CN118037198B - 事件关联物品管理方法、装置、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及数据处理技术领域,提供一种事件关联物品管理方法、装置、设备及介质,能够获取历史事件的关联物品数据作为聚类样本,并对聚类样本进行聚类运算得到每个物品类,实现对物品的准确分类,进一步配置每个物品类的入库策略,以便对不同种类的物品进行针对性入库处理,响应于对目标物品的入库请求,确定目标物品所属的物品类作为目标类,获取目标类对应的入库策略作为目标策略,并利用目标策略对目标物品进行入库处理,实现了对事件关联物品的有效管理。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种事件关联物品管理方法、装置、设备及介质。
背景技术
对于无证驾驶、酒后驾驶等安全类事件,事件处理过程中会涉及到多种物品,因此,如何对这些物品进行有效管理成为了亟待解决的问题。
但是,现有技术中对物品的管理仍然主要依赖于用户的主观意识,使得物品管理较为混乱,记录信息容易冗余或者缺失,出错率较高。
并且,由于信息混乱,后续在调用物品时也较为不便。
发明内容
鉴于以上内容,有必要提供一种事件关联物品管理方法、装置、设备及介质,旨在解决事件关联物品管理混乱的问题。
一种事件关联物品管理方法,所述事件关联物品管理方法包括:
获取历史事件的关联物品数据作为聚类样本,并对所述聚类样本进行聚类运算,得到每个物品类;
配置每个物品类的入库策略;
响应于对目标物品的入库请求,确定所述目标物品所属的物品类作为目标类;
获取所述目标类对应的入库策略作为目标策略,并利用所述目标策略对所述目标物品进行入库处理。
根据本发明优选实施例,所述对所述聚类样本进行聚类运算,得到每个物品类包括:
获取每个聚类样本的样本特征;
对每个聚类样本的样本特征进行预处理,得到每个聚类样本的目标特征;
在每个聚类样本中随机选择第一数量的聚类样本作为第一聚类中心;
利用指数函数构建距离公式;
基于所述距离公式及每个聚类样本的目标特征计算每个聚类样本到每个第一聚类中心的距离;
将每个聚类样本分配到距离最短的第一聚类中心所对应的簇中;
根据所述距离公式遍历计算每个簇中的所有聚类样本到其他簇的距离;
将距离最短的两个簇进行合并以更新簇;
根据更新后的每个簇的聚类中心更新所述第一聚类中心;
不断更新所述第一聚类中心,直至收敛且所述第一聚类中心的数量为第二数量时,停止更新所述第一聚类中心,并将当前得到的每个第一聚类中心确定为每个物品类;
其中,所述第一数量大于所述第二数量。
根据本发明优选实施例,所述对每个聚类样本的样本特征进行预处理,得到每个聚类样本的目标特征包括:
获取每个聚类样本的样本特征中的数值型特征、字符型特征及非数值字符特征;
计算每个数值型特征的平均值得到每个第一特征;
获取每个字符型特征的众数作为每个第二特征;
对每个非数值字符特征进行编码处理,得到每个第三特征;
组合每个聚类样本对应的第一特征、第二特征及第三特征,得到每个聚类样本的目标特征。
根据本发明优选实施例,所述利用指数函数构建距离公式包括:
利用所述指数函数构建权重因子;
计算每两个聚类样本间的汉明距离及欧式距离;
计算所述权重因子与所述汉明距离间的乘积作为第一距离;
计算所述第一距离与所述欧式距离的和,得到所述距离公式。
根据本发明优选实施例,所述利用所述目标策略对所述目标物品进行入库处理包括:
根据所述目标策略确定待上传入库信息及入库位置;
在配置界面上显示对所述待上传入库信息的上传提示;
当接收到对所述目标物品的入库信息确认指令时,对接收到的入库信息进行完整性校验,得到校验结果;
采集所述入库位置的图像作为待识别图像,并对所述待识别图像进行图像识别得到识别结果;
当所述校验结果显示所述接收到的入库信息完整,且所述识别结果显示所述目标物品已放置于所述入库位置时,生成对所述入库信息的确认反馈;或者
当所述校验结果显示所述接收到的入库信息不完整时,发出对缺失信息的上传提示;及/或当所述识别结果显示所述目标物品未放置于所述入库位置时,生成将所述目标物品放置于所述入库位置的提示信息。
根据本发明优选实施例,所述利用所述目标策略对所述目标物品进行入库处理后,所述方法还包括:
当接收到对所述目标物品的远程示证指令时,获取所述目标物品的每个关联物品,并根据每个关联物品生成选择提示框;
检测对所述选择提示框的选择指令,并根据所述选择指令从每个关联物品中获取当前物品;
根据所述目标物品及所述当前物品生成物品列表;
调取所述物品列表中每个物品的物品信息;
将每个物品的物品信息发送至所述远程示证指令的触发者。
根据本发明优选实施例,所述利用所述目标策略对所述目标物品进行入库处理后,所述方法还包括:
当接收到对所述目标物品的出库指令时,解析所述出库指令得到出库原因;
根据所述出库原因从所述目标物品的物品信息中选择物品信息进行展示。
