扫描终端评估方法、装置、设备及计算机可读存储介质与流程

1.本技术实施条例涉及物流设备管控技术领域，具体涉及一种扫描终端评估方法、装置、设备及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.在物流领域中，为提升作业效率，通常会为一线操作人员配置扫描终端，例如巴枪、扫描枪等等。扫描终端的采购和更新是物流企业一项很重的成本负担，为了更好地实现对扫描终端的管控，需要对扫描终端的使用状态进行评估。
3.目前，对扫描终端的评估主要是通过设定在线率阈值来实现管控的，即统计一段时间内扫描终端的使用天数来对扫描终端进行评估。然而，由于不同事业群、不同地区、不同网点甚至不同时期之间的差异性，仅通过预设的在线率阈值难以准确、统一的实现对扫描终端的评估。此外，事业群、网点也可能会通过分配扫描终端的使用情况来规避掉对在线率的管控，影响到扫描终端的评估结果。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供一种扫描终端评估方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在解决现有的扫描终端评估方法存在的对扫描终端的使用状态评估不准确的技术问题。
5.一方面，本技术实施例提供一种扫描终端评估方法，包括：
6.获取目标扫描终端的历史扫描记录；
7.根据所述历史扫描记录提取所述目标扫描终端的扫描特征；
8.将所述扫描特征与预设的终端类别的类别扫描特征进行匹配，确定所述目标扫描终端对应的目标类别；所述终端类别是基于预设的样本扫描终端的历史扫描记录对所述样本扫描终端聚类得到；
9.根据所述目标类别对应的评估规则，以及所述目标扫描终端的扫描特征，确定所述目标扫描终端的评估结果。
10.作为本技术的另一可选实现方案，所述将所述扫描特征与预设的终端类别的类别扫描特征进行匹配，确定所述目标扫描终端对应的目标类别之前，所述方法还包括：
11.根据样本扫描终端的历史扫描记录提取所述样本扫描终端的扫描特征；
12.根据所述样本扫描终端的扫描特征，对所述样本扫描终端进行聚类，得到终端类别；
13.根据所述终端类别中样本扫描终端的扫描特征确定所述终端类别的类别扫描特征。
14.作为本技术的另一可选实现方案，所述根据所述终端类别中样本扫描终端的扫描特征确定所述终端类别的类别扫描特征，包括：
15.根据所述终端类别中扫描特征的统计量，设定所述终端类别对应的评估阈值；
16.所述根据所述目标类别对应的评估规则，以及所述目标扫描终端的扫描特征，确
定所述目标扫描终端的评估结果，包括：
17.根据所述目标类别对应的评估阈值，与所述目标扫描终端的扫描特征的大小关系，确定所述目标扫描终端的评估结果。
18.作为本技术的另一可选实现方案，所述根据所述终端类别中扫描特征的统计量，设定所述终端类别对应的评估阈值，包括：
19.根据各所述终端类别中扫描特征的统计量的大小关系，分别设定各所述终端类别对应的评估权重；
20.根据各所述终端类别对应的评估权重，分别对各所述终端类别的扫描特征的统计量进行加权，得到各所述终端类别对应的评估阈值。
21.作为本技术的另一可选实现方案，所述根据所述样本扫描终端的扫描特征，对所述样本扫描终端进行聚类，得到终端类别，包括：
22.计算所述样本扫描终端的扫描特征之间的欧式距离，得到所述样本扫描终端之间的特征距离；
23.根据所述样本扫描终端之间的特征距离，以及预设的最小邻点数和邻域半径，确定所述样本扫描终端对应的可达距离；
24.根据所述样本扫描终端对应的可达距离与预设的聚类阈值的大小关系，对所述样本扫描终端进行聚类，得到终端类别。
25.作为本技术的另一可选实现方案，所述根据所述目标类别对应的评估规则，以及所述目标扫描终端的扫描特征，确定所述目标扫描终端的评估结果，包括：
26.根据所述目标类别对应的评估规则，以及所述目标扫描终端的扫描特征，确定所述目标扫描终端的第一评估结果；
27.根据所述目标扫描终端的扫描特征，以及预设的评估阈值的大小关系，确定所述目标扫描终端的第二评估结果；
28.根据所述第一评估结果和所述第二评估结果，确定所述目标扫描终端的评估结果。
29.作为本技术的另一可选实现方案，所述根据所述历史扫描记录提取所述目标扫描终端的扫描特征，包括：
30.统计所述历史扫描记录中预设时段内的扫描频次，得到扫描频次特征；
31.根据所述历史扫描记录对应的时间节点之间的时间间隔，得到扫描间隔特征；
32.将所述扫描频次特征和所述扫描间隔特征确定为所述目标扫描终端的扫描特征。
33.另一方面，本技术实施例还提供一种扫描终端评估装置，包括：
34.获取模块，用于获取目标扫描终端的历史扫描记录；
35.提取模块，用于根据所述历史扫描记录提取所述目标扫描终端的扫描特征；
36.分类模块，用于将所述扫描特征与预设的终端类别的类别扫描特征进行匹配，确定所述目标扫描终端对应的目标类别；所述终端类别是基于预设的样本扫描终端的历史扫描记录对所述样本扫描终端聚类得到；
37.评估模块，用于根据所述目标类别对应的评估规则，以及所述目标扫描终端的扫描特征，确定所述目标扫描终端的评估结果。
38.另一方面，本技术实施例还提供一种扫描终端评估设备，所述扫描终端评估设备
包括处理器、存储器以及存储于所述存储器中并可在所述处理器上运行的扫描终端评估程序，所述处理器执行所述扫描终端评估程序以实现上述的扫描终端评估方法中的步骤。
39.另一方面，本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有扫描终端评估程序，所述扫描终端评估程序被处理器执行以实现上述的扫描终端评估方法中的步骤。
