CN115936044A - 物品跟踪方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种物品跟踪方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：发送第一射频信号；当检测到针对所述第一射频信号返回的第二射频信号时，解析所述第二射频信号，并根据解析结果，确定与所述第二射频信号对应的待跟踪物品；从云端服务器获取所述待跟踪物品对应的第一物品信息；根据所述第一物品信息生成所述待跟踪物品对应的物品跟踪记录，能够根据射频信号识别出待跟踪物品，避免对条形码或二维码污染进行擦拭，同时，能够自动生成待跟踪物品对应的物品跟踪记录，无需用户对大量物品逐一出库或入库处理，有效提高物品跟踪效率。

Description

物品跟踪方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种物品跟踪方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着全球贸易的发展，存在着商品在流转多个地方后才送达用户手中的情况，在商品流转过程中，难以对物品的供应链进行全程跟踪。

传统技术中，可以通过条形码或二维码对货物进行管理，具体而言，物流仓库中的管理人员通过扫描二维码后，可以在***录入货物的相关信息。

然而，在该方式中，工作人员需要逐一扫描各个货物的条形码或二维码，并在***上登记后才能完成货物的进出库管理，并且，在扫描过程中需要确保条形码或二维码整洁完整，当条形码或二维码上存在污迹或其他附着物时，将影响扫描效率，例如，在冷链运输过程中，空调产生的水汽有部分会附着在条形码的表面，在扫描条形码时，需要工作人员手动将表面水汽擦拭干净后才能扫描。可见，传统的物品跟踪技术中，存在跟踪效率低下的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种物品跟踪方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种物品跟踪方法，所述方法包括：

发送第一射频信号；

当检测到针对所述第一射频信号返回的第二射频信号时，解析所述第二射频信号，并根据解析结果，确定与所述第二射频信号对应的待跟踪物品；

从云端服务器获取所述待跟踪物品对应的第一物品信息；

根据所述第一物品信息生成所述待跟踪物品对应的物品跟踪记录。

在其中一个实施例中，在所述从云端服务器获取所述待跟踪物品对应的物品信息之后，还包括：

获取所述待跟踪物品在当前仓储点对应的第二物品信息；

对所述第二物品信息和所述第一物品信息进行合并，得到合并后的物品信息；

将所述合并后的物品信息上传到所述云端服务器。

在其中一个实施例中，所述获取所述待跟踪物品在当前仓储点对应的第二物品信息，包括：

通过预设的摄像头获取所述待跟踪物品对应的图像数据和/或视频数据；

基于所述图像数据和/或视频数据，生成所述待跟踪物品在当前仓储点对应的第二物品信息。

在其中一个实施例中，所述基于所述图像数据和/或视频数据，生成所述待跟踪物品在当前仓储点对应的第二物品信息，包括：

将所述图像数据和/或视频数据输入到预设的物品识别模型，以触发所述物品识别模型，基于所述图像数据和/或视频数获取所述待跟踪物品对应的属性信息；所述属性信息包括物品形状和物品颜色中的至少一种；

基于所述属性信息，生成所述待跟踪物品在当前仓储点对应的第二物品信息。

在其中一个实施例中，所述将所述合并后的物品信息上传到所述云端服务器，包括：

基于预设的加密算法，对所述合并后的物品信息进行加密，得到加密后的物品信息；

将所述加密后的物品信息上传到所述云端服务器。

在其中一个实施例中，所述从云端服务器获取所述待跟踪物品对应的第一物品信息，包括：

从云端服务器获取所述待跟踪物品对应的加密信息；

对所述加密信息进行解密，得到所述待跟踪物品对应的第一物品信息。

在其中一个实施例中，所述第一射频信号为第一电磁信号，所述当检测到针对所述第一射频信号返回的第二射频信号时，解析所述第二射频信号，包括：

当检测到针对所述第一电磁信号返回的第二电磁信号时，通过预设的射频识别模块将所述第二电磁信号转换为对应的电信号。

一种物品跟踪装置，所述装置包括：

信号发送模块，用于发送第一射频信号；

物品识别模块，用于当检测到针对所述第一射频信号返回的第二射频信号时，解析所述第二射频信号，并根据解析结果，确定与所述第二射频信号对应的待跟踪物品；

第一信息获取模块，用于从云端服务器获取所述待跟踪物品对应的第一物品信息；

记录生成模块，用于根据所述第一物品信息生成所述待跟踪物品对应的物品跟踪记录。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上任一项所述方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一项所述方法的步骤。