一种事件关联物品管理装置,所述事件关联物品管理装置包括:
聚类单元,用于获取历史事件的关联物品数据作为聚类样本,并对所述聚类样本进行聚类运算,得到每个物品类;
配置单元,用于配置每个物品类的入库策略;
确定单元,用于响应于对目标物品的入库请求,确定所述目标物品所属的物品类作为目标类;
入库单元,用于获取所述目标类对应的入库策略作为目标策略,并利用所述目标策略对所述目标物品进行入库处理。
一种计算机设备,所述计算机设备包括:
存储器,存储至少一个指令;及
处理器,执行所述存储器中存储的指令以实现所述事件关联物品管理方法。
一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令,所述至少一个指令被计算机设备中的处理器执行以实现所述事件关联物品管理方法。
由以上技术方案可以看出,本发明能够获取历史事件的关联物品数据作为聚类样本,并对聚类样本进行聚类运算得到每个物品类,实现对物品的准确分类,进一步配置每个物品类的入库策略,以便对不同种类的物品进行针对性入库处理,响应于对目标物品的入库请求,确定目标物品所属的物品类作为目标类,获取目标类对应的入库策略作为目标策略,并利用目标策略对目标物品进行入库处理,实现了对事件关联物品的有效管理。
附图说明
图1是本发明事件关联物品管理方法的较佳实施例的流程图。
图2是本发明事件关联物品管理装置的较佳实施例的功能模块图。
图3是本发明实现事件关联物品管理方法的较佳实施例的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。
如图1所示,是本发明事件关联物品管理方法的较佳实施例的流程图。根据不同的需求,该流程图中步骤的顺序可以改变,某些步骤可以省略。
所述事件关联物品管理方法应用于一个或者多个计算机设备中,所述计算机设备是一种能够按照事先设定或存储的指令,自动进行数值计算和/或信息处理的设备,其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)、数字处理器(DigitalSignal Processor,DSP)、嵌入式设备等。
所述计算机设备可以是任何一种可与用户进行人机交互的电子产品,例如,个人计算机、平板电脑、智能手机、个人数字助理(Personal Digital Assistant,PDA)、游戏机、交互式网络电视(Internet Protocol Television,IPTV)、智能式穿戴式设备等。
所述计算机设备还可以包括网络设备和/或用户设备。其中,所述网络设备包括,但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算(CloudComputing)的由大量主机或网络服务器构成的云。
所述服务器可以是独立的服务器,也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(ContentDelivery Network,CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
其中,人工智能(Artificial Intelligence,AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能,感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用***。
人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互***、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、生物识别技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
所述计算机设备所处的网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、虚拟专用网络(Virtual Private Network,VPN)等。
S10,获取历史事件的关联物品数据作为聚类样本,并对所述聚类样本进行聚类运算,得到每个物品类。
在本实施例中,所述历史事件可以包括,但不限于:酒后驾驶、无证驾驶等交通类事件,以及打架等安全类事件。
在本实施例中,所述关联物品数据可以包括每个事件的关联物品的名称、图像、数量等数据。
在本实施例中,所述对所述聚类样本进行聚类运算,得到每个物品类包括:
获取每个聚类样本的样本特征;
对每个聚类样本的样本特征进行预处理,得到每个聚类样本的目标特征;
在每个聚类样本中随机选择第一数量的聚类样本作为第一聚类中心;
利用指数函数构建距离公式;
基于所述距离公式及每个聚类样本的目标特征计算每个聚类样本到每个第一聚类中心的距离;