40.本技术实施例提供的扫描终端评估方法，在获取到目标扫描终端的历史扫描记录后，通过提取得到目标扫描终端的扫描特征，与预设的终端类别的类别扫描特征比对，从而确定该目标扫描终端所对应的目标类别，再根据该目标类别对应的评估规则，来确定目标扫描终端的评估结果。本技术实施例中，由于终端类别是预先基于预设的样本扫描终端的历史扫描记录对样本扫描终端聚类得到，因此，利用目标扫描终端的扫描特征将其划分至具有相似扫描特征的目标类别中，再根据该目标类别对应的评估规则，就能够更准确地完成对目标扫描终端的评估，输出更准确地使用评估结果。
附图说明
41.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
42.图1为本技术实施例提供的一种扫描终端评估方法的实现场景示意图；
43.图2为本技术实施例提供的一种扫描终端评估方法的步骤流程示意图；
44.图3为本技术实施例提供的一种设定多个类别的类别扫描特征的步骤流程示意图；
45.图4为本技术实施例提供的一种通过设定类别对应的评估阈值实现评估的步骤流程示意图；
46.图5为本技术实施例提供的一种设定各类别对应的评估阈值的步骤流程示意图；
47.图6为本技术实施例提供的一种对样本扫描终端进行聚类得到样本扫描终端分组的步骤流程示意图；
48.图7为本技术实施例提供的一种基于多种评估结果确定最终评估结果的步骤流程示意图；
49.图8为本技术实施例提供的一种提取扫描特征的步骤流程示意图；
50.图9为本技术实施例提供的一种扫描终端评估装置的结构示意图；
51.图10为本技术实施例提供的一种扫描终端评估设备的结构示意图。
具体实施方式
52.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施条例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明包含的范围。
53.在本技术实施例中，“示例性”一词用来表示“用作例子、例证或说明”。本技术实施
例中被描述为“示例性”的任何实施例不一定被解释为比其它实施例更优选或更具优势。为了使本领域任何技术人员能够实现和使用本发明，给出了以下描述。在以下描述中，为了解释的目的而列出了细节。应当明白的是，本领域普通技术人员可以认识到，在不使用这些特定细节的情况下也可以实现本发明。在其它实例中，不会对公知的结构和过程进行详细阐述，以避免不必要的细节使本技术的描述变得晦涩。因此，本技术并非旨在限于所示的实施例，而是与符合本技术实施例所公开的原理和特征的最广范围相一致。
54.本技术实施例中提供一种扫描终端方法、装置、设备及计算机可读存储介质，以下分别进行详细说明。
55.本技术实施例中，扫描终端方法是通过程序的形式部署在扫描终端装置上，扫描终端装置是以处理器的形式安装在扫描终端设备中，扫描终端设备中的扫描终端装置在获取到待评估的目标扫描终端的历史扫描记录后，通过运行扫描终端方法对应的程序，以执行下述步骤：根据所述历史扫描记录提取所述目标扫描终端的扫描特征；将所述扫描特征与预设的终端类别的类别扫描特征进行匹配，确定所述目标扫描终端对应的目标类别；根据所述目标类别对应的评估规则，以及所述目标扫描终端的扫描特征，确定所述目标扫描终端的评估结果，从而实现对目标扫描终端的评估。
56.如图1所示，图1为本技术实施例提供的一种扫描终端评估方法的实现场景示意图，本技术实施例提供的实现场景示意图中包括：扫描终端100以及扫描终端评估装置200。其中，物流从业人员在每次使用扫描终端100执行一次扫码操作后，会将此次扫描操作记录下来，与该扫描终端的设备标识码绑定上传至服务端的数据库中，从而形成该扫描终端对应的历史扫描记录。而当需要对某个待评估的目标扫描终端进行使用状态评估时，扫描终端评估装置200会基于该目标扫描终端的设备标识码，从服务端的数据库中查询得到该目标扫描终端对应的历史扫描记录，并执行扫描终端评估方法对应的程序，以完成对目标扫描终端的使用状态评估，并输出相应的评估结果。
57.需要说明的是，图1所示的扫描终端评估方法的实现场景示意图仅仅是一个示例，本技术实施例描述的扫描终端评估方法的实现场景示意图是为了更加清楚的说明本技术实施条例的技术方案，并不构成对于本技术实施例提供的技术方案的限定。
58.基于上述扫描终端评估方法的实现场景示意图，提出了扫描终端评估方法的具体实施例。
59.如图2所示，图2为本技术实施例提供的一种扫描终端评估方法的步骤流程示意图，本技术实施例中扫描终端评估方法包括步骤201-204：
60.201，获取目标扫描终端的历史扫描记录。
61.本技术实施例中，目标扫描终端是指需要进行使用评估的扫描终端。具体的，结合前述图1所示出的扫描终端评估方法的实现场景示意图可知，各扫描终端在每次执行扫描操作后，会将此次扫描操作记录下来，并与该扫描终端的设备标识码绑定上传至服务端的数据库中，因此，扫描终端评估装置可以通过目标扫描终端的设备标识码查询数据库，从而获取得到目标扫描终端的历史扫描记录。具体的，扫描记录中至少包括每次扫描操作的具体内容以及每次扫描操作的时间节点。其中，扫描操作的具体内容可以是收件、派件等等，这些信息可以是通过操作码来区分的，本技术实施例在此不再赘述。
62.具体的，历史扫描记录是指预设周期内的扫描记录，例如可以是两个月内、一个月
