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    自由曲面反射式红外成像系统的设计方法

    PL202310684758A
    发明人
    吴玮琛, 朱钧, 金国藩, 范守善
    受让人
    清华大学, 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司
    申请人
    上海微电子装备有限公司
    申请号
    120330
    申请日
    2007-04-15
    公开(公告)号
    PL202310684758A
    公开(公告)日
    2020-03-02
    IPC分类号
    F25D017/02F25D029/00
    CPC分类号
    -
    优先权号
    20170100535
    201816198624
    优先权日
    2017-11-26
    2018-11-20
    摘要

    A method and system for automatically classifying a product description into a product type based on a classification system is disclosed. Real product descriptions representing a given product type can be compared with a pre-defined set of characteristics that are relevant to the classification system. The relevant information regarding the classification system is extracted from each of the real product descriptions. The extracted information can then be coalesced and transformed into a new set of classification rules for a new product type. The new classification rules can be used to automatically classify the product descriptions that represent the new product type. The classification system can be a rule based classification system and/or semantic web classification system.

    权利要求
    A method for segmenting words based on cross-language data augmentation, applied to a server, the method comprising: acquiring a plurality of groups of high-resource language (HRL) data, and acquiring a plurality of groups of first word segmentation language data by processing the plurality of groups of HRL data, wherein the plurality of groups of first word segmentation language data constitute a first word segmentation corpus; acquiring a plurality of groups of low-resource language (LRL) data, acquiring a plurality of candidate word segments by processing the plurality of groups of LRL data, and selecting second word segmentation language data from the plurality of candidate word segments based on a matching degree between each of the candidate word segments and the first word segmentation corpus; acquiring a word segmentation model by training based on the second word segmentation language data, and outputting a plurality of candidate word segmentation results by inputting a plurality of groups of to-be-segmented data into the word segmentation model; and selecting the candidate word segmentation result with a highest matching degree as a word segmentation result based on a matching degree between each of the candidate word segmentation results and the first word segmentation corpus.
    The method according to claim 1, wherein acquiring the plurality of groups of the first word segmentation language data by processing the plurality of groups of HRL data comprises: preprocessing the plurality of groups of HRL data; converting each group of preprocessed HRL data into a plurality of groups of short sentences, wherein each group of the short sentences comprises a plurality of phrases each having a same quantity of language units; segmenting phrases comprising identical language units into one phrase set, wherein the phrase set comprises a plurality of types of phrases; and acquiring occurrence frequencies of the plurality of types of phrases in the phrase set, and selecting top first-threshold types of phrases as the first word segmentation language data based on a descending order of the occurrence frequencies.
    The method according to claim 2, wherein preprocessing the plurality of groups of HRL data comprises: converting punctuation marks in the HRL data according to a first preset rule and/or converting emoticons in the HRL data into language units according to a second preset rule.
    The method according to claim 2, wherein selecting the top first-threshold types of phrases as the first word segmentation language data based on the descending order of the occurrence frequencies comprises: selecting the top first-threshold types of phrases as candidate first word segmentation language data in the descending order of the occurrence frequencies; randomly selecting a phrase from the phrase set, and forming a keyword by removing all spaces in the phrase; outputting predicted word segmentation language data by inputting the keyword into a preset word segmentation model; and comparing the candidate first word segmentation language data with the predicted word segmentation language data, and in response to the first word segmentation language data being the same as the predicted word segmentation language data, determining the candidate first word segmentation language data as the first word segmentation language data, or in response to the first word segmentation language data being different from the predicted word segmentation language data, adjusting the candidate first word segmentation language data and determining the adjusted candidate first word segmentation language data as the first word segmentation language data.
    The method according to any one of claims 1 to 4, wherein acquiring the plurality of candidate word segments by processing the LRL data comprises: preprocessing the plurality of groups of LRL data; converting each group of preprocessed LRL data into a plurality of groups of short sentences, wherein each group of the short sentences comprises a plurality of phrases each having a same quantity of language units; organizing phrases comprising identical language units into one phrase set, wherein the phrase set comprises a plurality of types of phrases; and acquiring occurrence frequencies of the plurality of types of phrases in the phrase set, and selecting top second-threshold types of phrases as the candidate word segments based on a descending order of the occurrence frequencies.
