本申请涉及物流技术领域，具体而言，涉及一种基于人脸识别的拣货任务核算方法及装置。
背景技术：
拣货是物流作业中非常重要的一个环节，也是物流作业中较难的一个环节，拣货人员正确拣货与否直接影响了物流作业的效率。在物流作业中，拣货人员的工作大多较为繁重，且拣货人员的拣货行为发生频次较高，在此种工作情况下，拣货人员容易出现拣货错误的行为。
目前，拣货人员拣货任务的核销大多是通过拣货人员手动核销完成，而此种拣货人员手动核销拣货任务的方式实际并不能确定拣货人员正确拣货与否，并且，此种拣货任务的核销方式也为拣货人员拣货准确率的核算造成了许多困难。
技术实现要素：
本申请实施例的目的在于提供一种基于人脸识别的拣货任务核算方法及装置，通过人脸识别技术及目标拣货货架的重量变化信息，确定拣货人员的目标拣货任务是否完成，拣货人员的目标拣货任务是否完成可以确定拣货人员正确拣货与否。
第一方面，本申请实施例提供了一种基于人脸识别的拣货任务核算方法，包括：
获取目标拣货货架的重量变化信息、目标拣货货架拣货人员的实时拍摄图像及目标拣货货架的标识信息；
对所述拣货人员的实时拍摄图像进行人脸识别，得到拣货人员的身份信息；
根据所述拣货人员的身份信息及所述标识信息，调取拣货人员的目标拣货任务；
根据所述拣货人员的目标拣货任务及所述重量变化信息，确定所述拣货人员的目标拣货任务是否完成。
在上述实现过程中，本申请实施例的基于人脸识别的拣货任务核算方法，通过人脸识别技术对拣货人员的实时拍摄图像进行人脸识别，得到拣货人员的身份信息，进而再调取拣货人员的目标拣货任务，根据拣货人员的目标拣货任务及目标拣货货架的重量变化信息，确定拣货人员的目标拣货任务是否完成，与现有技术相比，此种拣货人员拣货任务的核销方式，在确定拣货人员的目标拣货任务是否完成时可以确定拣货人员正确拣货与否，若拣货人员的目标拣货任务完成，可确定拣货人员正确拣货；若拣货人员的目标拣货任务未完成，可确定拣货人员错误拣货。
进一步地，所述根据所述拣货人员的目标拣货任务及所述重量变化信息，确定所述拣货人员的目标拣货任务是否完成，包括：
从所述拣货人员的目标拣货任务获取目标拣货数量；
根据所述重量变化信息及目标拣货货架单个货物的重量，计算得到实际拣货数量；
根据所述实际拣货数量及所述目标拣货数量，确定所述拣货人员的目标拣货任务是否完成。
在上述实现过程中，该方法通过计算拣货人员的实际拣货数量，结合拣货人员的目标拣货数量的方式，可以准确地确定拣货人员的目标拣货任务是否完成。
进一步地，在所述根据所述拣货人员的目标拣货任务及所述重量变化信息，确定所述拣货人员的目标拣货任务是否完成之后，所述方法还包括：
若确定所述拣货人员的目标拣货任务未完成，则发送提示信息至拣货人员的用户终端。
在上述实现过程中，该方法在确定拣货人员的目标拣货任务未完成时，发送提示信息至拣货人员的用户终端，可以及时地提示拣货人员该目标拣货任务未完成，也即该目标拣货任务错误拣货，使拣货人员及时地对该目标拣货任务再进行拣货。
进一步地，所述方法还包括：
按预定时间获取拣货人员的拣货任务完成信息；
根据所述拣货人员的拣货任务完成信息，计算得到预定时间内拣货人员的拣货准确率。
在上述实现过程中，该方法可以在预定时间内根据拣货人员的拣货任务完成信息，计算得到预定时间内拣货人员的拣货准确率，拣货人员的拣货准确率的获得可以更好地对拣货人员的拣货绩效进行核算。
进一步地，所述根据所述拣货人员的拣货任务完成信息，计算得到预定时间内拣货人员的拣货准确率，包括：
从所述拣货人员的拣货任务完成信息统计得到拣货任务单次完成的数量；
根据所述拣货任务单次完成的数量及所述预定时间内拣货任务总完成数量，计算得到预定时间内拣货人员的拣货准确率。
在上述实现过程中，该方法通过拣货任务单次完成的数量及预定时间内拣货任务总完成数量，计算预定时间内拣货人员的拣货准确率的方式，可以较为快速、准确地计算得到拣货人员的拣货准确率，从而可以减少拣货人员的拣货准确率的计算时间。