将每个聚类样本分配到距离最短的第一聚类中心所对应的簇中;
根据所述距离公式遍历计算每个簇中的所有聚类样本到其他簇的距离;
将距离最短的两个簇进行合并以更新簇;
根据更新后的每个簇的聚类中心更新所述第一聚类中心;
不断更新所述第一聚类中心,直至收敛且所述第一聚类中心的数量为第二数量时,停止更新所述第一聚类中心,并将当前得到的每个第一聚类中心确定为每个物品类;
其中,所述第一数量大于所述第二数量。
在上述实施例中,不同于现有聚类算法中随机选择的初始的聚类中心数量与最终得到的簇的数量相同,本实施例初始选择的聚类中心数量远大于最终得到的簇的数量,这样,在聚类过程中能够覆盖更多的样本特征,使聚类结果更加合理。
其中,所述对每个聚类样本的样本特征进行预处理,得到每个聚类样本的目标特征包括:
获取每个聚类样本的样本特征中的数值型特征、字符型特征及非数值字符特征;
计算每个数值型特征的平均值得到每个第一特征;
获取每个字符型特征的众数作为每个第二特征;
对每个非数值字符特征进行编码处理,得到每个第三特征;
组合每个聚类样本对应的第一特征、第二特征及第三特征,得到每个聚类样本的目标特征。
例如:所述数值型特征可以包括物品搜索热度、物品数量等,所述字符型特征可以包括物品真伪性等,所述非数值字符特征可以包括物品描述、物品图像等。
通过对样本特征进行预处理,能够对样本特征的格式进行统一,以便于后续计算。
并且,在传统的聚类算法中,仅采用汉明距离、欧式距离等通用算法计算样本间的距离,样本之间的差异性通常会被忽略。因此,本实施例采用指数函数优化样本间距离的计算方式,由于指数函数随变量增大而增大,因此能够有效增加样本间的差异,进而能够提高聚类的准确性,使处于边缘的样本也能够被准确分类到对应的簇中。
具体地,所述利用指数函数构建距离公式包括:
利用所述指数函数构建权重因子;
计算每两个聚类样本间的汉明距离及欧式距离;
计算所述权重因子与所述汉明距离间的乘积作为第一距离;
计算所述第一距离与所述欧式距离的和,得到所述距离公式。
S11,配置每个物品类的入库策略。
在本实施例中,通过配置每个物品类的入库策略,可以针对性的对每个物品进行入库处理。
S12,响应于对目标物品的入库请求,确定所述目标物品所属的物品类作为目标类。
其中,所述入库请求可以由对应事件的处理人员触发。
其中,所述目标物品所属的物品类可以由所述处理人员上传,也可以通过人工智能模型采集所述目标物品的图像,并进行物品检测得到。
S13,获取所述目标类对应的入库策略作为目标策略,并利用所述目标策略对所述目标物品进行入库处理。
在本实施例中,所述利用所述目标策略对所述目标物品进行入库处理包括:
根据所述目标策略确定待上传入库信息及入库位置;
在配置界面上显示对所述待上传入库信息的上传提示;
当接收到对所述目标物品的入库信息确认指令时,对接收到的入库信息进行完整性校验,得到校验结果;
采集所述入库位置的图像作为待识别图像,并对所述待识别图像进行图像识别得到识别结果;
当所述校验结果显示所述接收到的入库信息完整,且所述识别结果显示所述目标物品已放置于所述入库位置时,生成对所述入库信息的确认反馈;或者
当所述校验结果显示所述接收到的入库信息不完整时,发出对缺失信息的上传提示;及/或当所述识别结果显示所述目标物品未放置于所述入库位置时,生成将所述目标物品放置于所述入库位置的提示信息。
例如:当所述目标物品为车辆时,所述待上传入库信息可以包括车牌号码、车主信息、车辆保险信息等,所述入库位置可以为指定车库。
通过上述实施例,能够在入库信息不完整时及时提示补充缺失信息,以提高物品入库效率,并保证入库信息的完整性;同时,通过人工智能手段自动检测物品是否已入库,以避免物品遗漏。
在本实施例中,所述利用所述目标策略对所述目标物品进行入库处理后,所述方法还包括:
当接收到对所述目标物品的远程示证指令时,获取所述目标物品的每个关联物品,并根据每个关联物品生成选择提示框;
检测对所述选择提示框的选择指令,并根据所述选择指令从每个关联物品中获取当前物品;
根据所述目标物品及所述当前物品生成物品列表;
调取所述物品列表中每个物品的物品信息;
将每个物品的物品信息发送至所述远程示证指令的触发者。
通过上述实施例,能够支持对物品进行远程示证,同时自动调取关联物品以供选择,不仅提高了示证效率,且克服了由于地域差别而导致无法示证的问题。
在本实施例中,所述利用所述目标策略对所述目标物品进行入库处理后,所述方法还包括:
当接收到对所述目标物品的出库指令时,解析所述出库指令得到出库原因;
根据所述出库原因从所述目标物品的物品信息中选择物品信息进行展示。
通过上述实施例,能够根据不同的出库原因针对性展示物品信息,以避免由于信息多而杂影响用户对物品信息的查阅,同时能够有效避免不具备相关权限的用户对物品信息的查阅,提高了物品信息的安全性。