    The method according to any one of claims 1 to 4, wherein acquiring the plurality of candidate word segments by processing the LRL data comprises: preprocessing the plurality of groups of LRL data; converting each group of preprocessed LRL data into a plurality of groups of short sentences, wherein each group of the short sentences comprises a plurality of phrases each having a same quantity of language units; forming a keyword by removing all spaces in any phrase; and forming all possible word segments as the candidate word segments by adding spaces to the keyword by dynamic programming.
    The method according to claim 5 or 6, wherein selecting the second word segmentation language data from the plurality of candidate word segments based on the matching degree between each of the candidate word segments and the first word segmentation corpus comprises: translating the plurality of candidate word segments into a plurality of high-resource candidate word segments corresponding to the HRL data through a translation model, wherein each of the high-resource candidate word segments corresponds to a translation probability assigned by the translation model; acquiring an occurrence frequency of a group of first word segmentation language data consistent with the high-resource candidate word segment in the first word segmentation corpus; calculating a frequency index based on the translation probability of the high-resource candidate word segment and the occurrence frequency of the group of first word segmentation language data consistent with the high-resource candidate word segment in the first word segmentation corpus; and determining the high-resource candidate word segment corresponding to the group of first word segmentation language data with a highest frequency index as the second word segmentation language data.
    The method according to any one of claims 1 to 7, wherein acquiring the word segmentation model by training based on the second word segmentation language data comprises: acquiring the word segmentation model by inputting the second word segmentation language data as training data into a preset conditional random field (CRF) model for training.
    The method according to any one of claims 1 to 8, wherein selecting the candidate word segmentation result with the highest matching degree as the word segmentation result based on the matching degree between each of the candidate word segmentation results and the first word segmentation corpus comprises: acquiring occurrence frequencies of the groups of first word segmentation language data consistent with the candidate word segmentation results in the first word segmentation corpus; and determining the candidate word segmentation result corresponding to the group of first word segmentation language data with a highest occurrence frequency as the word segmentation result.
    An apparatus for segmenting words based on cross-language data augmentation, comprising: a first acquiring module, configured to acquire a plurality of groups of high-resource language (HRL) data, and acquire a plurality of groups of first word segmentation language data by processing the plurality of groups of HRL data, wherein the plurality of groups of first word segmentation language data constitute a first word segmentation corpus; a second acquiring module, configured to acquire a plurality of groups of low-resource language (LRL) data, acquire a plurality of candidate word segments by processing the LRL data, and select second word segmentation language data from the plurality of candidate word segments based on a matching degree between each of the candidate word segments and the first word segmentation corpus; a candidate word segmentation module, configured to acquire a word segmentation model by training based on the second word segmentation language data, and output a plurality of candidate word segmentation results by inputting a plurality of groups of to-be-segmented data into the word segmentation model; and a word segmentation determining module, configured to select the candidate word segmentation result with a highest matching degree as a word segmentation result based on a matching degree between each of the candidate word segmentation results and the first word segmentation corpus.
    A device for segmenting words based on cross-language data augmentation, comprising a memory and one or more processors; wherein the memory is configured to store one or more programs; and the one or more processors, when loading and running the one or more programs, are caused to perform the method for segmenting words based on cross-language data augmentation as defined in any one of claims 1 to 9.
    A storage medium containing one or more computer-executable instructions, wherein the one or more computer-executable instructions, when loaded and run by a computer processor, cause the computer processor to perform the method for segmenting words based on cross-language data augmentation as defined in any one of claims 1 to 9.