内、半个月内、一个周内的扫描记录。具体的预设周期可以是基于用户的实际需求设定的，其中预设周期越长，例如，一个月或两个月，则对于数据库的存储量要求以及对于扫描终端评估的计算量要求越高，但相应的目标扫描终端的评估结果越好，反之，预设周期越短，例如，半个月或一个周，则对于数据库的存储量要求以及对于扫描终端评估的计算量要求越低，但相应的会影响到目标扫描终端的评估结果。作为本技术的一种可行实施例，历史扫描记录包含了目标扫描终端在最近一个月内的扫描记录。
63.进一步的，作为本技术一种可行实施例，在获取到目标扫描终端的历史扫描记录后，通常情况下会对数据进行预处理，具体的预处理过程可以包括但不限于缺项补零、编码、去重以及主成分分析法降维等等，本技术对于预处理过程不做限制。
64.202，根据所述历史扫描记录提取所述目标扫描终端的扫描特征。
65.本技术实施例中，在扫描终端评估装置查询数据库得到目标扫描终端的历史扫描记录后，会基于预设的特征提取规则提取得到目标扫描终端的扫描特征。其中，扫描特征主要是从多个不同的维度来描述历史扫描记录的特征，其通常可以是以特征向量的形式存在，以便于程序处理。具体的，维度可以包括频次、时间等等，当然，也可以包括其他维度，本技术实施例在此不再赘述，具体通过频次、时间等维度提取得到目标扫描终端的扫描特征的实现方案可以参阅后续图8及其解释说明的内容。
66.203，将所述扫描特征与预设的终端类别的类别扫描特征进行匹配，确定所述目标扫描终端对应的目标类别。
67.本技术实施例中，终端类别是指一类扫描终端的统称，包含有若干扫描终端，具体的，终端类别是基于预设的样本扫描终端的历史扫描记录对样本扫描终端聚类得到，也就是扫描终端评估装置会预先基于多个样本扫描终端的历史扫描记录，将具有相同或者相似扫描记录的样本扫描终端划分至同一类别，得到多个终端类别，此时，终端类别的类别扫描特征是由该终端类别中的扫描终端的扫描特征共同决定的。
68.具体的，针对于每一个终端类别，该终端类别的类别扫描特征可以是指该终端类别中全部扫描终端的扫描特征的总和，此时，将扫描特征与终端类别的类别扫描特征进行匹配，是指将扫描特征和终端类别中的每一个扫描特征都进行比对，计算得到相似度，再根据整体的相似度情况，例如，全部相似度的统计量，如平均数、中位数、众数，将与目标扫描终端的扫描特征整体上最接近的终端类别确定为目标扫描终端对应的目标类别，又或者，针对于每一个类别，该终端类别的类别扫描特征是指该终端类别中全部扫描终端的扫描特征的统计量，此时，将扫描特征与终端类别的类别扫描特征进行匹配，则是指将扫描特征和类别扫描特征进行比对，计算得到两者之间的相似度，然后将相似度最高的类别扫描特征所对应的终端类别作为目标扫描终端对应的目标类别。
69.进一步的，作为本技术的一种可选实施例，预先基于预设的样本扫描终端的历史扫描记录对样本扫描终端聚类得到终端类别的实现方案可以参阅后续图3及其解释说明的内容。
70.204，根据所述目标类别对应的评估规则，以及所述目标扫描终端的扫描特征，确定所述目标扫描终端的评估结果。
71.本技术实施例中，在确定目标扫描终端对应的目标类别后，基于该目标扫描终端的扫描特征，以及目标类别对应的评估规则，可以进一步得到目标扫描终端的评估结果。具
体的，目标类别对应的评估规则同样可以是与目标类别的类别扫描特征相关，具体实现方案可以参阅后续图4及其解释说明的内容。
72.进一步的，作为本技术的另一可选实施例，在确定目标扫描终端的评估结果中，除了会利用目标扫描终端的扫描特征将其划分至对应的类别，并利用目标类别对应的评估规则来对目标扫描终端进行评估之外，还会将其按照给定的评估规则进行二次评估，并综合两次的评估结果来得到最终的评估结果，具体的实现方案请参阅后续图7及其解释说明的内容。
73.本技术实施例提供的扫描终端评估方法，在获取到目标扫描终端的历史扫描记录后，通过提取得到目标扫描终端的扫描特征，与预设的终端类别的类别扫描特征比对，从而确定该目标扫描终端所对应的目标类别，再根据该目标类别对应的评估规则，来确定目标扫描终端的评估结果。本技术实施例中，由于终端类别是预先基于预设的样本扫描终端的历史扫描记录对样本扫描终端聚类得到，因此，利用目标扫描终端的扫描特征将其划分至具有相似扫描特征的目标类别中，再根据该目标类别对应的评估规则，就能够更准确地完成对目标扫描终端的评估，输出更准确地使用评估结果。
74.如图3所示，图3为本技术实施例提供的一种设定多个类别的类别扫描特征的步骤流程示意图，具体包括步骤301～303：
75.301，根据样本扫描终端的历史扫描记录提取所述样本扫描终端的扫描特征。
76.本技术实施例中，结合前述的相关描述可知，服务端的数据库中会存储有全部扫描终端的历史扫描记录，而样本扫描终端的历史扫描记录即为服务端的数据库中所存储的全部扫描终端的历史扫描记录。
77.进一步的，与步骤202提取目标扫描终端的扫描特征相类似，样本扫描终端的扫描特征也主要是从多个不同的维度来描述各样本扫描终端的历史扫描记录的特征，具体的特征提取规则是与步骤202相同，具体可以参阅后续图8及其解释说明的内容。
78.302，根据所述样本扫描终端的扫描特征，对所述样本扫描终端进行聚类，得到终端类别。
79.本技术实施例中，扫描终端评估装置在获取到样本扫描终端的扫描特征后，会根据聚类算法对样本扫描终端进行聚类，从而得到聚类结果，其中每一个聚类结果中都包含有若干扫描特征相类似的样本扫描终端，因此，每一个聚类结果都可以视为一个终端类别。具体的，聚类算法可以有多种实现方式，例如基于距离的聚类算法，如k-means算法，又或者基于密度的聚类算法，如dbscan算法(density-based spatial clustering of application with noise)，本技术实施例对于聚类算法的具体实现方案不做限制。