上述物品跟踪方法、装置、计算机设备和存储介质，终端可以发送第一射频信号，当检测到针对第一射频信号返回的第二射频信号时，解析第二射频信号，并根据解析结果，确定与第二射频信号对应的待跟踪物品，进而可以从云端服务器获取待跟踪物品对应的第一物品信息，并根据第一物品信息生成待跟踪物品对应的物品跟踪记录，能够根据射频信号识别出待跟踪物品，避免对条形码或二维码污染进行擦拭，同时，能够自动生成待跟踪物品对应的物品跟踪记录，无需用户对大量物品逐一出库或入库处理，有效提高物品跟踪效率。

附图说明

图1为一个实施例中一种物品跟踪方法的应用环境图；

图2为一个实施例中一种物品跟踪方法的流程示意图；

图3为一个实施例中处理物品信息的流程示意图；

图4为一个实施例中一种图像识别模块的结构框图；

图5为一个实施例中一种射频识别模块的结构框图；

图6为一个实施例中终端102的结构框图；

图7为一个实施例中多个终端102的数据处理示意图；

图8为一个实施例中一种物品跟踪装置的结构框图；

图9为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的一种物品跟踪方法，可以应用于如图1所示的应用环境中，在该应用环境中可以包括终端102和云端服务器104，终端102可以通过网络与云端服务器104进行通信。其中，终端102可以是具有射频识别(Radio Frequency Identification，RFID)功能的终端，云端服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种物品跟踪方法，以该方法应用于图1中的终端102为例进行说明，包括以下步骤：

步骤201，发送第一射频信号。

在具体实现中，终端可以向预设范围内的物品发送射频信号，其中，由终端发射的射频信号可以称为第一射频信号。

步骤202，当检测到针对所述第一射频信号返回的第二射频信号时，解析所述第二射频信号，并根据解析结果，确定与所述第二射频信号对应的待跟踪物品。

实际应用中，运输中的待跟踪物品可以配置有电子标签，电子标签又可以称为射频标签，具有唯一的物品标识，当电子标签发射预设的射频信号，接收到射频信号的设备通过对射频信号进行解析，可以识别出该射频信号对应的电子标签和该电子标签对应的物品标识。

在本实施例中，终端在发射出第一射频信号后，可以检测是否接收到针对第一视频信号返回的第二射频信号，具体地，第二射频信号可以是待跟踪物品上的电子标签发射出来的射频信号。

在检测到针对第一射频信号返回的第二射频信号时，终端可以对第二射频信号进行解析，获取对应的解析结果，进而可以根据解析结果，确定与第二射频信号对应的待跟踪物品。具体例如，通过解析第二射频信号，可以获取第二射频信号中包含的信息，该信息可以是待跟踪物品对应的标识，进而可以根据该标识确定出待跟踪物品。

步骤203，从云端服务器获取所述待跟踪物品对应的第一物品信息。

作为一示例，第一物品信息可以是终端从云端服务器获取的物品信息，第一物品信息可以是反映待跟踪物品的物品特征和/或历史物流情况的信息。该物品信息可以包括以下至少一种：待跟踪物品经过的地点、待跟踪物品对应的生产日期、形状、颜色、存储时的温度、流转路线、检疫信息、认证信息、物品价格、运输过程中各个节点对应的运输费用、运输方式。

在具体实现中，在确定第二射频信号对应的待跟踪物品后，可以从运动服务器获取待跟踪物品对应的第一信息。

例如，在获取第二射频信号对应的物品标识后，可以将包含物品标识的物品信息获取请求发送到云端服务器，并接收云端服务器针对物品信息获取请求返回的第一物品信息。

步骤204，根据所述第一物品信息生成所述待跟踪物品对应的物品跟踪记录。

作为一示例，物品跟踪记录可以是记录物品流转情况的信息，例如，物品跟踪记录可以是待跟踪物品对应的出库信息、入库信息或订单，也可以是反映待跟踪物品从开始流转，到流转到当前位置的过程中采集到针对待跟踪物品的信息。