    说明书
    [0001]技术领域
    [0002]本申请涉及物流货物输送技术领域,尤其涉及一种货物输送装置。
    [0003]背景技术
    [0004]随着物流行业的发展,目前共配中心分拣往往会将大件物品与小件物品通过同一输送装置运输到操作平台,然后再从操作平台投放到物流小车上,由于很多大件物品与小件物品的体积和重量会差距很大,使用同一个输送装置往往会出现小件物品卡在输送装置中间位置,无法达到操作平台的问题,以及大件物品从输送装置上滑落过快,导致物品损坏等问题。
    [0005]实用新型内容
    [0006]为了解决上述技术问题,本申请提供了一种货物输送装置。
    [0007]本申请提供了一种货物输送装置,包括操作平台和安装于所述操作平台上的第一输送机构和第二输送机构,所述操作平台用于承载操作人员,所述操作平台上开设有出货口;
    [0008]所述第一输送机构包括第一滑道和第一支架,所述第一滑道通过第一支架安装在所述操作平台上,所述第一滑道与所述操作平台之间形成第一夹角,所述第一滑道的第一端与大货物投放口连通;
    [0009]所述第二输送机构包括第二滑道和第二支架,所述第二滑道通过第二支架安装在所述操作平台上,所述第二滑道与所述操作平台之间形成第二夹角,所述第二滑道的第一端与小货物投放口连通,所述第二夹角大于所述第一夹角;
    [0010]所述第一滑道的第二端和所述第二滑道的第二端均与所述出货口连通。
    [0011]可选的,所述第一输送机构还包括安装在所述第一支架上的第一缓冲坡,所述第一缓冲坡设置在所述第一滑道的第一端和所述大货物投放口之间,所述第一缓冲坡与所述操作平台之间形成第三夹角,所述第三夹角大于所述第一夹角;
    [0012]所述第二输送机构还包括安装在所述第二支架上的第二缓冲坡,所述第二缓冲坡设置在所述第二滑道的第一端和所述小货物投放口之间,所述第二缓冲坡与所述操作平台之间形成第四夹角,所述第四夹角小于所述第二夹角。
    [0013]可选的,所述出货口为长方形,所述第一滑道的第二端与所述出货口的长边连接,所述第二滑道1的第二端与所述出货口的短边连接。
    [0014]可选的,所述第一滑道沿其延伸方向上的两侧和所述第二滑道沿其延伸方向上的两侧均设有立板。
    [0015]可选的,所述第一缓冲坡沿其延伸方向上的两侧和所述第二缓冲坡沿其延伸方向上的两侧均设有所述立板。
    [0016]可选的,所述第一滑道两侧的所述立板对应的与所述第一缓冲坡两侧的所述立板连接;所述第二滑道两侧的所述立板对应的与所述第二缓冲坡两侧的所述立板连接。
    [0017]可选的,所述第一支架包括多组沿所述第一滑道的延伸方向排布的第一支撑结构,所述第二支架包括多组沿所述第二滑道的延伸方向排布的第二支撑结构。
    [0018]可选的,所述第一支撑结构为门型框架结构,并连接在所述第一滑道的底部和所述操作平台之间,所述第二支撑结构为门型框架结构,并连接在所述第二滑道的底部和所述操作平台之间。
    [0019]可选的,所述第一滑道的第一端的下方排布有多组所述第一支撑结构。
    [0020]可选的,所述第一缓冲坡的顶部与所述第二缓冲坡的顶部位于同一高度。
    [0021]可选的,所述第一滑道包括垂直于其延伸方向均匀排布的多根流利条,所述流利条的延伸方向与所述第一滑道的延伸方向相同;所述第二滑道为板状结构。
    [0022]本申请实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点:
    [0023]本申请提供的货物输送装置,通过第一输送机构和第二输送机构的设置,形成两个倾斜角度不同的滑道,大货物可以通过较为平缓的第一滑道进行输送,避免出现大货物落到出货口时速度过快的情况,同时,小货物可以通过较为陡峭的第二滑道进行输送,避免出现小货物卡在第二滑道上,无法滑落到出货口的情况;该货物输送装置能够更加高效、可靠地完成大货物与小货物分流输送的工作。
    [0024]附图说明
    [0025]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本申请的实施例,并与说明书一起用于解释本申请的原理。