在本实施例中,还可以为不同类型的用户配置对物品信息的修改权限,以供用户根据实际情况对物品信息进行增删改查等操作,以完善物品信息。
在本实施例中,在对物品进行入库后,还可以记录物品保管方式、保管人、保管人联系方式等信息,以供快速找到对应保管人。
在本实施例中,对于有损坏的物品,可以在入库时同时记录损坏部位图像,以供后续查看。
由以上技术方案可以看出,本发明能够获取历史事件的关联物品数据作为聚类样本,并对聚类样本进行聚类运算得到每个物品类,实现对物品的准确分类,进一步配置每个物品类的入库策略,以便对不同种类的物品进行针对性入库处理,响应于对目标物品的入库请求,确定目标物品所属的物品类作为目标类,获取目标类对应的入库策略作为目标策略,并利用目标策略对目标物品进行入库处理,实现了对事件关联物品的有效管理。
如图2所示,是本发明事件关联物品管理装置的较佳实施例的功能模块图。所述事件关联物品管理装置11包括聚类单元110、配置单元111、确定单元112、入库单元113。本发明所称的模块/单元是指一种能够被处理器所执行,并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段,其存储在存储器中。在本实施例中,关于各模块/单元的功能将在后续的实施例中详述。
其中,所述聚类单元110,用于获取历史事件的关联物品数据作为聚类样本,并对所述聚类样本进行聚类运算,得到每个物品类;
所述配置单元111,用于配置每个物品类的入库策略;
所述确定单元112,用于响应于对目标物品的入库请求,确定所述目标物品所属的物品类作为目标类;
所述入库单元113,用于获取所述目标类对应的入库策略作为目标策略,并利用所述目标策略对所述目标物品进行入库处理。
由以上技术方案可以看出,本发明能够获取历史事件的关联物品数据作为聚类样本,并对聚类样本进行聚类运算得到每个物品类,实现对物品的准确分类,进一步配置每个物品类的入库策略,以便对不同种类的物品进行针对性入库处理,响应于对目标物品的入库请求,确定目标物品所属的物品类作为目标类,获取目标类对应的入库策略作为目标策略,并利用目标策略对目标物品进行入库处理,实现了对事件关联物品的有效管理。
如图3所示,是本发明实现事件关联物品管理方法的较佳实施例的计算机设备的结构示意图。
所述计算机设备1可以包括存储器12、处理器13和总线,还可以包括存储在所述存储器12中并可在所述处理器13上运行的计算机程序,例如事件关联物品管理程序。
本领域技术人员可以理解,所述示意图仅仅是计算机设备1的示例,并不构成对计算机设备1的限定,所述计算机设备1既可以是总线型结构,也可以是星形结构,所述计算机设备1还可以包括比图示更多或更少的其他硬件或者软件,或者不同的部件布置,例如所述计算机设备1还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。
需要说明的是,所述计算机设备1仅为举例,其他现有的或今后可能出现的电子产品如可适应于本发明,也应包含在本发明的保护范围以内,并以引用方式包含于此。
其中,存储器12至少包括一种类型的可读存储介质,所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如:SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器12在一些实施例中可以是计算机设备1的内部存储单元,例如该计算机设备1的移动硬盘。存储器12在另一些实施例中也可以是计算机设备1的外部存储设备,例如计算机设备1上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card,SMC)、安全数字(SecureDigital,SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地,存储器12还可以既包括计算机设备1的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器12不仅可以用于存储安装于计算机设备1的应用软件及各类数据,例如事件关联物品管理程序的代码等,还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
处理器13在一些实施例中可以由集成电路组成,例如可以由单个封装的集成电路所组成,也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成,包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit,CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。处理器13是所述计算机设备1的控制核心(Control Unit),利用各种接口和线路连接整个计算机设备1的各个部件,通过运行或执行存储在所述存储器12内的程序或者模块(例如执行事件关联物品管理程序等),以及调用存储在所述存储器12内的数据,以执行计算机设备1的各种功能和处理数据。
