1.本技术涉及物资管理技术领域，特别是涉及物资管理方法、装置、 电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术：2.对于集团化的企业，通常存在很多办公区域。通常会在相应的区域 投放相应的物资以便于企业员工使用。如，设置打印机，以便于提供打 印服务。设置办公用品领用区域，以提供办公用品自助领用。
3.不足之处在于，这些物资中消耗品，如打印机中的纸张，通常是人 为投放，若投放不及时，易造成无法使用该物资。
技术实现要素：4.本技术至少提供物资管理方法、装置、电子设备及计算机可读存储 介质。
5.本技术第一方面提供了一种物资管理方法，该方法包括：获取目标 区域的物资分布信息、以及目标区域的监控图像；确定监控图像中的目 标对象；根据目标对象与物资分布信息，确定目标区域的物资使用情况。
6.因此，通过利用监控图像确定出监控图像中目标对象，进而根据目 标对象与物资分布信息，确定目标区域的物资使用情况的方式，能够确 定出物资使用情况，进而便于对物资进行合理管理，提升物资的管理效 率。
7.其中，确定监控图像中的目标对象，包括：利用目标识别网络对监 控图像进行识别，确定监控图像中的目标对象。
8.因此，利用图像识别技术进行目标对象识别，能够便于识别出物资 区域范围内的目标对象，进而确定出物资使用情况，进而便于对物资进 行合理管理，提升物资的管理效率。
9.其中，根据目标对象与物资分布信息，确定目标区域的物资使用情 况，包括：确定目标对象在监控图像的多个第一位置信息；根据目标对 象在监控图像的多个第一位置信息，确定目标对象的轨迹；根据轨迹与 物资分布信息，确定目标区域的物资使用情况。
10.因此，利用图像识别技术确定目标对象在监控图像的多个第一位置 信息；根据目标对象在监控图像的多个第一位置信息，进而确定出每一 目标对象的轨迹，根据轨迹与物资分布信息，确定目标区域的物资使用 情况，能够根据位置信息确定出目标对象的轨迹，进而根据轨迹与物资 分布信息，确定出物资使用情况，进而便于对物资进行合理管理，提升 物资的管理效率。
11.其中，目标对象包括人员对象；确定监控图像中的目标对象，包括： 利用人脸识别网络对监控图像进行识别，确定监控图像中的人脸图像； 根据监控图像中的目标对象，确定目标对象在监控图像的多个第一位置 信息，包括：对多帧监控图像中的人脸图像进行聚类处理，确定至少一 个人员对象的多张人脸图像；根据至少一个人员对象的多张人脸图
像， 确定至少一个人员对象在监控图像的多个第一位置信息。
12.因此，利用图像识别技术对多帧图像进行人脸识别，进而确定至少 一个人员对象在监控图像的多个第一位置信息，能够对监控图像中的人 员对象进行统计，便于后续按照人员对象的数量确定出物资使用情况， 便于对物资进行合理管理，提升物资的管理效率。
13.其中，目标对象包括人员对象；确定监控图像中的目标对象，包括： 利用人脸人体识别网络对监控图像进行识别，确定监控图像中的人脸图 像和人体图像；根据监控图像中的目标对象，确定目标对象在监控图像 的多个第一位置信息，包括：对多帧监控图像中的人脸图像和人体图像 分别进行聚类处理，确定至少一个人员对象的多张人脸图像，以及至少 一个人员对象的多张人体图像；确定多张人脸图像和多张人体图像的关 联关系；根据至少一个人员对象的多张人脸图像、至少一个人员对象的 多张人体图像以及多张人脸图像和多张人体图像的关联关系，确定至少 一个人员对象在监控图像的多个第一位置信息。
14.因此，利用图像识别技术对多帧图像进行人脸识别和人体识别，进 而确定至少一个人员对象在监控图像的多个第一位置信息，能够对监控 图像中的人员对象进行统计，便于后续按照人员对象的数量确定出物资 使用情况，便于对物资进行合理管理，提升物资的管理效率，进一步， 利用人体特征固定不变的特点，可以将人脸图像和人体图像关联，能够 提高识别人员识别和聚类的准确性。
15.其中，根据目标对象在监控图像的多个第一位置信息，确定目标对 象的轨迹，包括：根据目标对象在监控图像的多个第一位置信息，以及 预先确定的监控图像的位置信息与描述物资分布信息的目标空间的映 射关系，确定目标对象在目标空间的多个第二位置信息；根据第二位置 信息，确定目标对象的轨迹。
16.因此，利用映射关系，将第一位置信息转化为第二位置信息，进而 根据第二位置信息，确定目标对象的轨迹，能够利用轨迹确定出物资使 用情况，便于对物资进行合理管理，提升物资的管理效率。
17.其中，根据轨迹与物资分布信息，确定目标区域的物资使用情况， 包括：当检测到任一人员对象的轨迹位于任一目标物资的范围时，确定 任一人员对象使用目标物资。
18.因此，利用轨迹确定出物资使用情况，便于对物资进行合理管理， 提升物资的管理效率。
19.其中，根据轨迹与物资分布信息，确定目标区域的物资使用情况， 还包括：统计目标物资在指定时间段内的物资使用情况。
20.因此，通过统计目标物资在指定时间段内的物资使用情况，便于对 物资进行合理管理，提升物资的管理效率。
21.本技术第二方面提供了一种物资管理装置，该物资管理装置包括： 获取模块，用于获取目标区域的物资分布信息、以及目标区域的监控图 像；确定模块，用于确定监控图像中的目标对象；处理模块，用于根据 目标对象与物资分布信息，确定目标区域的物资使用情况。
