(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111539087.6 (22)申请日 2021.12.15 (71)申请人 深圳市智莱科技股份有限公司 地址 518000 广东省深圳市光明区马田街 道合水口社区建 设西路120号5 07 (72)发明人 夏凌云　杨黎　肖兴杰　 (74)专利代理 机构 深圳市世纪恒程知识产权代 理事务所 4 4287 代理人 李幸芳 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/08(2012.01) (54)发明名称 取件量预警方法、 装置、 终端设备及存储介 质 (57)摘要 本发明公开了一种取件量预警方法， 应用于 智能快递柜， 该方法包括： 获取并保存天气信息， 当检测到用户的账户信息时， 根据所述账户信息 确定待取包裹信息； 根据所述账户信息和所述天 气信息， 预测所述用户的负载能力； 当检测到所 述待取包裹信息对应的待取包裹超过所述用户 的负载能力时， 输出预警提示信息。 本发明还公 开了一种取件量预警装置、 终端设备及存储介 质。 本发明可 以结合天气和用户自身因素， 对用 户的单次取件量进行预测， 提高对用户取件量的 预测准确性， 从而在待取包裹超 过用户的负载能 力时， 输出预警提示信息， 以提示用户减少取件 量， 防止用户一次性领取超出自身负载能力的包 裹后， 影响正常行 走， 进而提升用户体验。 权利要求书2页 说明书11页 附图3页 CN 114330846 A 2022.04.12 CN 114330846 A 1.一种取件量预警方法， 应用于智能快递柜， 其特征在于， 所述取件量预警方法包括以 下步骤： 获取并保存天气信息， 当检测到用户的账户信息时， 根据所述账户信息确定待取包裹 信息； 根据所述账户信息和所述天气信息， 预测所述用户的负载能力； 当检测到所述待取包裹信 息对应的待取包裹超过所述用户的负载能力时， 输出预警提 示信息。 2.如权利要求1所述的取件量预警方法， 其特征在于， 所述根据 所述账户信 息和所述天 气信息， 预测所述用户的负载能力的步骤， 包括： 将所述账户信 息和所述天气信 息输入至目标预测模型中， 利用所述目标预测模型从所 述账户信息和所述天气信息中提取目标 特征信息； 根据所述目标特征信息预测用户的负载能力， 其中， 所述目标预测模型是利用样本数 据集对预设的基础预测模型进 行迭代训练得到的， 所述样本数据集是根据各用户的账户信 息、 取件时的天气信息和取件后的反馈信息生成的。 3.如权利要求2所述的取件量预警方法， 其特征在于， 所述将所述账户信 息和所述天气 信息输入至目标 预测模型中的步骤之前， 还 包括： 获取第一用户群体取件后的反馈信 息， 所述第 一用户群体由取件后产生反馈信 息的用 户组成； 根据所述反馈信 息生成样本数据集， 并利用所述样本数据集对预设的基础预测模型进 行迭代训练， 得到目标 预测模型。 4.如权利要求3所述的取件量预警方法， 其特征在于， 所述样本数据集包括标记训练 集、 测试集和验证集， 所述 根据所述反馈信息生成样本数据集的步骤， 包括： 将所述反馈信 息与所述第一用户群体中的各用户的历史取件信 息进行关联， 得到第 一 样本集； 根据所述反馈信息对应的时间段对所述第一样本集进行划分， 得到标记训练集、 测试 集和验证集。 5.如权利要求4所述的取件量预警方法， 其特征在于， 所述样本数据集还包括无标记训 练集， 所述利用所述样本数据集对预设的基础预测模型进行迭代训练， 得到目标预测模型 的步骤， 包括： 获取第二用户群体的历史取件信 息， 并将所述第 二用户群体的历史取件信 息与所述第 二用户群体中各用户的账号信息进 行关联， 生 成无标记训练集， 其中， 所述第二用户群体由 取件后未产生反馈信息的用户组成； 对所述无标记训练集进行无监督学习， 得到第一数据集， 并对所述第一数据集按列进 行不重复的随机抽取和组合， 得到第二数据集； 将所述第二数据集与所述标记训练集进行合并， 得到目标训练集； 利用所述目标训练集、 所述测试集和所述验证集对预设的基础预测模型进行有监督学 习， 得到目标 预测模型。 6.如权利要求5所述的取件量预警方法， 其特征在于， 所述利用所述目标训练集、 所述 测试集和所述验证集对预设的基础预测模型进行有监督学习， 得到目标预测模型 的步骤，权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114330846 A 2包括： 利用所述目标训练集对预设的基础预测模型进行有监督学习， 得到第一预测模型， 其 中， 所述第一预测模型包括多个； 利用所述测试集对各所述第 一预测模型进行测试， 并利用基尼系数对所述第 一预测模 型的预测结果进评估， 根据所述基尼系数从各 所述第一预测模型中确定目标 预测模型。 7.如权利要求2所述的取件量预警方法， 其特征在于， 所述当检测到所述待取包裹信 息 对应的待取包裹超过 所述用户的负载能力时， 输出 预警提示信息的步骤， 包括： 当检测到所述待取包裹信 息对应的待取包裹超过所述用户的负载能力时， 分别计算所 述账户信息和所述天气信息中各 特征信息的合计贡献值； 根据所述 合计贡献值确定合计贡献度最大的目标 特征； 根据所述目标 特征输出预警提示信息。 8.一种取件量预警装置， 其特 征在于， 所述取件量预警装置包括： 数据采集模块， 用于获取并保存天气信 息， 当检测到用户的账户信 息时， 根据所述账户 信息确定待取包裹信息； 取件量预测模块， 用于根据所述账户信息和所述天气信息， 预测所述待取包裹信息所 指示的取件量是否超过 所述用户的负载能力； 预警提示模块， 用于当预测结果为所述待取包裹信 息所指示的取件量超过所述用户的 负载能力时， 输出 预警提示信息。 9.一种终端设备， 其特征在于， 所述终端设备包括： 存储器、 处理器及存储在所述存储 器上并可在所述处理器上运行的取件量预警程序， 所述取件量预警程序被所述处理器执行 时实现如权利要求1至7中任一项所述的取件量预警方法的步骤。 10.一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上存储有取件量 预警程序， 所述取件量预警程序被处理器执行时实现如权利要求 1至7中任一项 所述的取件 量预警方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114330846 A 3