医院的物流任务配送方法、装置、设备以及存储介质

本申请涉及医疗物联网领域，尤其涉及一种医院的物流任务配送方法、装置、设备以及存储介质。

背景技术：

1、医院物流系统是维持医疗机构高效运转的血液循环网络，其流转效率直接关系到临床诊疗质量、患者安全及医院运营成本。随着医疗精细化管理要求的提升，医院内部物资配送需求呈现爆发式增长，涵盖药品、高值耗材、检验标本、手术器械、被服及医疗废物等多种品类。这些物资具有种类繁杂、批量小、时效性要求极高、生物安全风险大等显著特征。目前，医院物流配送主要依赖传统人工配送或单一功能的自动化设备。然而，面对日益复杂的医疗场景，现有技术方案在实际应用中暴露出严重的局限性，难以满足现代化医院的高效运营需求。

技术实现思路

1、本申请的多个方面提供一种医院的物流任务配送方法、装置、设备以及存储介质。

2、本申请实施例提供一种医院的物流任务配送方法，包括：获取不同科室的物品的当前手术排班信息以及所述物品的剩余数量；根据第一预设模型、所述当前手术排班信息以及所述物品的剩余数量确定是否需要对所述物品进行补充，当确定需要补充，生成物品配送任务，以完成物品的补充；将所述物品配送任务放入动态池中，并根据所述物品配送任务对应的配送时间和配送位置确定配送模式；获取监控视频图像，并根据动态提示库对所述监控视频图像中的物体进行识别并确定监控视频图像中物体位置，所述动态提示库用于记录医院环境中物体的文本信息；根据物体的识别结果以及物体位置映射为数字孪生地图的即时通行成本矩阵；根据医院各个科室的当前人数、未来时间段内的预约人数、手术排班信息以及第二预设模型，确定医院中目标区域在未来时间段内的人流拥堵系数，所述人流拥堵系数表示未来时间段内的人流拥堵情况；根据所述人流拥堵系数以及即时通行成本矩阵确定通行路径成本，并根据所述通行路径成本确定候选路径；根据所述候选路径进行模拟推演，确定最优出发时间和配送路径，并根据所述配送模式执行所述物品配送任务。

3、本申请实施例提供一种医院的物流任务配送装置，包括：获取模块，用于获取不同科室的当前手术排班信息以及所述物品的剩余数量；第一生成模块，用于根据第一预设模型、所述当前手术排班信息以及所述物品的剩余数量确定是否需要对所述物品进行补充，当确定需要补充，生成物品配送任务，以完成物品的补充；第一确定模块，用于将所述物品配送任务放入动态池中，并根据所述物品配送任务对应的配送时间和配送位置确定配送模式；第二确定模块，用于获取监控视频图像，并根据动态提示库对所述监控视频图像中的物体进行识别并确定监控视频图像中物体位置，所述动态提示库用于记录医院环境中物体的文本信息；第二生成模块，用于根据物体的识别结果以及物体位置映射为数字孪生地图的即时通行成本矩阵；第三确定模块，用于根据医院各个科室的当前人数、未来时间段内的预约人数、手术排班信息以及第二预设模型，确定医院中目标区域在未来时间段内的人流拥堵系数，所述人流拥堵系数表示未来时间段内的人流拥堵情况；第四确定模块，用于根据所述人流拥堵系数以及即时通行成本矩阵确定通行路径成本，并根据所述通行路径成本确定候选路径；执行模块，用于根据所述候选路径进行模拟推演，确定最优出发时间和配送路径，并根据所述配送模式执行所述物品配送任务。

4、本申请实施例提供一种设备，包括：存储器、处理器；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行所述计算机程序，以用于：获取不同科室的物品的历史消耗率、当前手术排班信息以及所述物品的剩余数量；根据第一预设模型、所述物品的历史消耗率、所述当前手术排班信息以及所述物品的剩余数量确定是否需要对所述物品进行补充，当确定需要补充，生成物品配送任务，以完成物品的补充；将所述物品配送任务放入动态池中，并根据所述物品配送任务对应的配送时间和配送位置确定配送模式；获取监控视频图像，并根据动态提示库对所述监控视频图像中的物体进行识别并确定监控视频图像中物体位置，所述动态提示库用于记录医院环境中物体的文本信息；根据物体的识别结果以及物体位置映射为数字孪生地图，生成初始即时通行成本矩阵；根据医院各个科室的当前人数、未来时间段内的预约人数、手术排班信息以及第二预设模型，确定医院中目标区域在未来时间段内的人流拥堵系数，所述人流拥堵系数表示未来时间段内的人流拥堵情况；根据所述人流拥堵系数以及初始即时通行成本矩阵确定通行路径成本以及对应的即时通行成本矩阵，并根据所述即时通行成本矩阵确定候选路径；根据所述候选路径进行模拟推演，确定最优出发时间和配送路径，并根据所述配送模式执行所述物品配送任务。