第二方面，本申请实施例提供了一种基于人脸识别的拣货任务核算装置，包括：
获取模块，用于获取目标拣货货架的重量变化信息、目标拣货货架拣货人员的实时拍摄图像及目标拣货货架的标识信息；
人脸识别模块，用于对所述拣货人员的实时拍摄图像进行人脸识别，得到拣货人员的身份信息；
任务调取模块，用于根据所述拣货人员的身份信息及所述标识信息，调取拣货人员的目标拣货任务；
核算模块，用于根据所述拣货人员的目标拣货任务及所述重量变化信息，确定所述拣货人员的目标拣货任务是否完成。
在上述实现过程中，本申请实施例的基于人脸识别的拣货任务核算装置，通过人脸识别技术对拣货人员的实时拍摄图像进行人脸识别，得到拣货人员的身份信息，进而再调取拣货人员的目标拣货任务，根据拣货人员的目标拣货任务及目标拣货货架的重量变化信息，确定拣货人员的目标拣货任务是否完成，与现有技术相比，此种拣货人员拣货任务的核销方式，在确定拣货人员的目标拣货任务是否完成时可以确定拣货人员正确拣货与否，若拣货人员的目标拣货任务完成，可确定拣货人员正确拣货；若拣货人员的目标拣货任务未完成，可确定拣货人员错误拣货。
进一步地，所述核算模块，具体用于：
从所述拣货人员的目标拣货任务获取目标拣货数量；
根据所述重量变化信息及目标拣货货架单个货物的重量，计算得到实际拣货数量；
根据所述实际拣货数量及所述目标拣货数量，确定所述拣货人员的目标拣货任务是否完成。
在上述实现过程中，该装置通过计算拣货人员的实际拣货数量，结合拣货人员的目标拣货数量的方式，可以准确地确定拣货人员的目标拣货任务是否完成。
进一步地，所述获取模块，还用于按预定时间获取拣货人员的拣货任务完成信息；
所述核算模块，还用于根据所述拣货人员的拣货任务完成信息，计算得到预定时间内拣货人员的拣货准确率。
在上述实现过程中，该装置可以在预定时间内根据拣货人员的拣货任务完成信息，计算得到预定时间内拣货人员的拣货准确率，拣货人员的拣货准确率的获得可以更好地对拣货人员的拣货绩效进行核算。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行上述的基于人脸识别的拣货任务核算方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其存储有上述的电子设备中所使用的计算机程序。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请实施例一提供的基于人脸识别的拣货任务核算方法的流程示意图；
图2为本申请实施例一提供的基于人脸识别的拣货任务核算方法的另一流程示意图；
图3为本申请实施例一提供的步骤s140的流程示意图；
图4为本申请实施例二提供的基于人脸识别的拣货任务核算装置的结构框图；
图5为本申请实施例二提供的基于人脸识别的拣货任务核算装置的另一结构框图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
目前，拣货人员拣货任务的核销大多是通过拣货人员手动核销完成，而此种拣货人员手动核销拣货任务的方式实际并不能确定拣货人员正确拣货与否，并且，此种拣货任务的核销方式也为拣货人员拣货准确率的核算造成了许多困难。
针对上述现有技术中的问题，本申请提供了一种基于人脸识别的拣货任务核算方法及装置，通过人脸识别技术及目标拣货货架的重量变化信息，确定拣货人员的目标拣货任务是否完成，拣货人员的目标拣货任务是否完成可以确定拣货人员正确拣货与否。
实施例一
参见图1，图1为本申请实施例提供的基于人脸识别的拣货任务核算方法的流程示意图。本申请实施例中执行下述的基于人脸识别的拣货任务核算方法的执行主体可以是服务器。
本申请实施例的基于人脸识别的拣货任务核算方法，包括如下步骤：
步骤s110，获取目标拣货货架的重量变化信息、目标拣货货架拣货人员的实时拍摄图像及目标拣货货架的标识信息。
