 939号海尔国际广场A座510室 (72)发明人 林以明　盖晨阳　周鹏程　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 钟扬飞 (51)Int.Cl. G06Q 10/08(2012.01) G06T 7/00(2017.01)G06T 7/62(2017.01) G06T 7/73(2017.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G01S 17/86(2020.01) 审查员 崔海洋 (54)发明名称 货物装箱规划方法及装置 (57)摘要 本申请涉及物 流运输技术领域， 提供一种货 物装箱规划方法及装置。 所述方法包括： 获取货 箱的点云图像和二维图像， 将点 云图像和二维图 像输入训练好的神经网络模型中， 确定货箱的装 载空间； 根据装 载空间， 确定目标货物型号； 从各 未装箱的货物中， 获取与目标货物型号对应的各 待装箱货物； 将各待装箱货物依次相邻摆放至装 载空间中， 每次将待装箱货物摆放至当前装 载空 间后， 均获取货箱的当前点云图像和当前二维图 像输入至神经网络模型， 以更新货箱的当前装 载 空间， 直至完成各待装箱货物的摆放或更新后的 当前装载空间无法满足待装箱货物的摆放， 确定 各待装箱货物的装箱规划结果。 本申请实施例提 供的货物装箱规划方法能够提高货物的存取效 率。 权利要求书2页 说明书12页 附图3页 CN 115147054 B 2022.12.02 CN 115147054 B 1.一种货物装箱规划方法， 其特 征在于， 包括： 获取货箱的点云图像和二维图像， 将所述点云图像和所述二维图像输入训练好的神经 网络模型中， 确定所述货箱的装载空间； 根据所述装载空间， 确定目标货物型号； 从各未装箱的货物中， 获取与所述目标货物型号对应的各待装箱货物； 将各所述待装箱货物依次相邻摆放至所述装载空间中， 每次将所述待装箱货物摆放至 当前所述装载 空间后， 均获取所述货箱的当前所述点云图像和当前所述二维图像输入至所 述神经网络模型， 以更新所述货箱的当前装载空间， 直至完成各所述待装箱货物的摆放或 更新后的当前装载空间无法满足所述待装箱货物的摆放， 确定各所述待装箱货物的装箱 规 划结果； 其中， 所述神经网络模型由各训练图像集训练得到， 任一所述训练图像集包括任一所 述货箱在任一时刻的点云图像样本和二维图像样本； 所述点云图像以及各所述点云图像样本通过激光雷达获取， 所述二维图像以及各所述 二维图像样本通过摄 像设备获取； 所述激光雷达与所述摄 像设备相对所述货箱的位置和朝向相同； 所述根据货箱的装载空间， 确定目标货物型号， 包括： 根据所述货箱的装载空间， 确定所有能被摆放至装载空间中的货物的货物型号； 将所有能被摆放至装载空间中的货物的货物型号， 与候选货物型号列表中记录的未完 成装箱的货物的货物型号进行匹配， 已从所述候选货物型号列 表中获取对应的货物型号作 为各待选货物型号； 从各所述待选货物型号中， 确定所述目标货物型号。 2.根据权利要求1所述的一种货物装箱规划方法， 其特征在于， 获取货箱的点云图像和 二维图像， 将所述点云图像和所述二维 图像输入训练好的神经网络模型中， 确定所述货箱 的装载空间， 包括： 获取所述点云图像的第一特 征以及所述 二维图像的第二特 征； 根据所述第一特征中的三维坐标特征， 以及所述第二特征中的二维坐标特征， 从所述 点云图像中剔除所述三 维坐标特征与所述二 维坐标特征不匹配的离群点， 获取目标点云图 像； 将所述目标点云图像的第 一特征以及所述第 二特征输入所述神经网络模型中， 确定所 述货箱的装载空间。 3.根据权利要求1所述的一种货物装箱规划方法， 其特征在于， 从各所述待选货物型号 中， 确定所述目标货物型号， 包括： 将各所述待选货物型号中， 对应的所述货物的长度， 与所述装载空间的长度的长度差 满足预设长度的所述待选货物型号确定为所述目标货物型号。 4.根据权利要求1所述的一种货物装箱规划方法， 其特征在于， 将各所述待选货物型号 中， 对应的所述货物的长度， 与所述装载空间的长度的长度差满足预设长度的所述待选货 物型号确定为所述目标货物型号， 包括： 从各所述待选货物型号中， 获取对应的所述货物的长度， 与所述装载空间的长度的长 度差满足预设长度的各 预定货物型号；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115147054 B 2将各所述预定货物型号中， 对应的所述货物的数量最大的所述预定货物型号确定为所 述目标货物型号。 5.根据权利要求1所述的一种货物装箱规划方法， 其特征在于， 从各所述待选货物型号 中， 确定所述目标货物型号， 包括： 将各所述待选货物型号中， 对应的所述待装箱货物的底面积最大的所述待选货物型号 确定为所述目标货物型号。 6.根据权利要求1所述的一种货物装箱规划方法， 其特 征在于， 还 包括： 将所述装载空间与所述装箱规划结果进行映射后存 储。 7.一种货物装箱规划装置， 其特 征在于， 包括： 空间确定模块， 用于获取货箱 的点云图像和二维图像， 将所述点云图像和所述二维图 像输入训练好的神经网络模型中， 确定所述货箱的装载空间； 型号确定模块， 用于根据货箱的装载空间， 确定目标货物型号； 货物获取模块， 用于从各未装箱 的货物中， 获取与所述目标货物型号对应的各待装箱 货物； 装箱规划模块， 用于将各所述待装箱货物依次相邻摆放至所述装载空间中， 每次将所 述待装箱货物摆放至当前所述装载空间后， 均获取所述货箱的当前所述点云图像和当前所 述二维图像输入至所述神经网络模型， 以更新所述货箱的当前装载空间， 直至完成各所述 待装箱货物的摆放或更新后的当前装载 空间无法满足所述待装箱货物的摆放， 确定各所述 待装箱货物的装箱规划结果； 其中， 所述神经网络模型由各训练图像集训练得到， 任一所述训练图像集包括任一所 述货箱在任一时刻的点云图像样本和二维图像样本； 所述点云图像以及各所述点云图像样本通过激光雷达获取， 所述二维图像以及各所述 二维图像样本通过摄 像设备获取； 所述激光雷达与所述摄 像设备相对所述货箱的位置和朝向相同； 所述型号确定模块具体用于： 根据所述货箱的装载空间， 确定所有能被摆放至装载空间中的货物的货物型号； 将所有能被摆放至装载空间中的货物的货物型号， 与候选货物型号列表中记录的未完 成装箱的货物的货物型号进行匹配， 已从所述候选货物型号列 表中获取对应的货物型号作 为各待选货物型号； 从各所述待选货物型号中， 确定所述目标货物型号。 8.一种电子设备， 包括处理器和存储有计算机程序的存储器， 其特征在于， 所述处理器 执行所述计算机程序时实现权利要求1至 6任一项所述的货物装箱规划方法。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被 处理器执行时实现权利要求1至 6任一项所述的货物装箱规划方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115147054 B 3