22.本技术第三方面提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器以及 与处理器耦接的存储器；存储器中存储有计算机程序，处理器用于执行 计算机程序以实现上述第一方面中的物资管理方法。
23.本技术第四方面提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存 储介质存储
有计算机程序，计算机程序在被处理器执行时，实现上述第 一方面中的物资管理方法。
24.上述方案，因此，通过利用监控图像确定出监控图像中目标对象， 进而根据目标对象与物资分布信息，确定目标区域的物资使用情况的方 式，能够确定出物资使用情况，进而便于对物资进行合理管理，提升物 资的管理效率。
25.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解 释性的，而非限制本技术。
附图说明
26.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，这些附图示 出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于说明本技术的技术方案。
27.图1是本技术提供的物资管理方法第一实施例的流程示意图；
28.图2是本技术提供的物资分布图示意图；
29.图3是本技术提供的监控图像示意图；
30.图4是本技术提供的监控图像与物资分布信息进行叠加后的示意图；
31.图5是本技术提供的物资管理方法第二实施例的流程示意图；
32.图6是本技术提供的步骤54一实施例的流程示意图；
33.图7是本技术提供的物资管理方法第三实施例的流程示意图；
34.图8是本技术提供的步骤106一实施例的流程示意图；
35.图9是本技术提供的物资管理方法第四实施例的流程示意图；
36.图10是本技术提供的步骤93一实施例的流程示意图；
37.图11是本技术提供的步骤93另一实施例的流程示意图；
38.图12是本技术提供的步骤94一实施例的流程示意图；
39.图13是本技术提供的物资管理方法第五实施例的流程示意图；
40.图14是本技术提供的物资管理装置一实施例的结构示意图；
41.图15是本技术提供的电子设备一实施例的结构示意图；
42.图16为本技术计算机可读存储介质一实施例的结构示意图。
具体实施方式
43.下面结合说明书附图，对本技术实施例的方案进行详细说明。
44.以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、 接口、技术之类的具体细节，以便透彻理解本技术。
45.本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可 以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在 a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前 后关联对象是一种“或”的关系。此外，本文中的“多”表示两个或者 多于两个。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多 种中的至少两种的任意组合，例如，包括a、b、c中的至少一种，可 以表示包括从a、b和c构成的集合中选择的任意一个或多个元素。
46.请参阅图1，图1是本技术提供的物资管理方法第一实施例的流程 示意图。该方法包括：
47.步骤11：获取目标区域的物资分布信息、以及目标区域的监控图像。
48.在一些实施例中，物资分布信息可以提前根据物资区域确定。如图 2所示，存在物资区域a、物资区域b和物资区域c。物资区域a、物 资区域b和物资区域c可以放置不同种类的物资，也可以放置相同种类 的物资。每一物资区域可以根据实际需求，投放相应数量的物资。如， 物资区域a、物资区域b和物资区域c投放相同类型的物资。但是物资 区域a对应的物资使用量大于物资区域b对应的物资使用量，物资区域 b对应的物资使用量大于物资区域c对应的物资使用量。在进行初次物 资投放时，则按照物资使用量在不同物资区域投放对应数量的物资。
49.在一些实施例中，目标区域有多个子区域组成。如在厂区范围内， 每一栋楼为一子区域。每一目标区域对应一监控图像。其中，该监控图 像中存在物资区域。即，可以将图2所示的物资区域a、物资区域b和 物资区域c分别使用监控设备进行监控图像采集，得到对应的监控图像。
50.在一些实施例中，物资分布信息可以是物资放置点的坐标信息。如， 对物资放置点进行统计，进而得到一目标区域的物资分布图，并将物资 投点在物资分布图上进行标记。
51.步骤12：确定监控图像中的目标对象。
52.在一些实施例中，目标对象可以是物资运输装置，如叉车。
53.在一些实施例中，目标对象可以是人体。
54.确定监控图像中的目标对象的方式可以是通过对监控图像进行目 标识别，以确定出该监控图像中的目标对象。
55.在一些实施例中，获取存在物资区域a的目标区域的监控图像，对 监控图像进行识别，以确定出该监控图像中的目标对象，得到如图3所 述的监控图像。
56.步骤13：根据目标对象与物资分布信息，确定目标区域的物资使用 情况。
57.在监控图像中，若存在目标对象，则该目标对象存在一坐标信息。 则可以与物资分布信息进行叠加，通过目标对象的坐标信息和物资分布 信息中物资放置点的坐标信息，确定出重叠情况。