在实际应用中，在得到第一物品信息后，终端可以根据第一物品信息，生成待跟踪物品对应的物品跟踪记录。具体而言，终端在获取到第一物品信息后，即可以自动根据第一物品信息生成物品跟踪记录，相较于传统方式中通过二维码或条形码录入信息存在的弊端，本实施例中具有更广泛的实用性，有效避免二维码或条形码污秽而导致无法扫描的情况，降低人工扫码操作不当的出错几率。同时，可以避免繁琐的文件获取流程，例如签署或打印出入境文件，缩短了待跟踪物品在当前物流节点的处理时间。

进一步的，由于无需用户通过扫描条形码或二维码等手动录入方式生成对应的物品跟踪记录，而是***将自动生成订单，避免出现用户遗漏输入物品跟踪记录或篡改物品跟踪记录的情况，有效增加仓库管理的安全性。

在本实施例中，终端可以发送第一射频信号，当检测到针对第一射频信号返回的第二射频信号时，解析第二射频信号，并根据解析结果，确定与第二射频信号对应的待跟踪物品，进而可以从云端服务器获取待跟踪物品对应的第一物品信息，并根据第一物品信息生成待跟踪物品对应的物品跟踪记录，能够根据射频信号识别出待跟踪物品，避免对条形码或二维码污染进行擦拭，同时，能够自动生成待跟踪物品对应的物品跟踪记录，无需用户对大量物品逐一出库或入库处理，有效提高物品跟踪效率。

在一个实施例，在所述从云端服务器获取所述待跟踪物品对应的物品信息之后，还包括：

获取所述待跟踪物品在当前仓储点对应的第二物品信息；对所述第二物品信息和所述第一物品信息进行合并，得到合并后的物品信息；将所述合并后的物品信息上传到所述云端服务器。

作为一示例，第二物品信息可以是终端从云端服务器获取的物品信息，第二物品信息可以是反映待跟踪物品的物品特征和/或历史物流情况的信息。该物品信息可以包括以下至少一种：当前仓储点对应的仓储店信息、待跟踪物品在当前仓储点的形状、颜色、存储时的温度、流转路线、检疫信息、认证信息、物品价格、运输过程中各个节点对应的运输费用、运输方式。

在具体实现中，终端可以获取待跟踪物品在当前仓储点的第二物品信息，病将第一物品信息和第二物品信息进行合并，得到合并后的物品信息，进而可以将合并后的物品信息上传到云端服务器。通过将当前获取到的第二物品信息和云端服务器中的第一物品信息，再重新上传到云端服务器，可以使下一个仓储点的终端在从云端服务器获取物品信息时，得到待跟踪物品已经过多个仓储点对应的物品信息。

例如，如图3所示，可以包括仓储点A对应的终端、仓储点B对应的终端、仓储点C对应的终端和节点D对应的终端，其中，仓储点A可以是待跟踪物品对应的原产地，也可以称为物流起点，仓储点B可以是物流运输中间节点对应的仓储点，仓储点C可以是零售商对应的仓储点，节点D可以是客户对应的终端。

具体而言，仓储点A在发出待跟踪物品前，可以通过终端获取待跟踪物品当前的物品信息a，并将物品信息a上传到云端服务器。当待跟踪物品到达仓储点B时，仓储点B对应的终端可以通过射频信号，自动检测到待跟踪物品，并获取待跟踪物品在仓储点B对应的物品信息b，以及从云端服务器中下载待跟踪物品在云端服务器中存储的物品信息a，进而可以将物品信息a和物品信息b合并，得到物品信息ab，并将其再次上传到云端服务器中。

相应地，仓储点C对应的终端可以重复相同的过程，从云端服务器获取物品信息ab并确定待跟踪物品在当前仓储点的物品信息c后，可以生成物品信息abc并上传到云端服务器，最终使客户或其他用户可以获取到待跟踪物品在整个流转过程中记录的物品信息abc，物品信息abc可以采用物品跟踪记录的形式生成。