80.进一步的，作为本技术的可选实施例，提出了一种对点排序以此来确定簇结构，从而完成数据聚类的方案，该聚类方式相对于其他常规该算法对聚类半径不再敏感，聚类半径的轻微变化，不会影响聚类结果，从而能够更好地实现对扫描终端的聚类。具体的聚类实现过程可以参阅后续图6及其解释说明的内容。
81.303，根据所述终端类别中样本扫描终端的扫描特征确定所述终端类别的类别扫描特征。
82.本技术实施例中，在通过聚类算法将样本扫描终端划分成不同的终端类别后，根据终端类别中全部样本扫描终端的扫描特征，即可确定终端类别的类别扫描特征。具体的，
结合前述可知，可以直接将终端类别中全部样本扫描终端的扫描特征的总和设定为终端类别的类别扫描特征，也可以将终端类别中全部样本扫描终端的扫描特征的统计量设定为终端类别的类别扫描特征。
83.进一步的，在完成聚类得到多个终端类别后，还需要根据各终端类别的类别扫描特征设定相应的评估规则。而作为本技术的一种可选实施例，是根据各终端类别中扫描特征的统计量，设定各终端类别对应的评估阈值，从而实现对目标扫描终端的评估。具体的实现方案可以参阅后续图4及其解释说明的内容。
84.本技术实施例中，通过提取采集到的样本扫描终端的历史扫描记录得到各样本扫描终端的扫描特征，然后利用各样本扫描终端的扫描特征对各样本扫描终端进行聚类，从而实现将具有相似扫描特征的样本扫描终端划分成同一终端类别，以便于后续利用各终端类别的类别扫描特征实现对目标扫描终端的分类，从而完成对目标扫描终端的评估。
85.如图4所示，图4为本技术实施例提供的一种通过设定类别对应的评估阈值实现评估的步骤流程示意图。详述如下：
86.在确定终端类别的类别扫描特征的步骤之后，本技术实施例还进一步设定了各个终端类别的评估阈值，用于实现对目标扫描终端的评估，具体的，包括步骤401～402：
87.401，根据所述终端类别中扫描特征的统计量，设定所述终端类别对应的评估阈值。
88.本技术实施例中，结合前述描述可知，每一终端类别中包含多个样本扫描终端，及其对应的扫描特征，且扫描特征是以特征向量的形式存在，因此，通过对每一终端类别中的扫描特征进行数据分析，可以得到扫描特征的统计量，具体的，统计量至少包括平均值、中位数、众数中的一种。进一步的，在得到每一终端类别中扫描特征的统计量，基于统计量的运算组合，可以设定评估阈值。例如，作为一种简单的可行方案，可以统计各终端类别中样本扫描终端的每月在线天数的平均天数，该平均天数即可视为该终端类别对应的评估阈值，后续基于目标扫描终端的每月在线天数与该评估阈值，即可得到目标扫描终端的评估结果。
89.作为本技术的可选实施例，各终端类别对应的评估阈值可以包含有多个，分别对应不同的评估结果。具体的，后续步骤402示出了一种可行的实现方案。
90.进一步的，作为本技术的另一可选实施例，考虑到聚类是将具有相似扫描特征的样本扫描终端划分成同一终端类别，即同一终端类别中的样本扫描终端的扫描特征较为相似，而不同终端类别中样本扫描终端的扫描特征之间存在较大的差异，因此，在设定各终端类别对应的评估阈值过程中，还会进一步考虑各终端类别中样本扫描终端的扫描特征的整体性差异，针对性地设定不同的评估阈值。具体设定终端类别对应的评估阈值的实现方案可以参阅后续图5及其解释说明的内容。
91.402，根据所述目标类别对应的评估阈值，与所述目标扫描终端的扫描特征的大小关系，确定所述目标扫描终端的评估结果。
92.本技术实施例中，在设定好各终端类别得到的评估阈值后，该评估阈值会与各终端类别关联存储在数据库中，当扫描终端评估装置完成对目标扫描终端的分类，得到目标扫描终端的目标类别后，会从数据库中提取得到该目标类别对应的评估阈值，并与目标扫描终端的扫描特征进行比对，利用两者的大小关系完成对目标扫描终端的评估。具体的，以
每月在线天数为例，若目标扫描终端的扫描特征中，每月在线天数小于目标类别对应的第一评估阈值，则可以认为目标扫描终端的评估结果为闲置状态，若每月在线天数在目标类别对应的第一评估阈值和第二评估阈值之间，则可以认为目标扫描终端的评估结果为低效能状态，若每月在线天数高于目标类别对应的第二评估阈值，则可以认为目标扫描终端的评估结果为高效能状态。当然，具体的评估阈值以及对应的评估结果可以基于实际需求设定，本技术实施例在此不再赘述。
93.需要说明的是，上述仅仅是以单一的扫描特征，每月在线天数为例进行说明的，事实上，扫描终端往往会存在较多的扫描特征。也就是说，对于每月在线天数相同的扫描终端，由于其他的扫描特征不同，在匹配的过程中，也可能被划分至不同的目标类别中，从而对应的采用不同的评估规则，例如，与不同的评估阈值进行比对，得到不同的评估结果。
94.本技术实施例在设定多个类别的类别扫描特征之后，进一步设定了各个类别的评估阈值，以此评估阈值作为目标类别对应的评估规则，能够简单、准确的实现对目标扫描终端的评估。
95.如图5所示，图5为本技术实施例提供的一种设定各类别对应的评估阈值的步骤流程示意图。具体包括步骤501～502：
96.501，根据各所述终端类别中扫描特征的统计量的大小关系，分别设定各所述终端类别对应的评估权重。
97.本技术实施例中，在计算得到每一终端类别中扫描特征的统计量后，会将各终端类别中扫描特征的统计量进行比对，确定各终端类别中扫描特征的统计量的大小关系，例如，可以是比对各终端类别中每月在线天数的平均天数，若某一终端类别中样本扫描终端的每月在线天数普遍较高，则在设定该终端类别对应的评估阈值时，可以是在每月在线天数的平均天数的基础上选择一个更低的值作为评估阈值，即设定一个小于1的评估权重，反之，若某一终端类别中样本扫描终端的每月在线天数普遍较低，则在设定该终端类别对应的评估阈值时，可以是在每月在线天数的平均天数的基础上选择一个更高的值作为评估阈值，即设定一个大于1的评估权重。