58.如，目标对象的一坐标信息与物资放置点的坐标信息满足预设条件， 则确定该目标对象与物资放置点发生重叠。其中，预设条件可以目标对 象与物资放置点之间的预设距离。在目标对象与物资放置点之间的距离 小于预设距离时，则确定目标对象与物资放置点发生重叠。
59.在一应用场景中，可以以图像叠加的方式确定重叠情况，结合图2、 图3和图4进行说明：
60.对图3进行处理，将在监控图像中检测到的人体区域进行中心点确 定，利用该中心点代替人体区域。会得到一个包括多个中心点的监控图 像。然后将此图像与图2所示的物资分布图进行叠加，得到如图4所示 的图像。
61.在一些实施例中，重叠情况可以表示物资区域内目标对象的数量。 则可以根据目标对象的数量确定目标区域的物资使用情况。
62.在一些实施例中，将物资放置点1米范围内的区域，定义为物资区 域，则可以确定出物资区域内目标对象的数量。
63.如，可以提前进行大数据采集，分析出每一目标对象对物资的标准 使用数量。则在确定目标对象的数量时，则可以确定目标区域的物资使 用情况，根据使用情况可以确定出剩余的物资数量，则可以进行物资补 充提醒。
64.在一应用场景中，目标区域的物资为打印机和相应数量的纸张，物 资使用情况则可以表示为对纸张的消耗。首先，在进行纸张投放时，确 定出纸张总数。然后获取预设时间内目标区域的监控图像；以及确定预 设时间内监控图像中的目标人体；得到预设时间内监控图像中的人体分 布图。将人体分布图与物资分布图进行叠加，以确定人体分布图中人体 与物资区域的重叠情况；根据物资区域内人体的数量确定目标区域的物 资使用情况。如，每一人体对纸张的标准使用数量为5张，则在物资区 域内人体的数量为100人时，则对纸张的使用为500张。通过这种方式， 能够预估纸张的剩余数量，在纸张剩余数量低于预设值时，进行纸张补 充提醒。
65.因此，通过利用监控图像确定出监控图像中目标对象，进而根据目 标对象与物资分布信息，确定目标区域的物资使用情况的方式，能够确 定出物资使用情况，进而便于对物资进行合理管理，提升物资的管理效 率，能够解决因物资区域分散，不便于物资管理的问题，以及解决物资 区域内物资短缺时无法及时发现的问题。
66.请参阅图5，图5是本技术提供的物资管理方法第二实施例的流程 示意图。该方法包括：
67.步骤51：获取目标区域的物资分布信息、以及目标区域的监控图像。
68.在一些实施例中，目标区域中可以存在多个物资区域。
69.步骤52：利用目标识别网络对监控图像进行识别，确定监控图像中 的目标对象。
70.在一些实施例中，目标识别网络可以是基于卷积神经网络、循环神 经网络、残差网络构建，并利用已标注的监控图像进行训练得到。
71.步骤53：利用监控图像，确定目标对象的轨迹。
72.在一些实施例中，利用连续多帧监控图像确定目标区域的目标对象 的轨迹。在目标区域的目标对象是处于流动状态，如从目标区域以外进 入目标区域，进而进入物资区域，再离开目标区域。因此，存在相应的 轨迹。如，获取当前时间之前一小时内的监控图像，利用这些监控图像 确定目标区域的目标对象的轨迹，得到相应的轨迹图。
73.步骤54：根据轨迹与物资分布信息，确定目标区域的物资使用情况。
74.在一些实施例中，可以对每一帧监控图像进行识别，进而确定出该 帧监控图像中所有的目标对象。因每一目标对象存在相应的特征的，则 可以根据该特征将每一帧监控图像中的对应的目标对象进行关联。至此， 每一帧监控图像上该目标对象的坐标相连则可以形成轨迹。根据轨迹与 物资分布信息，确定目标对象与物资分布信息的重叠情况。
75.可以理解，轨迹中的每一轨迹点存在一坐标信息，则可以利用坐标 信息与物资分布信息中的物资坐标信息，确定目标对象与物资分布信息 的重叠情况。
76.在其他实施例中，对每一帧监控图像进行识别，进而确定出该帧监 控图像中所有的目标对象。将每一目标对象按照坐标进行标记，得到轨 迹图。可以理解，随着每对一帧监控图像进行识别，则该轨迹图上会进 一步增加目标对象，从而形成基于目标对象的轨迹图。将轨迹图与物资 分布信息进行叠加，以确定目标对象与物资分布信息中的物资区域的重 叠情况。
77.其中，轨迹图可以采用热力图的形式展示。热力图是以特殊高亮的 形式显示访客热衷的区域和访客所在的地理区域的图示。由此，轨迹热 力图可以基于目标对象的移动轨迹形成。随着进入物资分布信息中的物 资区域的目标对象的增加，可以在预设时间内，形成基于物资区域的轨 迹热力图。即，进入物资区域的目标对象越多，物资区域内的轨迹点越 多。
78.因此，利用图像识别技术进行目标对象识别，进而确定出每一目标 对象的轨迹，能够便于识别出物资区域范围内的目标对象，进而确定出 物资使用情况，进而便于对物资进行合理管理，提升物资的管理效率。
79.在一些实施例中，参阅图6，步骤54可以是以下流程：
80.步骤541：将轨迹与物资分布信息对应的分布图进行叠加，得到叠 加图。
81.在一些实施例中，在每得到一条轨迹时，将该轨迹与物资分布信息 对应的分布图进行叠加，直至所有轨迹与对应的分布图进行叠加，得到 叠加图。
82.在一些实施例中，在所有轨迹的轨迹图后，将轨迹图与对应的分布 图进行叠加，得到叠加图。
83.步骤542：根据叠加图，确定目标对象与物资分布信息的重叠情况。
84.通过叠加图，可以确定进入物资分布区域的目标对象的数量。
85.步骤543：根据重叠情况确定目标区域的物资使用情况。
86.步骤543与上述任一实施例具有相同或相似的技术方案，这里不再 赘述。