在本实施例中，通过获取待跟踪物品在当前仓储点对应的第二物品信息，并对第二物品信息和第一物品信息进行合并，得到合并后的物品信息，将合并后的物品信息上传到云端服务器，能够及时将待跟踪物品在当前仓储点的信息及时上传到云端服务器并共享，使得后续仓储点对应的终端能够获取到待跟踪物品历史流转过程中的情况，便于及时跟踪，保证数据透明，并最终传递给用户。

在一个实施例中，所述获取所述待跟踪物品在当前仓储点对应的第二物品信息，包括：

通过预设的摄像头获取所述待跟踪物品对应的图像数据和/或视频数据；基于所述图像数据和/或视频数据，生成所述待跟踪物品在当前仓储点对应的第二物品信息。

在实际应用中，终端可以预先配置有摄像头，当检测到待跟踪物品到达当前的仓储点后，终端可以通过预设的摄像头获取待跟踪物品对应的图像数据或视频数据，例如采用摄像头拍摄包含待跟踪物品的图片或者对待跟踪物品进行视频录制。

在获取待跟踪物品对应的图像数据或视频数据后，终端可以基于该图像数据或视频数据，生成待跟踪物品在当前仓储点的第二物品信息。例如，可以将视频数据或图像数据作为待跟踪物品的其中一种第二物品信息，或者，也可以对图像数据或视频数据进行处理后，将处理结果作为第二物品信息。

在本实施例中，终端可以通过预设的摄像头获取待跟踪物品对应的图像数据或视频数据，并基于图像数据或视频数据，生成待跟踪物品在当前仓储点对应的第二物品信息，能够得到真实反映待跟踪物品在当前仓储点情况的视频或图像，提高物流跟踪信息的可靠性。

在一个实施例中，所述基于所述图像数据和/或视频数据，生成所述待跟踪物品在当前仓储点对应的第二物品信息，包括：

将所述图像数据和/或视频数据输入到预设的物品识别模型，以触发所述物品识别模型，基于所述图像数据和/或视频数获取所述待跟踪物品对应的属性信息；基于所述属性信息，生成所述待跟踪物品在当前仓储点对应的第二物品信息。

作为一示例，属性信息可以包括物品形状和物品颜色中的至少一种。

在实际应用中，终端在获取到图像数据或视频数据后，可以将图像数据或视频数据输入到预设的物品识别模型，以触发物品识别模型，基于图像数据或视频数获取待跟踪物品对应的属性信息。

具体例如，物品识别模型可以是预先训练的神经网络模型，在训练初始的神经网络模型时，可以获取待跟踪物品对应的图片机器对应的属性标签，如反映物品形状的标签或物品颜色的标枪，并将待跟踪物品对应的图片输入到初始的神经网络模型中，触发神经网络模型识别图片中的待跟踪物品，并获取对应预测属性，进而可以根据预测属性和属性标签，确定损失函数，并根据损失函数调整神经网络模型对应的模型参数，在满足训练结束条件时，得到物品识别模型。

在进行图像识别并获取待跟踪物品对应的属性信息后，终端可以基于属性信息，生成待跟踪物品在当前仓储点对应的第二物品信息，例如可以将属性信息作为待跟踪物品对应的至少一种第二物品信息。通过将属性信息作为第二物品信息，可以及时记录待跟踪物品在不同仓储点外形或颜色的变化，例如水果或生鲜产品，通过获取其对应的属性信息，可以及时追踪在运输过程中，是否在某个流转环节出现腐烂或变质。

具体实现中，终端可以配置有图像识别模块，图像识别模块的结构可以如图4所示，可以包括图像识别处理器、高清摄像头、网络模块、扩展串口、存储模块和电源。

其中，高清摄像头可以实时采集预设范围内图像，该图像可以包括待跟踪物品对应的图像数据或视频数据，进而可以将图像数据或视频数据传输到图像识别处理器。

图像识别处理器可以部署有物品识别模型，在获取提到图像数据或视频数据后，可以通过物品识别模型对图像数据或视频数据进行实时的物体检测识别。

网络模块可以将图像识别模块中的处理数据上传到云端服务器。

扩展串口可以提供其他类型的扩展接口，能够支持图像识别模块对产品的其他特性(如温度、湿度)进行扩展检查。

存储模块可以负责图像识别模块中的数据存储工作，当网络连接中断时，可以进行临时的本地存储。

电源则可以为图像识别模块供电。

在本实施例中，可以将图像数据或视频数据输入到预设的物品识别模型，触发物品识别模型，基于图像数据或视频数获取待跟踪物品对应的属性信息，进而可以基于属性信息，生成待跟踪物品在当前仓储点对应的第二物品信息，能够及时跟踪物品在流转过程中外形或颜色的变化情况。