    [0026]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,对于本领域普通技术人员而言,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
    [0027]图1为本申请实施例所述的货物输送装置的结构示意图;
    [0028]图2为本申请实施例所述的货物输送装置另一角度的结构示意图。
    [0029]其中,1、第一输送机构;11、第一滑道;111、流利条;12、第一支架;121、第一支撑结构;13、第一缓冲坡;2、第二输送机构;21、第二滑道;22、第二支架;221、第二支撑结构;23、第二缓冲坡;3、操作平台;31、出货口;4、立板。
    [0030]具体实施方式
    [0031]为了能够更清楚地理解本申请的上述目的、特征和优点,下面将对本申请的方案进行进一步描述。需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
    [0032]在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请,但本申请还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施;显然,说明书中的实施例只是本申请的一部分实施例,而不是全部的实施例。
    [0033]随着物流行业的发展,目前共配中心分拣往往会将大件物品与小件物品通过同一输送装置运输到操作平台,然后再从操作平台投放到物流小车上,由于很多大件物品与小件物品的体积和重量会差距很大,使用同一个输送装置往往会出现小件物品卡在输送装置中间位置,无法达到操作平台的问题,以及大件物品从输送装置上滑落过快,导致物品损坏等问题。
    [0034]基于此,本实施例提供一种货物输送装置,通过第一输送机构和第二输送机构的设置,形成两个倾斜角度不同的滑道,大货物可以通过较为平缓的第一滑道进行输送,避免出现大货物落到出货口时速度过快的情况,同时,小货物可以通过较为陡峭的第二滑道进行输送,避免出现小货物卡在第二滑道上,无法滑落到出货口的情况;该货物输送装置能够更加高效、可靠地完成大货物与小货物分流输送的工作。下面通过具体的实施例对其进行详细说明:
    [0035]参照图1和图2所示,本实施例提供的一种货物输送装置包括操作平台3和安装于操作平台3上的第一输送机构1和第二输送机构2,操作平台3用于承载操作人员,操作平台3上开设有出货口31;第一输送机构1包括第一滑道11和第一支架12,第一滑道11通过第一支架12安装在操作平台3上,第一滑道11与操作平台3之间形成第一夹角,第一滑道11的第一端与大货物投放口连通;第二输送机构2包括第二滑道21和第二支架22,第二滑道21通过第二支架22安装在操作平台3上,第二滑道21与操作平台3之间形成第二夹角,第二滑道21的第一端与小货物投放口连通,第二夹角大于第一夹角,其中,第一夹角为第一滑道11和操作平台3之间形成的锐角,第二夹角为第二滑道21和操作平台3之间形成的锐角;第一滑道11的第二端和第二滑道21的第二端均与出货口31连通。
    [0036]本实施例提供的货物输送装置,通过第一输送机构1和第二输送机构2的设置,形成两个倾斜角度不同的滑道,大货物可以通过较为平缓的第一滑道11进行输送,避免出现大货物落到出货口31时速度过快的情况,同时,小货物可以通过较为陡峭的第二滑道21进行输送,避免出现小货物卡在第二滑道21上,无法滑落到出货口31的情况;该货物输送装置能够更加高效、可靠地完成大货物与小货物分流输送的工作。
    [0037]在一些实施例中,第一输送机构1还包括安装在第一支架12上的第一缓冲坡13,第一缓冲坡13设置在第一滑道11的第一端和大货物投放口之间,第一缓冲坡13与操作平台3之间形成第三夹角,第三夹角大于第一夹角;第二输送机构2还包括安装在第二支架22上的第二缓冲坡23,第二缓冲坡23设置在第二滑道21的第一端和小货物投放口之间,第二缓冲坡23与操作平台3之间形成第四夹角,第四夹角小于第二夹角,其中,第三夹角为第一缓冲坡13和操作平台3之间形成的锐角,第四夹角为第二缓冲坡23和操作平台3之间形成的锐角,也就是说,第一缓冲坡13相比于第一滑道11更为陡峭,第二缓冲坡23相比于第二滑道21更为平缓,应当能够理解的是,第一缓冲坡13的长度小于第一滑道11,第二缓冲坡23的长度小于第二滑道21;通过第一缓冲坡13的设置,能够提高大货物运输的效率,缩短大货物的运输时间;通过第二缓冲坡23的设置,能够降低小货物在第二滑道21上飞出的速度;第一缓冲坡13和第二缓冲坡23的配合能够使大货物与小货物在该货物输送装置上的运输时间相匹配,提高运输效率的同时还能保护大货物与小货物自身的完整性。
