(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211238368.2 (22)申请日 2022.10.11 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115310880 A (43)申请公布日 2022.11.08 (73)专利权人 南京中车浦镇工业物流有限公司 地址 210000 江苏省南京市江北新区泰山 园区浦珠北路68号 (72)发明人 卢艳华　陈长健　邱超　庄思越　 崔刘帅　王光辉　郭浩　孙远　 袁穆　 (74)专利代理 机构 南京同泽专利事务所(特殊 普通合伙) 32245 专利代理师 蔡晶晶(51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/08(2012.01) H04N 13/332(2018.01) G06K 9/62(2022.01) (56)对比文件 CN 114803763 A,2022.07.29 CN 115097526 A,202 2.09.23 CN 113902334 A,202 2.01.07 WO 2022057260 A1,202 2.03.24 US 201621702 2 A1,2016.07.28 WO 2011043108 A1,201 1.04.14 审查员 朱为琦 (54)发明名称 一种用于库存盘亏情况的AR交互方法及系 统 (57)摘要 本发明涉及物资管 理技术领域， 具体涉及一 种用于库存盘亏情况的AR交互方法及系统， 该方 法获取抬头盘亏事件的定位误差序列、 显示对象 的数量序列、 定位误差序列的体验质量系数、 数 量序列的定位性能指标和盘亏对象的语义描述 子， 组成状态特征向量； 根据状态特征向量对多 个抬头盘亏事件进行聚类， 得到正常簇和异常 簇； 计算每个抬头盘亏事件的隶属度以获取显示 对象的正常数量波动范围和异常数量波动范围； 基于正常簇对GRU预测网络进行训练以得到显示 对象的预测数量， 结合预测数量、 正常数量波动 范围和异常数量波动范围确认显示对象的显示 策略， 在定位不可靠的情况下帮助使用者确定盘 亏对象的位置和数量， 减少AR交互过程中的不良 体验。 权利要求书2页 说明书9页 附图1页 CN 115310880 B 2022.12.20 CN 115310880 B 1.一种用于库存盘亏情况的AR交 互方法， 其特 征在于， 该 方法包括以下步骤： 在抬头盘亏事件的抬头交互时间内， 基于设定的采样频率得到定位误差序列和显示对 象的数量序列， 分别计算定位误差序列的体验质量系 数和数量序列的定位性能指标， 并根 据货物名称标签获取盘亏对象的语义描述子； 将定位误差序列、 数量序列、 体验质量系数、 定位性能指标和语义描述子组成抬头盘亏事 件的状态特 征向量； 获取多个抬头盘亏事件的状态特征向量， 根据状态特征向量计算任意两个抬头盘亏事 件的整体状态差异指标， 基于整体状态差异指标对抬头盘亏事件进 行聚类， 得到两个簇， 分 别为正常簇和异常簇； 分别计算每个抬头盘亏事件与其所属簇中其他抬头盘亏事件的显示 对象的数量相似性， 基于数量相似性得到每个抬头盘亏事件的隶属度； 基于簇中每个抬头 盘亏事件的隶属度分别获取显示对象的正常数量波动范围和异常数量波动范围； 利用正常簇中的抬头盘亏事件的数量序列对GRU预测网络进行训练； 利用训练好的GRU 预测网络获取未来抬头交互时间内的显示对 象的预测数量， 结合预测数量、 正常数量波动 范围和异常数量波动范围确认显示对象的显示策略； 所述体验质量系数的获取 方法， 包括： 获取定位误差序列的中值和平均值， 计算中值与平均值的差值， 利用ReLU函数获取差 值的取值， 将取值与设定常数之和的倒数作为体验质量系数； 所述定位 性能指标的获取 方法， 包括： 获取数量序列的最大数量、 数量中值和平均数量， 分别计算最大数量和数量中值的第 一数量差值、 数量中值和平均数量的第二数量差值的绝对值， 以第一数量差值与预设值的 和为分母、 第二数量差值的绝对值为分子得到对应的第一比值， 将第一比值与体验质量系 数的乘积作为定位 性能指标。 