98.502，根据各所述终端类别对应的评估权重，分别对各所述终端类别的扫描特征的统计量进行加权，得到各所述终端类别对应的评估阈值。
99.本技术实施例中，在设定各终端类别对应的评估权重后，根据各终端类别对应的评估权重，分别对各终端类别的扫描特征的统计量进行加权，即可得到各终端类别对应的评估阈值。通过上述实现方案，能够考虑到各终端类别中样本扫描终端的扫描特征的整体性差异，针对性地设定不同的评估阈值，从而更好地实现对扫描终端的评估。
100.如图6所示，图6为本技术实施例提供的一种对样本扫描终端进行聚类得到样本扫描终端分组的步骤流程示意图。详述如下：
101.本技术实施例提供了一种基于点排序来确定簇结构从而完成对样本扫描终端的聚类的实现方案，具体的，包括步骤601～603：
102.601，计算所述样本扫描终端的扫描特征之间的欧式距离，得到所述样本扫描终端之间的特征距离。
103.本技术实施例中，结合前述描述可知，样本扫描终端的扫描特征是以向量的形式存在，通过计算样本扫描终端的扫描特征之间的欧式距离，即可得到样本扫描终端的特征
距离，特征距离描述了两个样本扫描终端的扫描特征之间的相似度，特征距离越小，则两个样本扫描终端的扫描特征之间的相似度越高，反之，特征距离越大，则两个样本扫描终端的扫描特征之间的相似度越低。而具体计算欧氏距离的公式本技术实施例在此不再赘述。
104.602，根据所述样本扫描终端之间的特征距离，以及预设的最小邻点数和邻域半径，确定所述样本扫描终端对应的可达距离。
105.本技术实施例提供的技术方案中，具体根据样本扫描终端之间的特征距离，以及预设的最小邻点数和邻域半径，确定所述样本扫描终端对应的可达距离的逻辑如下：
106.1)根据样本扫描终端之间的特征距离，以及预设的最小邻点数和邻域半径，从样本扫描终端中确定核心扫描终端，其中，核心扫描终端的定义为与该扫描终端之间的特征距离小于邻域半径的扫描终端的数量大于最小邻点数的扫描终端；
107.2)对于某个核心扫描终端，将与该核心扫描终端之间的特征距离小于邻域半径的扫描终端确定为邻域扫描终端，并从中找到刚好满足最小邻点数的关键邻域扫描终端，对于核心扫描终端和关键邻域扫描终端之间的扫描终端，将其可达距离设定为核心扫描终端和关键邻域扫描终端之间的特征距离，对于关键邻域扫描终端之外的邻域扫描终端，将其可达距离设定为其与核心扫描终端，之间的特征距离；需要说明的是，对于任意一个扫描终端，当选择不同的核心扫描终端时，其可达距离是不同的，但不管如何，都始终选择其中的最小值作为其可达距离；
108.3)从核心扫描终端中任选一个放入到结果队列中，并将其邻域扫描终端按照可达距离顺序从小至大排列好放进有序队列中，然后从有序队列中挑选第一个扫描终端放入到结果队列当中，若其不是核心扫描终端，则继续有序队列中挑选下一个扫描终端放入到结果队列当中，若其是核心扫描终端，则找到该扫描终端的邻域扫描终端插入至有序队列，重新计算可达距离，并根据重新计算得到的可达距离对有序队列进行排序，然后再次从有序队列中挑选第一个扫描终端放入到结果队列当中，直至有序队列中不存在扫描终端时，则在剩下的核心扫描终端重新选择新的核心扫描终端，直至所有的核心扫描终端都已经被放入结果队列中，输出结果队列。
109.此时，结果队列即包含了各样本扫描终端对应的可达距离。
110.603，根据所述样本扫描终端对应的可达距离与预设的聚类阈值的大小关系，对所述样本扫描终端进行聚类，得到终端类别。
111.本技术实施例中，对于输出的结果队列，以队列中各样本扫描终端的序号为横坐标，可达距离为纵坐标，可以绘制出可达距离图，其中，当可达距离超过预设的聚类阈值后，样本扫描终端即属于一个新的聚类结果，因此，可以根据可达距离图中，样本扫描终端对应的可达距离与预设的聚类阈值的大小关系，完成对样本扫描终端的聚类，得到多个不同的终端分类。
112.如图7所示，图7为本技术实施例提供的一种基于多种评估结果确定最终评估结果的步骤流程示意图。具体包括步骤701～703：
113.701，根据所述目标类别对应的评估规则，以及所述目标扫描终端的扫描特征，确定所述目标扫描终端的第一评估结果。
114.本技术实施例中，在将目标扫描终端划分至具有相似扫描特征的目标类别后，基于该目标类别对应的评估规则，以及目标扫描终端的扫描特征，可以得到目标扫描终端的
第一评估结果。具体的实现方案可以参阅前述图4及其解释说明的内容，本技术实施例在此不再赘述。
115.702，根据所述目标扫描终端的扫描特征，以及预设的评估阈值的大小关系，确定所述目标扫描终端的第二评估结果。
116.与前述利用目标类别对应的评估规则确定目标扫描终端的第一评估结果不同的是，本技术实施例会额外根据预设的评估阈值，通过比较目标扫描终端的扫描特征，以及该评估阈值的大小关系，来对目标扫描终端进行评估，得到第二评估结果。具体的，这里预设的评估阈值可以是与目标扫描终端的所在部门、使用时间等信息相对应的评估阈值，本技术实施例在此不再赘述。
117.703，根据所述第一评估结果和所述第二评估结果，确定所述目标扫描终端的评估结果。
118.本技术实施例中，在通过不同的评估规则对目标扫描终端处理，得到第一评估结果和第二评估结果后，会进一步综合第一评估结果和第二评估结果，确定目标扫描终端的最终评估结果。具体的，若第一评估结果与第二评估结果相同，则以两者的共同评估结果作为最终结果，若第一评估结果与第二评估结果不同，则取其中较优的评估结果作为最终评估结果。