    [0038]继续参照图1和图2所示,出货口31为长方形,第一滑道11的第二端与出货口31的长边连接,第二滑道21的第二端与出货口31的短边连接;也就是说,第一滑道11上滑下的大货物能够直接从出货口31的长边处滑进出货口31,第二滑道21上滑下的小货物能够直接从出货口31的短边处滑进出货口31;大货物与小货物的输送能够协调配合,交错滑进出货口31,避免大货物与小货物在出货口31处互相卡止,提高货物的运输效率。
    [0039]在一些实施例中,第一滑道11沿其延伸方向上的两侧和第二滑道21沿其延伸方向上的两侧均设有立板4;在进一步的实施例中,第一缓冲坡13沿其延伸方向上的两侧和第二缓冲坡23沿其延伸方向上的两侧均设有立板4;其中,立板4能够防止货物在第一滑道11或第二滑道21上滑动时,从侧边飞出,同时也能防止货物从第一缓冲坡13掉到第一滑道11上时,货物弹起后从侧边飞出,同理,也能防止货物从第二缓冲坡23滑出时,直接从第二滑道21的侧边飞出。
    [0040]在一些实施例中,第一滑道11两侧的立板4对应的与第一缓冲坡13两侧的立板4连接;第二滑道21两侧的立板4对应的与第二缓冲坡23两侧的立板4连接;这样设置能够防止货物从第一缓冲坡13和第二缓冲坡23的侧边飞出,提高整个货物输送装置的可靠性。
    [0041]在一些实施例中,第一支架12包括多组沿第一滑道11的延伸方向排布的第一支撑结构121,第二支架22包括多组沿第二滑道21的延伸方向排布的第二支撑结构221。
    [0042]继续参照图1和图2所示,第一支撑结构121为门型框架结构,并连接在第一滑道11的底部和操作平台3之间,第二支撑结构221为门型框架结构,并连接在第二滑道21的底部和操作平台3之间;通过门型框架结构的第一支撑结构121和第二支撑结构221,能够显著地提高整个第一滑道11和第二滑道21的稳定性,减少货物在运输过程中的颠簸程度,第一支撑结构121和第二支撑结构221还可以是斜拉杆、三角架等支撑结构。
    [0043]在一些实施例中,第一滑道11的第一端的下方排布有多组第一支撑结构121;这样设置能够对大货物从第一缓冲坡13落到第一滑道11上时,保证第一滑道11能够稳定可靠的提供支撑力,防止第一滑道11的第一端在承载多次大货物的坠落冲击后,发生形变,影响第一滑道11对大货物运输的效率。
    [0044]在进一步的实施例中,第一缓冲坡13的顶部与第二缓冲坡23的顶部位于同一高度;应当能够理解的是,这样设置能够使大货物和小货物均从同一高度的平台运输到出货口31处,也就是说,大货物和小货物可以在同一平台分别运输到第一缓冲坡13和第二缓冲坡23的位置,然后向出货口31滑动,陡峭的第一缓冲坡13和平缓的第一滑道11组合后,能够与平缓的第二缓冲坡23和陡峭的第二滑道21的组合相配合,使第一输送机构1和第二输送机构2的总长度相近,更方便布置两个输送机构。
    [0045]继续参照图1和图2所示,第一滑道11包括垂直于其延伸方向均匀排布的多根流利条111,流利条111的延伸方向与第一滑道11的延伸方向相同;第二滑道21为板状结构;由于大货物的体积大,不会从两根相邻的流利条111之间掉落,同时又能减少第一滑道11与大货物之间的接触面积,有效地降低大货物与第一滑道11之间的摩擦力,防止大货物卡在第一滑道11之间位置处。
    [0046]具体实现方式和实现原理与上述实施例相同,并能带来相同或者类似的技术效果,在此不再一一赘述,具体可参照上述货物输送装置实施例的描述。
    [0047]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。
    [0048]以上所述仅是本申请的具体实施方式,使本领域技术人员能够理解或实现本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本申请将不会被限制于本文所述的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
    同族专利
    暂无同族专利