2.如权利要求1所述的一种用于库存盘亏情况的AR交互方法， 其特征在于， 所述根据状 态特征向量计算任意两个抬头盘亏事 件的整体 状态差异指标的方法， 包括： 利用L1函数计算两个抬头盘亏事件对应状态特征向量中定位性能指标的平均绝对误 差， 并利用 函数计算这两个抬头盘亏事件对应状态特征向量中定位误差序列的 相似度， 以相似度和预设值的和为分母、 平均绝对误差为分子得到对应的第二比值， 将第二 比值作为整体 状态差异指标。 3.如权利要求1所述的一种用于库存盘亏情况的AR交互方法， 其特征在于， 所述数量相 似性的获取 方法， 包括： 基于状态特征向量， 分别获取两个抬头盘亏事件对应数量序列的极差值， 利用L1函数 计算极差值的平均绝对误差值， 计算这两个抬头盘亏事件之间对应数量序列的相似距离； 以平均绝对误差值 为分母、 相似距离为分子得到对应的第三比值； 计算这两个抬头盘亏事件对应语义描述子的余弦距离， 将第 三比值与余弦距离的乘积 的相反数作为 这两个抬头盘亏事 件的数量相似性。 4.如权利要求1所述的一种用于库存盘亏情况的AR交互方法， 其特征在于， 所述基于数 量相似性得到每 个抬头盘亏事 件的隶属度的方法， 包括： 将当前抬头盘亏事件与其所属簇中每个其他抬头盘亏事件之间的数量相似性相加得 到当前抬头盘亏事 件的隶属度。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115310880 B 25.如权利要求1所述的一种用于库存盘亏情况的AR交互方法， 其特征在于， 所述正常数 量波动范围的获取 方法， 包括： 在正常簇中基于隶属度从大到小 的顺序选取隶属度的TOP ‑5所对应的抬头盘亏事件， 获取这些抬头盘亏事 件对应数量序列中的最大值和最小值， 构成正常数量波动范围。 6.如权利要求1所述的一种用于库存盘亏情况的AR交互方法， 其特征在于， 所述异常数 量波动范围的获取 方法， 包括： 在异常簇中基于隶属度从小到大的顺序选取隶属度的TOP ‑5所对应的抬头盘亏事件， 获取这些抬头盘亏事 件对应数量序列中的最大值和最小值， 构成异常数量波动范围。 7.如权利要求1所述的一种用于库存盘亏情况的AR交互方法， 其特征在于， 所述结合预 测数量、 正常数量波动范围和异常数量波动范围确认显示对象的显示策略的方法， 包括： 在正常数量波动范围与异常数量波动范围不存在交集的情况下： 当预测数量大于正常 数量波动范围的上限时， 将显示对象的数量调整为正常数量波动范围的上限所对应的数 值； 当预测数量小于正常数量波动范围的下限时， 将显示对 象的数量调整为正常数量波动 范围的下限所对应的数值； 当预测数量处于正常数量波动范围时， 将显示对 象的数量调整 为预测数量； 在正常数量波动范围与异常数量波动范围存在交集的情况下： 当正常数量波动范围处 于异常数量波动范围内且预测数量大于异常数量波动范围的上限时， 将显示对象的数量调 整为异常数量波动范围的上限所对应的数值； 当正常数量波动范围的上限大于异常数量波 动范围的上限且预测数量处于正常数量波动范围内时， 将显示对象的数量调整为异常数量 波动范围的上限所对应的数值； 当正常数量波动范围的下限大于异常数量波动范围的下限 且预测数量处于正常数量波动范围内时， 将显示对象的数量调整为异常数量波动范围的下 限所对应的数值。 8.一种用于库存盘亏情况的AR交互系统， 包括存储器、 处理器以及存储在所述存储器 中并在所述处理器上运行 的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时 实现如权利要求1 ‑7任意一项所述 一种用于库存盘亏情况的AR交 互方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115310880 B 3