87.因此，通过利用监控图像确定出监控图像中目标对象与物资区域的 重叠情况，并根据重叠情况确定目标区域的物资使用情况的方式，能够 确定出物资使用情况，进而便于对物资进行合理管理，提升物资的管理 效率，能够解决因物资区域分散，不便于物资管理的问题，以及解决物 资区域内物资短缺时无法及时发现的问题。
88.请参阅图7，图7是本技术提供的物资管理方法第三实施例的流程 示意图。该方法包括：
89.步骤71：获取目标区域的物资分布信息、以及目标区域的监控图像。
90.步骤72：利用目标识别网络对监控图像中的每一帧图像进行识别， 确定每一帧图像中的人体。
91.如，利用人体识别以及人脸识别技术，进行生物特征提取，在提取 到生物特征时，将此特征对应的像素点确定为属于人体。
92.步骤73：基于连续多帧图像中的人体，确定人体的轨迹。
93.每一帧图像中均会存在相应的人体区域，图像中的人体也会随着时 间进行流动。具体体现在每一帧图像上人体区域的变化。因此，可以根 据图像的时间连续性，确定出该人体的活动轨迹。
94.因此，利用图像识别技术对多帧图像进行人体识别，进而确定出目 标区域内每一人体的流动轨迹，能够便于识别出物资区域范围内的人体， 进而确定出物资使用情况，进而便于对物资进行合理管理，提升物资的 管理效率。
95.步骤74：根据轨迹与物资分布信息，确定目标对象与物资分布信息 的重叠情况。
96.在一些实施例中，可以对每一帧监控图像进行识别，进而确定出该 帧监控图像中所有的目标对象。因每一目标对象存在相应的特征的，则 可以根据该特征将每一帧监控图
像中的对应的目标对象进行关联。至此， 每一帧监控图像上该目标对象的坐标相连则可以形成轨迹。将轨迹与物 资分布信息进行叠加，以确定目标对象与物资区域的重叠情况。
97.在其他实施例中，对每一帧监控图像进行识别，进而确定出该帧监 控图像中所有的目标对象。将每一目标对象按照坐标进行标记，得到轨 迹图。可以理解，随着每对一帧监控图像进行识别，则该轨迹图上会进 一步增加目标对象，从而形成基于目标对象的轨迹热力图。将轨迹热力 图与物资分布图进行叠加，以确定目标对象与物资区域的重叠情况。
98.步骤75：确定重叠情况中每一轨迹的形成时间。
99.在一些实施例中，若目标人体使用物资时，会在物资区域停留，则 可以利用每一帧监控图像确定出在物资区域停留的时间，进而确定出每 一轨迹的形成时间。如，确定出人体从进入物资区域到离开物资区域的 时间，此时间确定为重叠情况中每一轨迹的形成时间。
100.以物资为打印机和纸张时，因纸张打印需要时间，则停留时间越长， 表示使用纸张的数量越多。
101.在其他实施例中，物资还可以是瓶装水、订书机、笔、笔记本等物 品。
102.步骤76：根据形成时间确定目标区域的物资使用情况。
103.通过确定重叠情况中每一轨迹的形成时间，根据形成时间确定目标 区域的物资使用情况，能够基于轨迹形成时间和物资之间的对应关系， 确定出物资使用情况，进而便于对物资进行合理管理，提升物资的管理 效率。
104.在一些实施例中，参阅图8，步骤76可以是以下流程：
105.步骤761：获取物资在单位时间内的使用数据。
106.如，可以提前进行大数据采集，分析出每一种物资在单位时间内的 使用数据。则可以根据该目标区域的物资种类，获取相应物资在单位时 间内的使用数据。如，物资种类包括纸张、瓶装水、订书机、笔和笔记 本。纸张在单位时间内的使用数据为5张，瓶装水在单位时间内的使用 数据为50瓶，订书机在单位时间内的使用数据为3个，笔在单位时间 内的使用数据为5根和笔记本在单位时间内的使用数据为5个。
107.此时，该目标区域的物资种类为瓶装水，则获取瓶装水在单位时间 内的使用数据为50瓶。
108.步骤762：利用形成时间和使用数据确定目标区域的物资使用情况。
109.利用形成时间乘以使用数据确定目标区域的物资使用情况。
110.通过利用形成时间和使用数据确定目标区域的物资使用情况，能够 基于形成时间和在单位时间内的使用数据之间的对应关系，确定出物资 使用情况，进而便于对物资进行合理管理，提升物资的管理效率。
111.在一些实施例中，在确定物资使用情况，可以通过界面显示的方式， 将每一物资区域的物资剩余情况进行显示，并在剩余情况满足预设条件 时，进行物资补充建议。
112.在一些实施例中，在进行物资补充建议时，还可以根据当前时间进 行补充建议。如，当前时间处于休息时间，在物资为瓶装水时，基于饮 水需求，则瓶装水物资的消耗将会大量增加，则建议大量补充物资。
113.又如，在当前时间即将处于休息时间时，按照上述技术方案确定物 资使用情况，基于物资使用情况，进行合理的物资补充建议。如，剩余 物资数量低于对休息时间内预估
的消耗数量，则进行物资补充建议。
114.请参阅图9，图9是本技术提供的物资管理方法第四实施例的流程 示意图。该方法包括：
115.步骤91：获取目标区域的物资分布信息、以及目标区域的监控图像。
116.步骤92：确定监控图像中的目标对象。
117.在一些是实施例中，目标对象包括人员对象；可以利用人脸识别网 络对监控图像进行识别，确定监控图像中的人脸图像。
118.在一些是实施例中，目标对象包括人员对象；可以利用人脸人体识 别网络对监控图像进行识别，确定监控图像中的人脸图像和人体图像。
119.步骤93：确定目标对象在监控图像的多个第一位置信息。
120.在监控过程中，存在多帧监控图像，因此，每一帧监控图像中会涉 及到目标对象的位置信息，则确定目标对象在监控图像的多个第一位置 信息。
