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摘要：本发明公开了一种基于物联网技术控制的存储柜集群管理方法，涉及物联网技术领域，包括通过摄像头获取待存储物品的三视图像，输入至实时尺寸检测模型中，获取待存储物品的长、宽和高，按照预设的尺寸匹配策略筛选出存储柜的最佳尺寸；获取所有符合最佳尺寸的空闲存储柜的状态参数，根据状态参数计算存储柜的综合评分；将综合评分进行降序排序，选择综合评分最高的存储柜进行开柜操作。通过利用YOLO深度学习模型对存储物品的三维图像进行检测和边界框绘制，实时获取存储物品的长、宽和高信息，能够准确预测存储物品的尺寸及其在存储柜中的最佳摆放位置，从而提高存储柜的空间利用率。

主权项：1.一种基于物联网技术控制的存储柜集群管理方法，其特征在于，包括：通过摄像头获取待存储物品的三视图像，将所述三视图像输入至实时尺寸检测模型中，获取待存储物品的长、宽和高；所述实时尺寸检测模型的构建逻辑包括：获取历史包含存储物品的三视图像，使用标注工具对图像中的物品进行标注，绘制边界框；按照预设的模型输入图像尺寸将历史包含存储物品的三视图像缩放为统一尺寸，将缩放后的历史包含存储物品的三视图像分为测试集和验证集；选择YOLO深度学习模型，下载预训练模型权重，配置模型参数，将标注数据作为输入，将边界框像素坐标和置信度作为输出，进行YOLO深度学习模型训练，其中，模型参数包括输入图像尺寸和学习率；在进行YOLO深度学习模型训练中，损失函数的计算逻辑为：L＝Lcoord+Lconf；其中，Lcoord为坐标损失，用于衡量预测的边界框坐标与真实边界框坐标之间的差异，坐标损失Lcoord的计算逻辑为： 其中，S表示网格的大小，B表示网格预测的边界框数量，为第一指示函数，当第i个网格中的第j个边界框包含物体时为1，否则为0，xi、yi为预测的边界框中心的坐标，为真实的边界框中心的坐标，wi、hi为预测的边界框的宽度和高度，为真实的边界框的宽度和高度，ωcoord为坐标损失权重；Lconf为置信度损失，用于衡量预测的边界框包含物体的置信度与实际情况的差异，置信度损失Lconf的计算逻辑为： 其中，Ci为预测的置信度分数，即预测边界框包含物体的概率乘以边界框的准确性，为真实的置信度分数，即边界框是否包含物体，当边界框包含物体时，为1，当边界框不包含物体时，为0，为第二指示函数，当第i个网格中的第j个边界框不包含物体时为1，否则为0，ωnojb为置信度损失权重；使用验证数据集评估模型性能，防止过拟合；根据待存储物品的长、宽和高按照预设的尺寸匹配策略筛选出存储柜的最佳尺寸；获取所有符合最佳尺寸的空闲存储柜的状态参数，根据状态参数计算存储柜的综合评分；状态参数包括：开柜响应时间、开柜成功率和分配使用率；根据状态参数计算存储柜的综合评分，包括：对开柜响应时间、开柜成功率和分配使用率进行归一化操作；根据归一化后的开柜响应时间和开柜成功率计算用户体验指数；根据用户体验指数和分配使用率计算存储柜的综合评分；用户体验指数的计算逻辑为：Iue＝eRocTor；存储柜的综合评分的计算逻辑为：ORsc＝ln1+Iue1+Rua；其中，Iue为用户体验指数，Roc为开柜成功率，Tor为开柜响应时间，ORsc为存储柜的综合评分，Rua为存储柜的分配使用率；将所述综合评分进行降序排序，选择综合评分最高的存储柜进行开柜操作。

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