在一个实施例中，所述将所述合并后的物品信息上传到所述云端服务器，包括：

基于预设的加密算法，对所述合并后的物品信息进行加密，得到加密后的物品信息；将所述加密后的物品信息上传到所述云端服务器。

在具体实现中，在获取到合并后的物品信息后，终端可以采用预设的加密算法，对合并后的物品信息进行加密，得到加密后的物品信息。

具体而言，终端中可以配置有加密模块，加密获取在获取到合并后的物品信息后，可以对其进行加密，将合并后的物品信息转换为不可读的数据，并将该不可读的数据作为加密后的物品信息。例如，可以采用SHA-256算法进行加密，SHA256是SHA-2(Secure HashAlgorithm 2，安全散列算法2)下细分出的一种算法，SHA-2则是一种密码散列函数算法标准。

在得到加密后的物品信息后，可以将加密后的物品信息上传到云端服务器。在对待跟踪物品进行物品信息采集和上传到云端服务器的过程中，由于所有物品信息都将被加密后才上传到网络，而在上传过程中，工作人员无需参与，可以使得任何人都无法在***中编辑任何数据，即使工作人员拟修改或添加数据，对应的操作也将被记录，从而可以保证物品跟踪过程中数据真实，并最终传递给客户。

在本实施例中，可以基于预设的加密算法，对合并后的物品信息进行加密，得到加密后的物品信息，并将加密后的物品信息上传到云端服务器，确保物品信息上传过程中安全性，提高数据可靠性。

在一个实施例中，所述从云端服务器获取所述待跟踪物品对应的第一物品信息，包括：

从云端服务器获取所述待跟踪物品对应的加密信息；对所述加密信息进行解密，得到所述待跟踪物品对应的第一物品信息。

作为一示例，加密信息可以是包含第一物品信息的加密信息

在实际应用中，终端在确定第二射频信号对应的待跟踪物品后，终端可以从云端服务器中获取待跟踪物品对应的加密信息，并采用预设的算法对加密信息进行解密，并从解密后的数据中，获取待跟踪物品对应的第一物品信息。

具体而言，终端可以配置有解密模块，该解密模块可以负责对从云端服务器中获取的数据进行解密，如采用SHA-256算法进行解密，将不可读的数据转换成文本数据，即第一物品信息，并将解密后得到的第一物品信息传递给终端的处理器。

在本实施例中，通过从云端服务器获取待跟踪物品对应的加密信息，对加密信息进行解密，得到待跟踪物品对应的第一物品信息，能够保证第一物品信息的安全传输和准确获取。

在一个实施例中，第一射频信号可以为第一电磁信号，所述当检测到针对所述第一射频信号返回的第二射频信号时，解析所述第二射频信号，包括：

当检测到针对所述第一电磁信号返回的第二电磁信号时，通过预设的射频识别模块将所述第二电磁信号转换为对应的电信号。

作为一示例，第二电磁信号可以是待跟踪物品上的电子标签发射的信号。

在实际应用中，当终端检测到针对发送的第一电磁信号返回的第二电磁信号时，终端可以通过预设的射频识别模块，将第二电磁信号转换为对应的电信号。

具体而言，终端可以配置有射频识别模块，射频识别模块也可以称为RFID模块。射频识别模块的结构可以如图5所示，包括RFID处理器、天线、射频模块、存储模块、网络模块、扩展串口和电源。

其中，天线作为射频识别模块中的传感器，可以按照射频模块发送的频率信息，生成与该频率信息对应的波，并以第一电磁信号的形式释放出去，寻找在预设范围内的电子标签。当待跟踪物品上的电子标签响应第一电磁信号后，可以相应释放出第二电磁信号，射频识别模块可以通过天线接收到第二电磁信号，并通过其中的射频模块，将第二电磁信号转换为对应的电信号，并将电信号作为解析结果传送给终端的处理器。

