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龙图腾网获悉北自所(北京)科技发展股份有限公司申请的专利一种仓储货位异常筛选方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121063134B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511586795.3，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权一种仓储货位异常筛选方法及系统是由李佳顺;宋榕榕;赵尔迅;李想设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种仓储货位异常筛选方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种仓储货位异常筛选方法及系统，包括：在预设的基准采信点位，通过第一传感装置获取待入库货物的基准数据，并将基准数据与待入库货物的目标货位进行关联存储；搭载有第二传感装置的巷道内移动设备响应于盘点指令移动至待盘点的目标货位上方的盘点位置；在盘点位置，通过第二传感装置采集目标货位的实时数据；对比实时数据和与目标货位关联的基准数据，以确定目标货位的货物状态是否存在异常；其中，第一传感装置和第二传感装置为同型号且与目标货位具有相同物理基线距离的视觉采集设备。通过本发明，有效解决了视觉盲区问题，突破了多层货架之间的物理遮挡，实现了对仓储系统内任意货位的免搬运、自动化盘点，显著降低了运营成本。

本发明授权一种仓储货位异常筛选方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种仓储货位异常筛选方法，其特征在于，所述方法包括： 在预设的基准采信点位，通过第一传感装置获取待入库货物的基准数据，并将所述基准数据与所述待入库货物的目标货位进行关联存储； 搭载有第二传感装置的巷道内移动设备响应于盘点指令移动至待盘点的目标货位上方的盘点位置； 在所述盘点位置，通过所述第二传感装置采集所述目标货位的实时数据； 对比所述实时数据和与所述目标货位关联的基准数据，以确定所述目标货位的货物状态是否存在异常； 其中，所述第一传感装置和所述第二传感装置为同型号且与所述目标货位具有相同物理基线距离的视觉采集设备； 所述第一传感装置和所述第二传感装置为双焦距相机组或激光雷达； 当所述第一传感装置和所述第二传感装置均为双焦距相机组时，所述基准数据和所述实时数据均为针对所述待入库货物顶面垂直采集的2D图像数据； 和或， 当所述第一传感装置和所述第二传感装置均为激光雷达时，所述基准数据和所述实时数据均为针对所述目标货位顶面垂直采集的点云数据； 当所述基准数据和所述实时数据均为针对所述待入库货物顶面垂直采集的2D图像数据时，所述对比所述实时数据与所述目标货位关联的基准数据，以确定所述目标货位的货物状态是否异常，包括： 在所述目标货位的货物箱垛顶部预设基准点； 分别在所述基准数据和所述实时数据中，定位所述基准点在所述双焦距相机组获取的两组2D图像对中的像素坐标，以确定所述基准点在所述基准数据中的第一像素距离和在所述实时数据中的第二像素距离； 计算所述第一像素距离与所述第二像素距离之间的距离差值，当所述距离差值超出预设距离阈值时，确定所述目标货位的货物状态为异常； 当所述基准数据和所述实时数据均为针对所述目标货位顶面垂直采集的点云数据时，所述对比所述实时数据与所述目标货位关联的基准数据，以确定所述目标货位的货物状态是否异常，包括： 分别对所述基准数据和所述实时数据进行数据预处理，得到基准点云数据和实时点云数据；其中，所述数据预处理包括ROI提取、滤波和或降采样； 对所述基准点云数据和所述实时点云数据进行配准，并计算配准后的基准点云数据和实时点云数据之间的重合度； 将所述重合度与预设重合阈值进行对比，当所述重合度低于所述预设重合阈值时，确定所述目标货位的货物状态为异常； 当所述重合度达到所述预设重合阈值时，保留针对所述实时点云数据在托盘平面的平移变换； 对平移变换后的实时点云数据和所述基准点云数据划分为多个网格区块，计算并对比各所述网格区块的平均高度，得到高度差异比率； 将所述高度差异比率与预设差异阈值进行对比，当所述高度差异比率超出预设差异阈值时，确定所述目标货位的货物状态为异常。

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