119.如图8所示，图8为本技术实施例提供的一种提取扫描特征的步骤流程示意图。详述如下：
120.本技术实施例中，提供了从频次以及时间间隔两个维度提取扫描特征的实现方案，具体的，包括步骤801～803：
121.801，统计所述历史扫描记录中预设时段内的扫描频次，得到扫描频次特征。
122.本技术实施例中，历史扫描记录中每次扫描记录都存在对应的时间节点信息，基于该时间节点信息可以获取到历史扫描记录任意时段内的扫描频次。具体的，预设时段可以是根据实际需求设定的，例如预设时段内的扫描频次可以包含每天分小时的扫描次数、每天扫描次数、工作日扫描次数、节假日扫描次数等等，具体的，扫描次数还可以进一步细分为收件扫描操作次数、派件操作扫描次数以及其他操作次数。将上述次数按照规定的顺序排列，所得到的向量即为扫描频次特征。
123.当然，除了上述提供的示例外，还可以包含其他预设时段内的扫描频次，本技术实施例在此不再赘述。
124.802，根据所述历史扫描记录对应的时间节点之间的时间间隔，得到扫描间隔特征。
125.本技术实施例中，进一步的，除了统计历史扫描记录中预设时段内的扫描频次外，还可以进一步分析各历史扫描记录对应的时间节点之间的时间间隔，将每两次扫描记录对应的时间节点之间的时间间隔顺序排列，所得到的向量即为扫描间隔特征。
126.803，将所述扫描频次特征和所述扫描间隔特征确定为所述目标扫描终端的扫描特征。
127.进一步的，在得到扫描频次特征和扫描间隔特征后，将扫描频次特征和扫描间隔特征级联，即可得到扫描终端的扫描特征。当然，扫描特征还可以包含其他特征，本技术实施例在此不再赘述。
128.本技术实施例提供了从频次以及时间间隔两个维度提取扫描特征的实现方案，相较于其他维度，频次以及时间间隔两个维度能够更好的反应各个扫描终端之间的扫描特征，从而更准确地实现对扫描终端的聚类以及分类，进一步提高了后续评估的准确性。
129.为了更清楚理解本技术实施例提供的扫描终端评估方法，下面将结合图1～图8提供的内容，提供一种扫描终端评估方法的完整实现过程，具体如下；
130.1)收集一个月内各扫描终端的历史扫描记录，并根据各扫描终端的历史记录，得到各扫描终端的扫描特征；其中，扫描特征至少包含了：每天分小时平均操作量、每天平均操作量、工作日平均操作量、节假日平均操作量、每天分小时平均收件量、每天分小时平均派件量、工作日平均收件量、工作日平均派件量、节假日平均收件量、节假日平均派件量、三十天内在线天数、三十天操作量均值、三十天操作量方差；
131.2)根据各扫描终端的扫描特征对各扫描终端进行聚类，得到多个终端类别，并根据各个终端类别中包含的扫描终端的扫描特征分别设定各终端类别对应的评估阈值，并存储；
132.3)获取待评估的目标扫描终端的历史扫描记录，并提取得到目标扫描终端的扫描特征；
133.4)将目标扫描终端的扫描特征与数据库内存储的多个终端类别中包含的扫描终端的扫描特征进行比对，确定目标扫描终端所属的目标类别；
134.5)提取目标类别对应的评估阈值和目标扫描终端的扫描特征的大小关系，确定目标扫描终端的第一评估结果；
135.6)根据目标扫描终端的扫描特征，以及目标扫描终端所属部门设定的评估阈值的大小关系，确定目标扫描终端的第二评估结果；
136.7)综合第一评估结果和第二评估结果，输出目标扫描终端的最终评估结果。
137.为了更好实施本技术实施例提供的扫描终端评估方法，在扫描终端评估方法基础之上，本技术实施例中还提供一种扫描终端评估装置。如图9所示，图9为本技术实施例提供的一种扫描终端评估装置的结构示意图。具体的，扫描终端评估装置包括：
138.获取模块901，用于获取目标扫描终端的历史扫描记录；
139.提取模块902，用于根据所述历史扫描记录提取所述目标扫描终端的扫描特征；
140.分类模块903，用于将所述扫描特征与预设的终端类别的类别扫描特征进行匹配，确定所述目标扫描终端对应的目标类别；
141.评估模块904，用于根据所述目标类别对应的评估规则，以及所述目标扫描终端的扫描特征，确定所述目标扫描终端的评估结果。
142.在本技术一些实施例中，上述扫描终端评估装置还包括聚类模块，上述聚类模块包括：
143.样本特征提取次模块，用于根据样本扫描终端的历史扫描记录提取所述样本扫描终端的扫描特征；
144.聚类次模块，用于根据所述样本扫描终端的扫描特征，对所述样本扫描终端进行聚类，得到终端类别；
145.关联次模块，用于根据所述终端类别中样本扫描终端的扫描特征确定所述终端类别的类别扫描特征。
146.在本技术一些实施例中，上述聚类模块还包括：
147.阈值设定次模块，用于根据所述终端类别中扫描特征的统计量，设定所述终端类别对应的评估阈值；
148.上述评估模块，用于根据所述目标类别对应的评估阈值，与所述目标扫描终端的扫描特征的大小关系，确定所述目标扫描终端的评估结果。
149.在本技术一些实施例中，上述阈值设定次模块包括：
150.权重设定单元，用于根据各所述终端类别中扫描特征的统计量的大小关系，分别设定各所述终端类别对应的评估权重；
151.加权单元，用于根据各所述终端类别对应的评估权重，分别对各所述终端类别的扫描特征的统计量进行加权，得到各所述终端类别对应的评估阈值。
152.在本技术一些实施例中，上述聚类次模块包括：
153.特征距离计算单元，用于计算所述样本扫描终端的扫描特征之间的欧式距离，得到所述样本扫描终端之间的特征距离；