在本实施例中，目标拣货货架的重量变化信息可以通过重量传感器获得，重量传感器设置于目标拣货货架上。
目标拣货货架拣货人员的实时拍摄图像可以通过仓库中对应的摄像头获得，目标拣货货架拣货人员的实时拍摄图像可以是一张或多张，目标拣货货架拣货人员的实时拍摄图像包含拣货人员的人脸特征。
目标拣货货架的标识信息可以是目标拣货货架的id，目标拣货货架的标识信息可以通过重量传感器与拣货货架的映射关系获得。
步骤s120，对上述拣货人员的实时拍摄图像进行人脸识别，得到拣货人员的身份信息。
在本实施例中，拣货人员的身份信息可以是拣货人员的姓名、拣货人员的员工编码、或拣货人员的身份证号码等等。
步骤s130，根据上述拣货人员的身份信息及标识信息，调取拣货人员的目标拣货任务。
在本实施例中，通过拣货人员的身份信息和目标拣货货架的标识信息，可以确定拣货人员对应的目标拣货任务。
步骤s140，根据上述拣货人员的目标拣货任务及重量变化信息，确定上述拣货人员的目标拣货任务是否完成。
在本实施例中，可以预先存储仓库中所有拣货货架上所有sku货物的重量信息。
每个拣货货架上只能摆放同一种sku货物，同一种sku货物不存在同类型产品，例如，某款水杯不存在另一不同颜色的水杯。
本申请实施例的基于人脸识别的拣货任务核算方法，通过人脸识别技术对拣货人员的实时拍摄图像进行人脸识别，得到拣货人员的身份信息，进而再调取拣货人员的目标拣货任务，根据拣货人员的目标拣货任务及目标拣货货架的重量变化信息，确定拣货人员的目标拣货任务是否完成，与现有技术相比，此种拣货人员拣货任务的核销方式，在确定拣货人员的目标拣货任务是否完成时可以确定拣货人员正确拣货与否，若拣货人员的目标拣货任务完成，可确定拣货人员正确拣货；若拣货人员的目标拣货任务未完成，可确定拣货人员错误拣货。
为了在拣货人员的目标拣货任务未完成时，可以及时地提示拣货人员，本申请实施例提供一种可能的实施方式，可参见图2，图2为本申请实施例提供的基于人脸识别的拣货任务核算方法的另一流程示意图，本申请实施例的基于人脸识别的拣货任务核算方法，在步骤s140，根据上述拣货人员的目标拣货任务及重量变化信息，确定上述拣货人员的目标拣货任务是否完成之后，还可包括如下步骤：
步骤s150，若确定上述拣货人员的目标拣货任务未完成，则发送提示信息至拣货人员的用户终端。
在上述过程中，该方法在确定拣货人员的目标拣货任务未完成时，发送提示信息至拣货人员的用户终端，可以及时地提示拣货人员该目标拣货任务未完成，也即该目标拣货任务错误拣货，使拣货人员及时地对该目标拣货任务再进行拣货。
为了可以准确地确定拣货人员的目标拣货任务是否完成，本申请实施例提供一种可能的实施方式，可参见图3，图3为本申请实施例提供的步骤s140的流程示意图，本申请实施例的基于人脸识别的拣货任务核算方法，步骤s140，根据上述拣货人员的目标拣货任务及重量变化信息，确定上述拣货人员的目标拣货任务是否完成，包括如下步骤：
步骤s141，从上述拣货人员的目标拣货任务获取目标拣货数量；
步骤s142，根据上述重量变化信息及目标拣货货架单个货物的重量，计算得到实际拣货数量；
步骤s143，根据上述实际拣货数量及目标拣货数量，确定上述拣货人员的目标拣货任务是否完成。
在上述过程中，该方法通过计算拣货人员的实际拣货数量，结合拣货人员的目标拣货数量的方式，可以准确地确定拣货人员的目标拣货任务是否完成。
作为一种可选的实施方式，本申请实施例的基于人脸识别的拣货任务核算方法，还可包括如下步骤：
按预定时间获取拣货人员的拣货任务完成信息；
根据上述拣货人员的拣货任务完成信息，计算得到预定时间内拣货人员的拣货准确率。
在此种实施方式下，拣货人员的拣货任务完成信息可以是拣货人员的拣货任务经多少次完成。
可选地，在根据上述拣货人员的拣货任务完成信息，计算得到预定时间内拣货人员的拣货准确率时，可从上述拣货人员的拣货任务完成信息统计得到拣货任务单次完成的数量；根据上述拣货任务单次完成的数量及预定时间内拣货任务总完成数量，计算得到预定时间内拣货人员的拣货准确率。