所述处理器13执行所述计算机设备1的操作***以及安装的各类应用程序。所述处理器13执行所述应用程序以实现上述各个事件关联物品管理方法实施例中的步骤,例如图1所示的步骤。
示例性的,所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元,所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器12中,并由所述处理器13执行,以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机可读指令段,该指令段用于描述所述计算机程序在所述计算机设备1中的执行过程。例如,所述计算机程序可以被分割成聚类单元110、配置单元111、确定单元112、入库单元113。
上述以软件功能模块的形式实现的集成的单元,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、计算机设备,或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述事件关联物品管理方法的部分。
所述计算机设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程,也可以通过计算机程序来指示相关的硬件设备来完成,所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机程序在被处理器执行时,可实现上述各个方法实施例的步骤。
其中,所述计算机程序包括计算机程序代码,所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括:能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器等。
进一步地,计算机可读存储介质可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序等;存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain),本质上是一个去中心化的数据库,是一串使用密码学方法相关联产生的数据块,每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息,用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect,简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture,简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,在图3中仅用一根直线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。所述总线被设置为实现所述存储器12以及至少一个处理器13等之间的连接通信。
尽管未示出,所述计算机设备1还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池),优选地,电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器13逻辑相连,从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述计算机设备1还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等,在此不再赘述。
进一步地,所述计算机设备1还可以包括网络接口,可选地,所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等),通常用于在该计算机设备1与其他计算机设备之间建立通信连接。
可选地,该计算机设备1还可以包括用户接口,用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard)),可选地,用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地,在一些实施例中,显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)触摸器等。其中,显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元,用于显示在计算机设备1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