121.在一些实施例中，目标对象为人脸图像时，参阅图10，步骤93可 以是以下流程：
122.步骤101：对多帧监控图像中的人脸图像进行聚类处理，确定至少 一个人员对象的多张人脸图像。
123.在一些实施例中，利用人脸识别网络对监控图像进行识别，确定监 控图像中的人脸图像。因出现在监控图像中的人脸图像可以是多个人员 对象的，则需要对多帧监控图像中的人脸图像进行聚类处理，以将每一 人脸图像进行分类，划分为不同人员对象。即，每一人员对象对应多张 人脸图像。
124.步骤102：根据至少一个人员对象的多张人脸图像，确定至少一个 人员对象在监控图像的多个第一位置信息。
125.在一些实施例中，在确定出人脸图像时，可以确定出该人脸图像的 坐标信息，此坐标信息可以作为人员对象在监控图像的第一位置信息。 由此，可以根据多张人脸图像，确定至少一个人员对象在监控图像的多 个第一位置信息。
126.因此，利用图像识别技术对多帧图像进行人脸识别，进而确定至少 一个人员对象在监控图像的多个第一位置信息，能够对监控图像中的人 员对象进行统计，便于后续按照人员对象的数量确定出物资使用情况， 便于对物资进行合理管理，提升物资的管理效率。
127.在一些实施例中，目标对象为人脸图像和人体图像时，参阅图11， 步骤93可以是以下流程：
128.步骤111：对多帧监控图像中的人脸图像和人体图像分别进行聚类 处理，确定至少一个人员对象的多张人脸图像，以及至少一个人员对象 的多张人体图像。
129.在一些实施例中，利用人脸人体识别网络对监控图像进行识别，确 定监控图像中的人脸图像和人体图像。因出现在监控图像中的人脸图像 和人体图像可以是多个人员对象的，则需要对多帧监控图像中的人脸图 像和人体图像进行聚类处理，以将每一人脸图像和人体图像进行分类， 划分为不同人员对象。即，每一人员对象对应多张人脸图像和多张人体 图像。
130.步骤112：确定多张人脸图像和多张人体图像的关联关系。
131.其中，可以基于人脸图像与人体图像的相对位置进行关联。
132.如，对人脸图像和人体图像进行时间匹配，以确定出同一图像中的 人脸图像和人
体图像。然后根据人脸图像和人体图像的相对位置进行关 联。如，将人脸图像和位于人脸图像正下方的人体图像进行关联。
133.步骤113：根据至少一个人员对象的多张人脸图像、至少一个人员 对象的多张人体图像以及多张人脸图像和多张人体图像的关联关系，确 定至少一个人员对象在监控图像的多个第一位置信息。
134.在一些实施例中，在确定多张人脸图像和多张人体图像的关联关系 后，可以确定每一监控图像中出该人脸图像和人体图像的坐标信息，此 坐标信息可以作为人员对象在监控图像的第一位置信息。
135.因此，利用图像识别技术对多帧图像进行人脸识别和人体识别，进 而确定至少一个人员对象在监控图像的多个第一位置信息，能够对监控 图像中的人员对象进行统计，便于后续按照人员对象的数量确定出物资 使用情况，便于对物资进行合理管理，提升物资的管理效率，进一步， 利用人体特征固定不变的特点，如服装特征，可以将人脸图像和人体图 像关联，能够提高识别人员识别和聚类的准确性。
136.步骤94：根据目标对象在监控图像的多个第一位置信息，确定目标 对象的轨迹。
137.在一些实施例中，可以根据监控图像的时间戳确定多个第一位置信 息中每一第一位置信息的先后顺序，进而确定目标对象的轨迹。
138.在一些实施例中，参阅图12，步骤94可以是以下流程：
139.步骤121：根据目标对象在监控图像的多个第一位置信息，以及预 先确定的监控图像的位置信息与描述物资分布信息的目标空间的映射 关系，确定目标对象在目标空间的多个第二位置信息。
140.其中，因第一位置信息为图像坐标，由此，需要将图像坐标转换为 空间坐标。可以预先确定的监控图像的位置信息与描述物资分布信息的 目标空间的转换矩阵。
141.利用转换矩阵将第一位置信息转换为目标对象在目标空间的多个 第二位置信息。
142.步骤122：根据第二位置信息，确定目标对象的轨迹。
143.在一些实施例中，因此第一位置信息带有时间戳，则转换后第二位 置信息也带有时间戳，则可以根据时间戳对第二位置信息进行排序，进 而确定目标对象的轨迹。
144.因此，利用映射关系，将第一位置信息转化为第二位置信息，进而 根据第二位置信息，确定目标对象的轨迹，能够利用轨迹确定出物资使 用情况，便于对物资进行合理管理，提升物资的管理效率。
145.步骤95：根据轨迹与物资分布信息，确定目标区域的物资使用情况。
146.其中，当检测到任一人员对象的轨迹位于任一目标物资的范围时， 确定任一人员对象使用目标物资。
147.进而，可以根据位于任一目标物资的范围的人员对象的数量，确定 出目标区域的物资使用情况。
148.因此，利用轨迹确定出物资使用情况，便于对物资进行合理管理， 提升物资的管理效率。
149.在一些实施例中，还可以统计目标物资在指定时间段内的物资使用 情况。其中，可以提前进行大数据采集，分析出每一种物资在单位时间 内的使用数据。则可以根据该目
标区域的物资种类，获取相应物资在单 位时间内的使用数据。如，物资种类包括纸张、瓶装水、订书机、笔和 笔记本。纸张在单位时间内的使用数据为5张，瓶装水在单位时间内的 使用数据为50瓶，订书机在单位时间内的使用数据为3个，笔在单位 时间内的使用数据为5根和笔记本在单位时间内的使用数据为5个。
150.此时，该目标区域的物资种类为瓶装水，则获取瓶装水在单位时间 内的使用数据为50瓶。