通过拣货任务单次完成的数量及预定时间内拣货任务总完成数量，计算预定时间内拣货人员的拣货准确率的方式，可以较为快速、准确地计算得到拣货人员的拣货准确率，从而可以减少拣货人员的拣货准确率的计算时间。
在上述过程中，该方法可以在预定时间内根据拣货人员的拣货任务完成信息，计算得到预定时间内拣货人员的拣货准确率，拣货人员的拣货准确率的获得可以更好地对拣货人员的拣货绩效进行核算。
实施例二
为了执行上述实施例一对应的方法，以实现相应的功能和技术效果，下面提供一种基于人脸识别的拣货任务核算装置。
参见图4，图4为本申请实施例提供的基于人脸识别的拣货任务核算装置的结构框图。
本申请实施例的基于人脸识别的拣货任务核算装置，包括：
获取模块210，用于获取目标拣货货架的重量变化信息、目标拣货货架拣货人员的实时拍摄图像及目标拣货货架的标识信息；
人脸识别模块220，用于对上述拣货人员的实时拍摄图像进行人脸识别，得到拣货人员的身份信息；
任务调取模块230，用于根据上述拣货人员的身份信息及标识信息，调取拣货人员的目标拣货任务；
核算模块240，用于根据上述拣货人员的目标拣货任务及重量变化信息，确定上述拣货人员的目标拣货任务是否完成。
本申请实施例的基于人脸识别的拣货任务核算装置，通过人脸识别技术对拣货人员的实时拍摄图像进行人脸识别，得到拣货人员的身份信息，进而再调取拣货人员的目标拣货任务，根据拣货人员的目标拣货任务及目标拣货货架的重量变化信息，确定拣货人员的目标拣货任务是否完成，与现有技术相比，此种拣货人员拣货任务的核销方式，在确定拣货人员的目标拣货任务是否完成时可以确定拣货人员正确拣货与否，若拣货人员的目标拣货任务完成，可确定拣货人员正确拣货；若拣货人员的目标拣货任务未完成，可确定拣货人员错误拣货。
参见图5，图5为本申请实施例提供的基于人脸识别的拣货任务核算装置的另一结构框图。
作为一种可选的实施方式，本申请实施例的基于人脸识别的拣货任务核算装置，还可包括：
发送模块250，用于在确定上述拣货人员的目标拣货任务未完成时，发送提示信息至拣货人员的用户终端。
作为一种可选的实施方式，核算模块240，可具体用于：
从上述拣货人员的目标拣货任务获取目标拣货数量；
根据上述重量变化信息及目标拣货货架单个货物的重量，计算得到实际拣货数量；
根据上述实际拣货数量及目标拣货数量，确定上述拣货人员的目标拣货任务是否完成。
作为一种可选的实施方式，获取模块210，还可用于按预定时间获取拣货人员的拣货任务完成信息；
核算模块240，还可用于根据上述拣货人员的拣货任务完成信息，计算得到预定时间内拣货人员的拣货准确率。
可选地，核算模块240在根据上述拣货人员的拣货任务完成信息，计算得到预定时间内拣货人员的拣货准确率时，可从上述拣货人员的拣货任务完成信息统计得到拣货任务单次完成的数量；
根据上述拣货任务单次完成的数量及预定时间内拣货任务总完成数量，计算得到预定时间内拣货人员的拣货准确率。
上述的基于人脸识别的拣货任务核算装置可实施上述实施例一的基于人脸识别的拣货任务核算方法。上述实施例一中的可选项也适用于本实施例，这里不再详述。
本申请实施例的其余内容可参照上述实施例一的内容，在本实施例中，不再进行赘述。
实施例三
本申请实施例提供一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行上述的基于人脸识别的拣货任务核算方法。
可选地，上述电子设备可以是服务器。