应该了解,所述实施例仅为说明之用,在专利申请范围上并不受此结构的限制。
图3仅示出了具有组件12-13的计算机设备1,本领域技术人员可以理解的是,图3示出的结构并不构成对所述计算机设备1的限定,可以包括比图示更少或者更多的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
结合图1,所述计算机设备1中的所述存储器12存储多个指令以实现一种事件关联物品管理方法,所述处理器13可执行所述多个指令从而实现:
获取历史事件的关联物品数据作为聚类样本,并对所述聚类样本进行聚类运算,得到每个物品类;
配置每个物品类的入库策略;
响应于对目标物品的入库请求,确定所述目标物品所属的物品类作为目标类;
获取所述目标类对应的入库策略作为目标策略,并利用所述目标策略对所述目标物品进行入库处理。
具体地,所述处理器13对上述指令的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述,在此不赘述。
需要说明的是,本案中所涉及到的数据均为合法取得。
在本发明所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的***,装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述模块的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式。
本发明可用于众多通用或专用的计算机***环境或配置中。例如:个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器***、基于微处理器的***、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何***或设备的分布式计算环境等等。本发明可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述,例如程序模块。一般地,程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本发明,在这些分布式计算环境中,由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中,程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的,作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。
因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外,显然“包括”一词不排除其他单元或步骤,单数不排除复数。本发明中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称,而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换,而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (7)
1.一种事件关联物品管理方法,其特征在于,所述事件关联物品管理方法包括:
获取历史事件的关联物品数据作为聚类样本,并对所述聚类样本进行聚类运算,得到每个物品类;其中,所述历史事件包括交通类事件及安全类事件;所述关联物品数据包括每个事件的关联物品的名称、图像、数量;
配置每个物品类的入库策略;
响应于对目标物品的入库请求,确定所述目标物品所属的物品类作为目标类;
获取所述目标类对应的入库策略作为目标策略,并利用所述目标策略对所述目标物品进行入库处理;
其中,所述对所述聚类样本进行聚类运算,得到每个物品类包括:获取每个聚类样本的样本特征;对每个聚类样本的样本特征进行预处理,得到每个聚类样本的目标特征;在每个聚类样本中随机选择第一数量的聚类样本作为第一聚类中心;利用指数函数构建距离公式;基于所述距离公式及每个聚类样本的目标特征计算每个聚类样本到每个第一聚类中心的距离;将每个聚类样本分配到距离最短的第一聚类中心所对应的簇中;根据所述距离公式遍历计算每个簇中的所有聚类样本到其他簇的距离;将距离最短的两个簇进行合并以更新簇;根据更新后的每个簇的聚类中心更新所述第一聚类中心;不断更新所述第一聚类中心,直至收敛且所述第一聚类中心的数量为第二数量时,停止更新所述第一聚类中心,并将当前得到的每个第一聚类中心确定为每个物品类;其中,所述第一数量大于所述第二数量;
其中,所述对每个聚类样本的样本特征进行预处理,得到每个聚类样本的目标特征包括:获取每个聚类样本的样本特征中的数值型特征、字符型特征及非数值字符特征;计算每个数值型特征的平均值得到每个第一特征;获取每个字符型特征的众数作为每个第二特征;对每个非数值字符特征进行编码处理,得到每个第三特征;组合每个聚类样本对应的第一特征、第二特征及第三特征,得到每个聚类样本的目标特征;