RFID处理器作为射频识别模块的处理核心，可以与射频模块、存储模块、网络模块、扩展串口和电源进行连接，以对射频识别模块中的数据进行处理。

扩展串口可以支持多种类型串口，以对射频识别模块进行外部扩展。例如，可以具有GPIO(General-purpose input/output，通用输入输出)、USB等串口支持，从而可以对待跟踪物品的其他特征(如温度或湿度)进行扩展检测。

网络模块可以负责将射频识别模块中处理的数据长传到服务器，如上传到云端服务器。

存储模块可以负责射频识别模块中的数据存储工作，当网络连接中断时，可以进行临时的本地存储。

电源则可以为提供射频识别模块中的主板所需的工作电量。

在本实施例中，当检测到针对第一电磁信号返回的第二电磁信号时，通过预设的射频识别模块将第二电磁信号转换为对应的电信号，能够为识别出待跟踪物品提供数据基础。

为了使本领域技术人员能够更好地理解上述步骤，以下通过一个例子对本申请实施例加以示例性说明，但应当理解的是，本申请实施例并不限于此。

如图6所示，终端102中可以包括网络模块、加密模块、解密模块、处理器、数据存储模块、RFID模块和图像识别模块。其中，网络模块可以负责智能***的通信，包括终端102各部件之间的信息通信或者多个终端102之间的通信

在一示例中，如图7所示，可以包括节点A的终端102、节点B的终端102、节点C的终端120、节点D的终端120、节点E的终端102和客户的终端，其中，客户的终端可以是本申请中的终端102，也可以是其他终端。

具体地，节点A在获取到带跟踪物品对应的物品信息后，可以通过网络发送到云端服务器，该云端服务器可以基于区块链技术对接收到的物品信息进行上链。当待跟踪物品流转到节点B，并被节点B的终端102扫描到RFID电子标签后，可以确定该电子标签对应的待跟踪物品，并从云端服务器中获取节点A的终端102上传的物品信息，在将节点B的物品信息与节点A的物品信息组合后，组合后的物品信息将在待跟踪物品到达节点C且被节点C的终端102检测到后，通过云端服务器发送到节点C的终端102，直到按照该方式经过节点D和E后，客户最终能够通过终端看到待跟踪物品从节点A到节点E流转过程的所有物品信息。

应该理解的是，虽然图2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图8所示，提供了一种物品跟踪装置，所述装置包括：

信号发送模块801，用于发送第一射频信号；

物品识别模块802，用于当检测到针对所述第一射频信号返回的第二射频信号时，解析所述第二射频信号，并根据解析结果，确定与所述第二射频信号对应的待跟踪物品；

第一信息获取模块803，用于从云端服务器获取所述待跟踪物品对应的第一物品信息；

记录生成模块804，用于根据所述第一物品信息生成所述待跟踪物品对应的物品跟踪记录。

在一个实施例中，所述装置还包括：

第二信息获取模块，用于获取所述待跟踪物品在当前仓储点对应的第二物品信息；

合并模块，对所述第二物品信息和所述第一物品信息进行合并，得到合并后的物品信息；

信息上传模块，将所述合并后的物品信息上传到所述云端服务器。

在一个实施例中，所述第二信息获取模块，包括：

图像信息获取子模块，用于通过预设的摄像头获取所述待跟踪物品对应的图像数据和/或视频数据；

第二信息生成子模块，用于基于所述图像数据和/或视频数据，生成所述待跟踪物品在当前仓储点对应的第二物品信息。

在一个实施例中，所述第二信息生成子模块，包括：

模型调用单元，用于将所述图像数据和/或视频数据输入到预设的物品识别模型，以触发所述物品识别模型，基于所述图像数据和/或视频数获取所述待跟踪物品对应的属性信息；所述属性信息包括物品形状和物品颜色中的至少一种；