另外，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储有上述的电子设备中所使用的计算机程序。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块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，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品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，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
1.一种基于人脸识别的拣货任务核算方法，其特征在于，包括：
获取目标拣货货架的重量变化信息、目标拣货货架拣货人员的实时拍摄图像及目标拣货货架的标识信息；
对所述拣货人员的实时拍摄图像进行人脸识别，得到拣货人员的身份信息；
根据所述拣货人员的身份信息及所述标识信息，调取拣货人员的目标拣货任务；
根据所述拣货人员的目标拣货任务及所述重量变化信息，确定所述拣货人员的目标拣货任务是否完成。
2.根据权利要求1所述的基于人脸识别的拣货任务核算方法，其特征在于，所述根据所述拣货人员的目标拣货任务及所述重量变化信息，确定所述拣货人员的目标拣货任务是否完成，包括：
从所述拣货人员的目标拣货任务获取目标拣货数量；
根据所述重量变化信息及目标拣货货架单个货物的重量，计算得到实际拣货数量；
根据所述实际拣货数量及所述目标拣货数量，确定所述拣货人员的目标拣货任务是否完成。
3.根据权利要求1所述的基于人脸识别的拣货任务核算方法，其特征在于，在所述根据所述拣货人员的目标拣货任务及所述重量变化信息，确定所述拣货人员的目标拣货任务是否完成之后，所述方法还包括：
若确定所述拣货人员的目标拣货任务未完成，则发送提示信息至拣货人员的用户终端。
4.根据权利要求1所述的基于人脸识别的拣货任务核算方法，其特征在于，所述方法还包括：
按预定时间获取拣货人员的拣货任务完成信息；
根据所述拣货人员的拣货任务完成信息，计算得到预定时间内拣货人员的拣货准确率。
5.根据权利要求4所述的基于人脸识别的拣货任务核算方法，其特征在于，所述根据所述拣货人员的拣货任务完成信息，计算得到预定时间内拣货人员的拣货准确率，包括：
从所述拣货人员的拣货任务完成信息统计得到拣货任务单次完成的数量；
根据所述拣货任务单次完成的数量及所述预定时间内拣货任务总完成数量，计算得到预定时间内拣货人员的拣货准确率。
6.一种基于人脸识别的拣货任务核算装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取目标拣货货架的重量变化信息、目标拣货货架拣货人员的实时拍摄图像及目标拣货货架的标识信息；
人脸识别模块，用于对所述拣货人员的实时拍摄图像进行人脸识别，得到拣货人员的身份信息；
任务调取模块，用于根据所述拣货人员的身份信息及所述标识信息，调取拣货人员的目标拣货任务；
核算模块，用于根据所述拣货人员的目标拣货任务及所述重量变化信息，确定所述拣货人员的目标拣货任务是否完成。
7.根据权利要求6所述的基于人脸识别的拣货任务核算装置，其特征在于，所述核算模块，具体用于：
从所述拣货人员的目标拣货任务获取目标拣货数量；
根据所述重量变化信息及目标拣货货架单个货物的重量，计算得到实际拣货数量；
根据所述实际拣货数量及所述目标拣货数量，确定所述拣货人员的目标拣货任务是否完成。
8.根据权利要求6所述的基于人脸识别的拣货任务核算装置，其特征在于，所述获取模块，还用于按预定时间获取拣货人员的拣货任务完成信息；
所述核算模块，还用于根据所述拣货人员的拣货任务完成信息，计算得到预定时间内拣货人员的拣货准确率。
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行根据权利要求1至5中任一项所述的基于人脸识别的拣货任务核算方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有权利要求9所述的电子设备中所使用的计算机程序。
技术总结