其中,所述利用指数函数构建距离公式包括:利用所述指数函数构建权重因子;计算每两个聚类样本间的汉明距离及欧式距离;计算所述权重因子与所述汉明距离间的乘积作为第一距离;计算所述第一距离与所述欧式距离的和,得到所述距离公式。
2.如权利要求1所述的事件关联物品管理方法,其特征在于,所述利用所述目标策略对所述目标物品进行入库处理包括:
根据所述目标策略确定待上传入库信息及入库位置;
在配置界面上显示对所述待上传入库信息的上传提示;
当接收到对所述目标物品的入库信息确认指令时,对接收到的入库信息进行完整性校验,得到校验结果;
采集所述入库位置的图像作为待识别图像,并对所述待识别图像进行图像识别得到识别结果;
当所述校验结果显示所述接收到的入库信息完整,且所述识别结果显示所述目标物品已放置于所述入库位置时,生成对所述入库信息的确认反馈;或者
当所述校验结果显示所述接收到的入库信息不完整时,发出对缺失信息的上传提示;及/或当所述识别结果显示所述目标物品未放置于所述入库位置时,生成将所述目标物品放置于所述入库位置的提示信息。
3.如权利要求1所述的事件关联物品管理方法,其特征在于,所述利用所述目标策略对所述目标物品进行入库处理后,所述方法还包括:
当接收到对所述目标物品的远程示证指令时,获取所述目标物品的每个关联物品,并根据每个关联物品生成选择提示框;
检测对所述选择提示框的选择指令,并根据所述选择指令从每个关联物品中获取当前物品;
根据所述目标物品及所述当前物品生成物品列表;
调取所述物品列表中每个物品的物品信息;
将每个物品的物品信息发送至所述远程示证指令的触发者。
4.如权利要求1所述的事件关联物品管理方法,其特征在于,所述利用所述目标策略对所述目标物品进行入库处理后,所述方法还包括:
当接收到对所述目标物品的出库指令时,解析所述出库指令得到出库原因;
根据所述出库原因从所述目标物品的物品信息中选择物品信息进行展示。
5.一种事件关联物品管理装置,其特征在于,所述事件关联物品管理装置包括:
聚类单元,用于获取历史事件的关联物品数据作为聚类样本,并对所述聚类样本进行聚类运算,得到每个物品类;其中,所述历史事件包括交通类事件及安全类事件;所述关联物品数据包括每个事件的关联物品的名称、图像、数量;
配置单元,用于配置每个物品类的入库策略;
确定单元,用于响应于对目标物品的入库请求,确定所述目标物品所属的物品类作为目标类;
入库单元,用于获取所述目标类对应的入库策略作为目标策略,并利用所述目标策略对所述目标物品进行入库处理;
其中,所述对所述聚类样本进行聚类运算,得到每个物品类包括:获取每个聚类样本的样本特征;对每个聚类样本的样本特征进行预处理,得到每个聚类样本的目标特征;在每个聚类样本中随机选择第一数量的聚类样本作为第一聚类中心;利用指数函数构建距离公式;基于所述距离公式及每个聚类样本的目标特征计算每个聚类样本到每个第一聚类中心的距离;将每个聚类样本分配到距离最短的第一聚类中心所对应的簇中;根据所述距离公式遍历计算每个簇中的所有聚类样本到其他簇的距离;将距离最短的两个簇进行合并以更新簇;根据更新后的每个簇的聚类中心更新所述第一聚类中心;不断更新所述第一聚类中心,直至收敛且所述第一聚类中心的数量为第二数量时,停止更新所述第一聚类中心,并将当前得到的每个第一聚类中心确定为每个物品类;其中,所述第一数量大于所述第二数量;
其中,所述对每个聚类样本的样本特征进行预处理,得到每个聚类样本的目标特征包括:获取每个聚类样本的样本特征中的数值型特征、字符型特征及非数值字符特征;计算每个数值型特征的平均值得到每个第一特征;获取每个字符型特征的众数作为每个第二特征;对每个非数值字符特征进行编码处理,得到每个第三特征;组合每个聚类样本对应的第一特征、第二特征及第三特征,得到每个聚类样本的目标特征;
其中,所述利用指数函数构建距离公式包括:利用所述指数函数构建权重因子;计算每两个聚类样本间的汉明距离及欧式距离;计算所述权重因子与所述汉明距离间的乘积作为第一距离;计算所述第一距离与所述欧式距离的和,得到所述距离公式。
6. 一种计算机设备,其特征在于,所述计算机设备包括:
存储器,存储至少一个指令;及
处理器,执行所述存储器中存储的指令以实现如权利要求1至4中任意一项所述的事件关联物品管理方法。
7.一种计算机可读存储介质,其特征在于:所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令,所述至少一个指令被计算机设备中的处理器执行以实现如权利要求1至4中任意一项所述的事件关联物品管理方法。
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