151.由此，可以统计目标物资在指定时间段内的物资使用情况。
152.在本实施例中，利用图像识别技术确定目标对象在监控图像的多个 第一位置信息；根据目标对象在监控图像的多个第一位置信息，进而确 定出每一目标对象的轨迹，根据轨迹与物资分布信息，确定目标区域的 物资使用情况，能够根据位置信息确定出目标对象的轨迹，进而根据轨 迹与物资分布信息，确定出物资使用情况，进而便于对物资进行合理管 理，提升物资的管理效率。
153.在一应用场景中，对用户使用物资进行说明：具体地，参阅图13， 图13是本技术提供的物资管理方法第五实施例的流程示意图。该方法 包括：
154.步骤131：获取从监控设备采集的实时监控图像。
155.步骤132：对实时监控图像进行人脸解析和人体解析。
156.在一些实施例中，可以采用人脸人体解析算法对实时监控图像进行 人脸解析和人体解析。
157.步骤133：对于解析得到的人脸和人体进行聚类分析，得到对应的 人群活动轨迹，并使用密度函数，将人群活动轨迹合成为轨迹热力图。
158.其中，轨迹热力图中的颜色和人群数量相关联，颜色越深，就代表 该区域人数越多。
159.在一些实施例中，因在每一时刻均会解析得到的人脸和人体，则在 一时间段内存在很多的人脸和人体。因此，需要使用聚类算法，将这些 人脸和人体进行聚类，以使属于同一人体的这些人脸和人体聚集，作为 同一目标对象。由此，便可统计出人群数量，以及每一人体的轨迹，进 而可以使用密度函数，将人群活动轨迹合成为轨迹热力图。
160.步骤134：将轨迹热力图和物资分布图进行叠加。
161.在一些实施例中，轨迹热力图只取物资分布图的临近物资区域10 米范围内的数据。并确定出在物资区域附近1米内的轨迹热力图对应的 人群，该人群可以被认为是正在使用该物资区域内的物资。
162.步骤135：将轨迹热力图和物资区域重合度较高位置上的资源罗列 出来，并用决策树算法计算人群数量停留在各种物资区域处的时长和物 资使用的对应关系。
163.决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方 法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然 后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据 进行分类的过程。
164.在确定物资使用情况后，将物资使用情况提供给资源管理人员，让 资源管理人员对于这些物资区域提高物资的供应量和供应频率，以解决 物资不足和断供物资的问题。
165.请参阅图14，图14是本技术提供的物资管理装置一实施例的结构 示意图。该物资管理装置140包括：获取模块141，用于获取目标区域 的物资分布信息、以及目标区域的监
控图像；确定模块142，用于确定 监控图像中的目标对象；处理模块143，用于根据目标对象与物资分布 信息，确定目标区域的物资使用情况。
166.因此，通过利用监控图像确定出监控图像中目标对象，进而根据目 标对象与物资分布信息，确定目标区域的物资使用情况的方式，能够确 定出物资使用情况，进而便于对物资进行合理管理，提升物资的管理效 率。
167.在一些实施例中，确定模块142还用于利用目标识别网络对监控图 像进行识别，确定监控图像中的目标对象。
168.因此，利用图像识别技术进行目标对象识别，能够便于识别出物资 区域范围内的目标对象，进而确定出物资使用情况，进而便于对物资进 行合理管理，提升物资的管理效率。
169.在一些实施例中，处理模块143还用于确定目标对象在监控图像的 多个第一位置信息；根据目标对象在监控图像的多个第一位置信息，确 定目标对象的轨迹；根据轨迹与物资分布信息，确定目标区域的物资使 用情况。
170.因此，利用图像识别技术确定目标对象在监控图像的多个第一位置 信息；根据目标对象在监控图像的多个第一位置信息，进而确定出每一 目标对象的轨迹，根据轨迹与物资分布信息，确定目标区域的物资使用 情况，能够根据位置信息确定出目标对象的轨迹，进而根据轨迹与物资 分布信息，确定出物资使用情况，进而便于对物资进行合理管理，提升 物资的管理效率。
171.在一些实施例中，目标对象包括人员对象；确定模块142还用于利 用人脸识别网络对监控图像进行识别，确定监控图像中的人脸图像。
172.处理模块143还用于对多帧监控图像中的人脸图像进行聚类处理， 确定至少一个人员对象的多张人脸图像；根据至少一个人员对象的多张 人脸图像，确定至少一个人员对象在监控图像的多个第一位置信息。
173.因此，利用图像识别技术对多帧图像进行人脸识别，进而确定至少 一个人员对象在监控图像的多个第一位置信息，能够对监控图像中的人 员对象进行统计，便于后续按照人员对象的数量确定出物资使用情况， 便于对物资进行合理管理，提升物资的管理效率。
174.在一些实施例中，目标对象包括人员对象；确定模块142还用于利 用人脸人体识别网络对监控图像进行识别，确定监控图像中的人脸图像 和人体图像。
175.处理模块143还用于对多帧监控图像中的人脸图像和人体图像分别 进行聚类处理，确定至少一个人员对象的多张人脸图像，以及至少一个 人员对象的多张人体图像；确定多张人脸图像和多张人体图像的关联关 系；根据至少一个人员对象的多张人脸图像、至少一个人员对象的多张 人体图像以及多张人脸图像和多张人体图像的关联关系，确定至少一个 人员对象在监控图像的多个第一位置信息。