154.可达距离确定单元，用于根据所述样本扫描终端之间的特征距离，以及预设的最小邻点数和邻域半径，确定所述样本扫描终端对应的可达距离；
155.聚类单元，用于根据所述样本扫描终端对应的可达距离与预设的聚类阈值的大小关系，对所述样本扫描终端进行聚类，得到终端类别。
156.在本技术一些实施例中，上述评估模块包括：
157.第一评估次模块，用于根据所述目标类别对应的评估规则，以及所述目标扫描终端的扫描特征，确定所述目标扫描终端的第一评估结果；
158.第二评估次模块，用于根据所述目标扫描终端的扫描特征，以及预设的评估阈值的大小关系，确定所述目标扫描终端的第二评估结果；
159.综合评估次模块，用于根据所述第一评估结果和所述第二评估结果，确定所述目标扫描终端的评估结果。
160.在本技术一些实施例中，上述提取模块包括：
161.频次特征提取次模块，用于统计所述历史扫描记录中预设时段内的扫描频次，得到扫描频次特征；
162.间隔特征提取次模块，用于根据所述历史扫描记录对应的时间节点之间的时间间隔，得到扫描间隔特征；
163.扫描特征确定次模块，用于将所述扫描频次特征和所述扫描间隔特征确定为所述目标扫描终端的扫描特征。
164.本技术实施例还提供一种扫描终端评估设备，如图10所示，图10为本技术实施例提供的一种扫描终端评估设备的结构示意图。
165.扫描终端评估设备包括存储器、处理器以及存储于存储器中，并可在处理器上运行的扫描终端评估程序，处理器执行扫描终端评估程序时实现本技术任一实施例提供的扫描终端评估法中的步骤。
166.具体来讲：扫描终端评估设备可以包括一个或者一个以上处理核心的处理器1001、一个或一个以上存储介质的存储器1002、电源1003和输入单元1004等部件。本领域技术人员可以理解，图10中示出的扫描终端评估设备结构并不构成对扫描终端评估设备的限
定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：
167.处理器1001是该扫描终端评估设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个扫描终端评估设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器1002内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器1002内的数据，执行扫描终端评估设备的各种功能和处理数据，从而对扫描终端评估设备进行整体监控。可选的，处理器1001可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器1001可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器1001中。
168.存储器1002可用于存储软件程序以及模块，处理器1001通过运行存储在存储器1002的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器1002可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据扫描终端评估设备的使用所创建的数据等。此外，存储器1002可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器1002还可以包括存储器控制器，以提供处理器1001对存储器1002的访问。
169.扫描终端评估设备还包括给各个部件供电的电源1003，优选的，电源1003可以通过电源管理系统与处理器1001逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源1003还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
170.该扫描终端评估设备还可包括输入单元1004，该输入单元1004可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。
171.尽管未示出，扫描终端评估设备还可以包括显示单元等，在此不再赘述。具体在本实施例中，扫描终端评估设备中的处理器1001会按照如下的指令，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行文件加载到存储器1002中，并由处理器1001来运行存储在存储器1002中的应用程序，从而实现本发明实施例所提供的任一种扫描终端评估方法中的步骤。
172.为此，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以包括：只读存储器(rom，read only memory)、随机存取记忆体(ram，random access memory)、磁盘或光盘等。计算机可读存储介质上存储有扫描终端评估程序，扫描终端评估程序被处理器执行时实现本技术实施例所提供的任一种扫描终端评估方法中的步骤。
173.在上述实施例中，对各个实施条例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见上文针对其他实施条例的详细描述，此处不再赘述。
174.具体实施时，以上各个单元或结构可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现，以上各个单元或结构的具体实施可参见前面的方法实施例，在此不再赘述。
175.以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
