一种快递包状态判断方法与流程

技术特征：
1.一种快递包状态判断方法，其特征在于，包括：基于大数据平台实时获取包括快件体积信息的快件基础数据；基于所述基础数据和预设机器学习模型对进入相应快件包中的快件数量进行预测并确定快件包容量的临界值；在快件包中的快件数量达到所述临界值时控制分拣口相应的报警灯发出提示信号，以提醒现场人员及时进行打包。2.根据权利要求1所述的快递包状态判断方法，其特征在于，所述基于大数据平台实时获取包括快件体积信息的快件基础数据包括：基于kafka及大数据平台采集实时的运单体积数据，包括长宽高及运单形状和运单重量。3.根据权利要求2所述的快递包状态判断方法，其特征在于，所述基于所述基础数据和预设机器学习模型对进入相应快件包中的快件数量进行预测并确定快件包容量的临界值包括：基于初步数据分析和数据探索创建相应的检测模型，并在不同形状、不同体积下按不同顺序的落袋后对装包体积的影响，对检测模型进行训练以确定容量最大的临界值。4.根据权利要求3所述的快递包状态判断方法，其特征在于，所述基于初步数据分析和数据探索创建相应的检测模型包括：按照不同形状生成物品的体积数据，采用随机函数模拟快件和快件接触点，计算每一票落如快件包后的体积，直到总体积接近快件包体积为止并确定相应的快件数量。5.根据权利要求3所述的快递包状态判断方法，其特征在于，所述初步数据分析和数据探索包括：确定数据平台所包含的相关的数据表格以及表格中的特征数据，并确定特征数据的准确性，其中准确的特征数据至少包括快件的长宽高信息。

技术总结
本发明涉及一种快递包状态判断方法，包括：基于大数据平台实时获取包括快件体积信息的快件基础数据；基于基础数据和预设机器学习模型对进入相应快件包中的快件数量进行预测并确定快件包容量的临界值；在快件包中的快件数量达到临界值时控制分拣口相应的报警灯发出提示信号，以提醒现场人员及时进行打包。通过数据仓库中存储的每一票的长宽高体积数据，通过大数据模型计算票与包的关系，实时预计当前包内还可以装多少票，哪些包已经到临界值，快要装满了，提醒现场工人优先到哪个位置进行打包操作。这样实现了不容易遗漏，且减少人工巡逻的成本，并且减少设备成本，可以复制和推广所有中心。广所有中心。广所有中心。


技术研发人员：许哲锋
受保护的技术使用者：上海中通吉网络技术有限公司
技术研发日：2021.08.06
技术公布日：2021/10/19