176.因此，利用图像识别技术对多帧图像进行人脸识别和人体识别，进 而确定至少一个人员对象在监控图像的多个第一位置信息，能够对监控 图像中的人员对象进行统计，便于后续按照人员对象的数量确定出物资 使用情况，便于对物资进行合理管理，提升物资的管理效率，进一步， 利用人体特征固定不变的特点，可以将人脸图像和人体图像关联，能够 提高识别人员识别和聚类的准确性。
177.在一些实施例中，处理模块143还用于根据目标对象在监控图像的 多个第一位置
信息，以及预先确定的监控图像的位置信息与描述物资分 布信息的目标空间的映射关系，确定目标对象在目标空间的多个第二位 置信息；根据第二位置信息，确定目标对象的轨迹。
178.因此，利用映射关系，将第一位置信息转化为第二位置信息，进而 根据第二位置信息，确定目标对象的轨迹，能够利用轨迹确定出物资使 用情况，便于对物资进行合理管理，提升物资的管理效率。
179.在一些实施例中，处理模块143还用于当检测到任一人员对象的轨 迹位于任一目标物资的范围时，确定任一人员对象使用目标物资。
180.因此，利用轨迹确定出物资使用情况，便于对物资进行合理管理， 提升物资的管理效率。
181.在一些实施例中，处理模块143还用于统计目标物资在指定时间段 内的物资使用情况。
182.因此，通过统计目标物资在指定时间段内的物资使用情况，便于对 物资进行合理管理，提升物资的管理效率。
183.请参阅图15，图15是本技术提供的电子设备一实施例的结构示意 图。该电子设备150包括处理器151以及与处理器151耦接的存储器152； 存储器152中存储有计算机程序，处理器151用于执行计算机程序以实 现上述任一物资管理方法实施例的步骤。
184.在一个具体的实施场景中，电子设备150可以包括但不限于：智能 手机、平板电脑、可穿戴设备以及单兵系统等设备，在此不做限定。
185.具体而言，处理器151用于控制其自身以及存储器152以实现上述 任一图像分割方法实施例的步骤。处理器151还可以称为cpu(centralprocessing unit，中央处理单元)。处理器151可能是一种集成电路芯片， 具有信号的处理能力。处理器151还可以是通用处理器、数字信号处理 器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specificintegrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、 分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何 常规的处理器等。另外，处理器151可以由集成电路芯片共同实现。
186.上述方案，通过利用监控图像确定出监控图像中目标对象与物资分 布信息的重叠情况，并根据重叠情况确定目标区域的物资使用情况的方 式，能够确定出物资使用情况，进而便于对物资进行合理管理，提升物 资的管理效率。
187.请参阅图16，图16为本技术计算机可读存储介质一实施例的框架 示意图。计算机可读存储介质160存储有计算机程序161，计算机程序161在被处理器执行时，用于实现上述任一物资管理方法实施例的步骤。
188.上述方案，通过利用监控图像确定出监控图像中目标对象，进而根 据目标对象与物资分布信息，确定目标区域的物资使用情况的方式，能 够确定出物资使用情况，进而便于对物资进行合理管理，提升物资的管 理效率。
189.在一些实施例中，本公开实施例提供的装置具有的功能或包含的模 块可以用于执行上文方法实施例描述的方法，其具体实现可以参照上文 方法实施例的描述，为了简洁，这里不再赘述。
190.上文对各个实施例的描述倾向于强调各个实施例之间的不同之处， 其相同或相似之处可以互相参考，为了简洁，本文不再赘述。
191.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和装 置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施方式仅仅 是示意性的，例如，模块或单元的划分，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，例如单元或组件可以结合或者可以集 成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或 讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装 置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性、机械或其它的形式。
192.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元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 采用软件功能单元的形式实现。
193.集成的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，本技术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 技术方案的全部或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)或处理器(processor) 执行本技术各个实施方式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-only memory)、随机 存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可 以存储程序代码的介质。