176.以上对本技术实施例所提供的一种扫描终端评估方法进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施条例的说明只是用于帮助
理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

技术特征：
1.一种扫描终端评估方法，其特征在于，包括：获取目标扫描终端的历史扫描记录；根据所述历史扫描记录提取所述目标扫描终端的扫描特征；将所述扫描特征与预设的终端类别的类别扫描特征进行匹配，确定所述目标扫描终端对应的目标类别；所述终端类别是基于预设的样本扫描终端的历史扫描记录对所述样本扫描终端聚类得到；根据所述目标类别对应的评估规则，以及所述目标扫描终端的扫描特征，确定所述目标扫描终端的评估结果。2.根据权利要求1所述的扫描终端评估方法，其特征在于，所述将所述扫描特征与预设的终端类别的类别扫描特征进行匹配，确定所述目标扫描终端对应的目标类别之前，所述方法还包括：根据样本扫描终端的历史扫描记录提取所述样本扫描终端的扫描特征；根据所述样本扫描终端的扫描特征，对所述样本扫描终端进行聚类，得到终端类别；根据所述终端类别中样本扫描终端的扫描特征确定所述终端类别的类别扫描特征。3.根据权利要求2所述的扫描终端评估方法，其特征在于，所述根据所述终端类别中样本扫描终端的扫描特征确定所述终端类别的类别扫描特征之后，包括：根据所述终端类别中扫描特征的统计量，设定所述终端类别对应的评估阈值；所述根据所述目标类别对应的评估规则，以及所述目标扫描终端的扫描特征，确定所述目标扫描终端的评估结果，包括：根据所述目标类别对应的评估阈值，与所述目标扫描终端的扫描特征的大小关系，确定所述目标扫描终端的评估结果。4.根据权利要求3所述的扫描终端评估方法，其特征在于，所述根据所述终端类别中扫描特征的统计量，设定所述终端类别对应的评估阈值，包括：根据各所述终端类别中扫描特征的统计量的大小关系，分别设定各所述终端类别对应的评估权重；根据各所述终端类别对应的评估权重，分别对各所述终端类别的扫描特征的统计量进行加权，得到各所述终端类别对应的评估阈值。5.根据权利要求2所述的扫描终端评估方法，其特征在于，所述根据所述样本扫描终端的扫描特征，对所述样本扫描终端进行聚类，得到终端类别，包括：计算所述样本扫描终端的扫描特征之间的欧式距离，得到所述样本扫描终端之间的特征距离；根据所述样本扫描终端之间的特征距离，以及预设的最小邻点数和邻域半径，确定所述样本扫描终端对应的可达距离；根据所述样本扫描终端对应的可达距离与预设的聚类阈值的大小关系，对所述样本扫描终端进行聚类，得到终端类别。6.根据权利要求1所述的扫描终端评估方法，其特征在于，所述根据所述目标类别对应的评估规则，以及所述目标扫描终端的扫描特征，确定所述目标扫描终端的评估结果，包括：根据所述目标类别对应的评估规则，以及所述目标扫描终端的扫描特征，确定所述目
标扫描终端的第一评估结果；根据所述目标扫描终端的扫描特征，以及预设的评估阈值的大小关系，确定所述目标扫描终端的第二评估结果；根据所述第一评估结果和所述第二评估结果，确定所述目标扫描终端的评估结果。7.根据权利要求1～6任一所述的扫描终端评估方法，其特征在于，所述根据所述历史扫描记录提取所述目标扫描终端的扫描特征，包括：统计所述历史扫描记录中预设时段内的扫描频次，得到扫描频次特征；根据所述历史扫描记录对应的时间节点之间的时间间隔，得到扫描间隔特征；将所述扫描频次特征和所述扫描间隔特征确定为所述目标扫描终端的扫描特征。8.一种扫描终端评估装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取目标扫描终端的历史扫描记录；提取模块，用于根据所述历史扫描记录提取所述目标扫描终端的扫描特征；分类模块，用于将所述扫描特征与预设的终端类别的类别扫描特征进行匹配，确定所述目标扫描终端对应的目标类别；所述终端类别是基于预设的样本扫描终端的历史扫描记录对所述样本扫描终端聚类得到；评估模块，用于根据所述目标类别对应的评估规则，以及所述目标扫描终端的扫描特征，确定所述目标扫描终端的评估结果。9.一种扫描终端评估设备，其特征在于，所述扫描终端评估设备包括处理器、存储器以及存储于所述存储器中并可在所述处理器上运行的扫描终端评估程序，所述处理器执行所述扫描终端评估程序以实现权利要求1至7任一项所述的扫描终端评估方法中的步骤。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扫描终端评估程序，所述扫描终端评估程序被处理器执行以实现权利要求1至7任一项所述的扫描终端评估方法中的步骤。

技术总结
本申请实施例提供一种扫描终端评估方法、装置、设备及计算机可读存储介质，方法包括：获取目标扫描终端的历史扫描记录；根据历史扫描记录提取扫描特征；将所述扫描特征与预设的终端类别的类别扫描特征进行匹配，确定目标类别；终端类别是基于样本扫描终端的历史扫描记录对样本扫描终端聚类得到；根据目标类别对应的评估规则，确定目标扫描终端的评估结果。本申请实施例中，在预先对样本扫描终端聚类得到多个终端类别后，利用目标扫描终端的扫描特征将其划分至具有相似扫描特征的目标类别中，再根据该目标类别对应的评估规则，能够更准确地完成对目标扫描终端的评估，输出更准确地使用评估结果。评估结果。评估结果。


技术研发人员：乔安杰
受保护的技术使用者：顺丰科技有限公司
技术研发日：2022.02.09
技术公布日：2023/8/24