5、本申请实施例提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机程序被一个或多个处理器执行时，致使所述一个或多个处理器实现上述方法中的步骤。

6、在本公开的技术方案，获取不同科室的当前手术排班信息以及物品的剩余数量；根据第一预设模型、当前手术排班信息以及物品的剩余数量确定是否需要对物品进行补充，当确定需要补充，生成物品配送任务，以完成物品的补充；将物品配送任务放入动态池中，并根据物品配送任务对应的配送时间和配送位置确定配送模式；获取监控视频图像，并根据动态提示库对监控视频图像中的物体进行识别并确定监控视频图像中物体位置，动态提示库用于记录医院环境中物体的文本信息；根据物体的识别结果以及物体位置映射为数字孪生地图的即时通行成本矩阵；根据医院各个科室的当前人数、未来时间段内的预约人数、手术排班信息以及第二预设模型，确定医院中目标区域在未来时间段内的人流拥堵系数，人流拥堵系数表示未来时间段内的人流拥堵情况；根据人流拥堵系数以及即时通行成本矩阵确定通行路径成本，并根据通行路径成本确定候选路径；根据候选路径进行模拟推演，确定最优出发时间和配送路径，并根据配送模式执行物品配送任务。

7、其中，根据医院各个科室的当前人数、未来时间段内的预约人数、手术排班信息以及第二预设模型，确定医院中目标区域在未来时间段内的人流拥堵系数，人流拥堵系数表示未来时间段内的人流拥堵情况；根据人流拥堵系数以及即时通行成本矩阵确定通行路径成本，并根据通行路径成本确定候选路径，实现通过结合多源数据驱动的时空拥堵预测，不仅将问题解决在虚拟阶段，还能预判未来拥堵，提前调整任务执行时机与路径，避免实地运行中的死锁与延误。且根据即时通行成本矩阵确定候选路径，实现全局最优的路径与时间决策，最大化机器人利用率。从而实现用数据驱动的动态规则代人工经验调度，实现医院物流的智能化、自适应运行。

1.一种医院的物流任务配送方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当所述候选路径的模拟推演结果为失败，调用ai语音电话通知相关人员，清理导致失败结果的因素，并重复执行获取监控视频图像的步骤，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据第一预设模型所述当前手术排班信息以及所述物品的剩余数量确定是否需要对所述物品进行补充，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将非结构化的手术排班信息转化为量化的手术排班特征向量，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述物品配送任务对应的配送时间和配送位置确定配送模式，包括：

7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取监控视频图像，并根据动态提示库对所述监控视频图像中的物体进行识别并确定监控视频图像中物体位置，包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据医院各个科室的当前人数、未来时间段内的预约人数、手术排班信息以及第二预设模型，确定医院中目标区域在未来时间段内的人流拥堵系数，包括：

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述人流拥堵系数以及即时通行成本矩阵确定通行路径成本，并根据所述通行路径成本确定候选路径，包括：

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述根据所述未来时间段内的人流拥堵系数以及即时通行成本矩阵确定通行路径成本函数，包括：

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述通行路径成本函数通过下式确定：

13.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述根据所述通行路径成本函数以及路径规划算法确定候选出发时间和候选配送路径，包括：

14.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述候选路径进行模拟推演，确定最优出发时间和配送路径，包括：

15.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

16.根据权利要求1或10-13任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

17.一种医院的物流任务配送装置，其特征在于，包括：

18.一种设备，其特征在于，包括：存储器、处理器；

19.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机程序被一个或多个处理器执行时，致使所述一个或多个处理器实现权利要求1-16所述方法中的步骤。