技术特征：1.一种物资管理方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标区域的物资分布信息、以及所述目标区域的监控图像；确定所述监控图像中的目标对象；根据所述目标对象与所述物资分布信息，确定所述目标区域的物资使用情况。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述监控图像中的目标对象，包括：利用目标识别网络对所述监控图像进行识别，确定所述监控图像中的所述目标对象。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标对象与所述物资分布信息，确定所述目标区域的物资使用情况，包括：确定所述目标对象在所述监控图像的多个第一位置信息；根据所述目标对象在所述监控图像的多个第一位置信息，确定所述目标对象的轨迹；根据所述轨迹与所述物资分布信息，确定所述目标区域的物资使用情况。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标对象包括人员对象；确定所述监控图像中的目标对象，包括：利用人脸识别网络对所述监控图像进行识别，确定所述监控图像中的人脸图像；根据所述监控图像中的目标对象，确定所述目标对象在所述监控图像的多个第一位置信息，包括：对多帧监控图像中的所述人脸图像进行聚类处理，确定至少一个人员对象的多张人脸图像；根据所述至少一个人员对象的多张人脸图像，确定所述至少一个人员对象在所述监控图像的多个第一位置信息。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标对象包括人员对象；确定所述监控图像中的目标对象，包括：利用人脸人体识别网络对所述监控图像进行识别，确定所述监控图像中的人脸图像和人体图像；根据所述监控图像中的目标对象，确定所述目标对象在所述监控图像的多个第一位置信息，包括：对多帧监控图像中的所述人脸图像和所述人体图像分别进行聚类处理，确定至少一个人员对象的多张人脸图像，以及至少一个人员对象的多张人体图像；确定所述多张人脸图像和所述多张人体图像的关联关系；根据所述至少一个人员对象的多张人脸图像、所述至少一个人员对象的多张人体图像以及所述多张人脸图像和所述多张人体图像的关联关系，确定所述至少一个人员对象在所述监控图像的多个第一位置信息。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述目标对象在所述监控图像的多个第一位置信息，确定所述目标对象的轨迹，包括：根据所述目标对象在所述监控图像的多个第一位置信息，以及预先确定的监控图像的位置信息与描述所述物资分布信息的目标空间的映射关系，确定所述目标对象在所述目标空间的多个第二位置信息；根据所述第二位置信息，确定所述目标对象的轨迹。
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述轨迹与所述物资分布信息，确定所述目标区域的物资使用情况，包括：当检测到任一人员对象的轨迹位于任一目标物资的范围时，确定所述任一人员对象使用所述目标物资。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，根据所述轨迹与所述物资分布信息，确定所述目标区域的物资使用情况，还包括：统计所述目标物资在指定时间段内的物资使用情况。9.一种物资管理装置，其特征在于，所述物资管理装置包括：获取模块，用于获取目标区域的物资分布信息、以及所述目标区域的监控图像；确定模块，用于确定所述监控图像中的目标对象；处理模块，用于根据所述目标对象与所述物资分布信息，确定所述目标区域的物资使用情况。10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器以及与所述处理器耦接的存储器；所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序以实现如权利要求1-8任一项所述的方法。11.一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存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时，实现如权利要求1-8任一项所述的方法。
技术总结本申请公开了物资管理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。该方法包括：获取目标区域的物资分布信息、以及目标区域的监控图像；确定监控图像中的目标对象；根据目标对象与物资分布信息，确定目标区域的物资使用情况。上述方案，能够确定出物资使用情况，进而便于对物资进行合理管理，提升物资的管理效率。提升物资的管理效率。提升物资的管理效率。
技术研发人员：李江涛 黄辉 杨晓珑 强晶晶 朱乙婷
受保护的技术使用者：上海商汤科技开发有限公司
技术研发日：2022.03.25
技术公布日：2022/7/5