属性信息处理单元，用于基于所述属性信息，生成所述待跟踪物品在当前仓储点对应的第二物品信息。

在一个实施例中，所述信息上传模块，包括：

加密子模块，用于基于预设的加密算法，对所述合并后的物品信息进行加密，得到加密后的物品信息；

加密信息上传子模块，用于将所述加密后的物品信息上传到所述云端服务器。

在一个实施例中，所述第一信息获取模块803，包括：

加密信息下载子模块，用于从云端服务器获取所述待跟踪物品对应的加密信息；

解密子模块，用于对所述加密信息进行解密，得到所述待跟踪物品对应的第一物品信息。

在一个实施例中，所述第一射频信号为第一电磁信号，所述物品识别模块802，包括：

信号解析子模块，用于当检测到针对所述第一电磁信号返回的第二电磁信号时，通过预设的射频识别模块将所述第二电磁信号转换为对应的电信号。

关于物品跟踪装置的具体限定可以参见上文中对于物品跟踪方法的限定，在此不再赘述。上述物品跟踪装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种物品跟踪方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

发送第一射频信号；

当检测到针对所述第一射频信号返回的第二射频信号时，解析所述第二射频信号，并根据解析结果，确定与所述第二射频信号对应的待跟踪物品；

从云端服务器获取所述待跟踪物品对应的第一物品信息；

根据所述第一物品信息生成所述待跟踪物品对应的物品跟踪记录。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现上述其他实施例中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

发送第一射频信号；

当检测到针对所述第一射频信号返回的第二射频信号时，解析所述第二射频信号，并根据解析结果，确定与所述第二射频信号对应的待跟踪物品；

从云端服务器获取所述待跟踪物品对应的第一物品信息；

根据所述第一物品信息生成所述待跟踪物品对应的物品跟踪记录。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现上述其他实施例中的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种物品跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：

发送第一射频信号；

当检测到针对所述第一射频信号返回的第二射频信号时，解析所述第二射频信号，并根据解析结果，确定与所述第二射频信号对应的待跟踪物品；

从云端服务器获取所述待跟踪物品对应的第一物品信息；

根据所述第一物品信息生成所述待跟踪物品对应的物品跟踪记录。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述从云端服务器获取所述待跟踪物品对应的物品信息之后，还包括：

获取所述待跟踪物品在当前仓储点对应的第二物品信息；

对所述第二物品信息和所述第一物品信息进行合并，得到合并后的物品信息；

将所述合并后的物品信息上传到所述云端服务器。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述待跟踪物品在当前仓储点对应的第二物品信息，包括：

通过预设的摄像头获取所述待跟踪物品对应的图像数据和/或视频数据；

基于所述图像数据和/或视频数据，生成所述待跟踪物品在当前仓储点对应的第二物品信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述图像数据和/或视频数据，生成所述待跟踪物品在当前仓储点对应的第二物品信息，包括：

将所述图像数据和/或视频数据输入到预设的物品识别模型，以触发所述物品识别模型，基于所述图像数据和/或视频数获取所述待跟踪物品对应的属性信息；所述属性信息包括物品形状和物品颜色中的至少一种；

基于所述属性信息，生成所述待跟踪物品在当前仓储点对应的第二物品信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述合并后的物品信息上传到所述云端服务器，包括：

基于预设的加密算法，对所述合并后的物品信息进行加密，得到加密后的物品信息；

将所述加密后的物品信息上传到所述云端服务器。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从云端服务器获取所述待跟踪物品对应的第一物品信息，包括：

从云端服务器获取所述待跟踪物品对应的加密信息；

对所述加密信息进行解密，得到所述待跟踪物品对应的第一物品信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一射频信号为第一电磁信号，所述当检测到针对所述第一射频信号返回的第二射频信号时，解析所述第二射频信号，包括：

当检测到针对所述第一电磁信号返回的第二电磁信号时，通过预设的射频识别模块将所述第二电磁信号转换为对应的电信号。

8.一种物品跟踪装置，其特征在于，所述装置包括：

信号发送模块，用于发送第一射频信号；

物品识别模块，用于当检测到针对所述第一射频信号返回的第二射频信号时，解析所述第二射频信号，并根据解析结果，确定与所述第二射频信号对应的待跟踪物品；

第一信息获取模块，用于从云端服务器获取所述待跟踪物品对应的第一物品信息；

记录生成模块，用于根据所述第一物品信息生成所述待跟踪物品对应的物品跟踪记录。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，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7中任一项所述方法的步骤。

10.一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7中任一项所述方法的步骤。

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