1.本发明涉及人工智能相关技术领域，具体涉及一种医院物资的智能调配方法及系统。
背景技术：
2.随着近年来人工智能的迅速发展，其在医疗领域的应用也出现了长足的进步，诸如线上数字医院、远程会诊平台、智慧卫生系统等相继进行实践并取得较理想的结果。目前的研究领域主要集中在线上诊断，人力资源的共享调配，而在医疗物资的调配上，仍处于人为决策加上宏观管理的方式进行物资分配，这种调配方式效率较低，信息互通性不足，尤其是在突发状况下，由于不确定性因素众多，可能会因为储备物资不足，存储种类不对应等情况，导致危害医疗救治。
3.现在已经有想法提出将人工智能应用于医疗物资调配，但是主要集中于物资集中区域进行分配，且，并未出现成熟的落地技术。
4.但本技术发明人在实现本技术实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：
5.1、现有技术中由于主要通过人工调配物资，导致存在效率较低，实时性较差的技术问题。
6.2、现有技术中存在缺乏系统的大范围下的智能物资调配技术的技术问题。
技术实现要素：
7.本技术实施例通过提供了一种医院物资的智能调配方法及系统，解决了现有技术中由于主要通过人工调配物资，导致存在效率较低，实时性较差和缺乏系统的大范围下的智能物资调配技术的技术问题。达到了通过获取医院的各物资的分布情况，给物资使用标签信息对物资进行分级，依据分级信息可以得知物资的重要程度和紧急程度，在获取某区域的需求信息后，根据分级结果对标签信息进行排序，基于排序结果分配物资，得到了调配效率高，实时性强的系统大范围物资智能调配技术的技术效果。
8.鉴于上述问题，本技术实施例提供了一种医院物资的智能调配方法及系统。
9.第一方面，本技术实施例提供了一种医院物资的智能调配方法，其中，所述方法应用于一智能物资调配系统，所述系统与第一图像采集装置通信连接，所述方法包括：获得第一医院的基础信息；基于所述基础信息对所述第一医院物资的分布进行物资统计，获得第一物资分布结果；获得第一物资标签标识指令，根据所述第一物资标签标识指令对所述第一物资分布结果进行物资的标签标识，获得第一标签标识结果，其中，每一物资至少对应两个标签；获得第一标签分级指令；根据所述第一标签分级指令对所述第一标签标识结果进行标签分级，获得第一标签分级结果；获得第一物资需求信息，根据所述第一物资需求信息匹配第一物资；获得所述第一物资对应的多个物资标签信息，基于所述第一标签分级结果对所述多个物资标签信息进行标签排序，获得第一排序结果；基于所述第一排序结果对所
述第一物资需求信息进行物资调配。
10.另一方面，本技术实施例提供了一种医院物资的智能调配系统，所述系统包括：第一获得单元，所述第一获得单元用于获得第一医院的基础信息；第二获得单元，所述第二获得单元用于基于所述基础信息对所述第一医院物资的分布进行物资统计，获得第一物资分布结果；第三获得单元，所述第三获得单元用于获得第一物资标签标识指令，根据所述第一物资标签标识指令对所述第一物资分布结果进行物资的标签标识，获得第一标签标识结果，其中，每一物资至少对应两个标签；第四获得单元，所述第四获得单元用于获得第一标签分级指令；第五获得单元，所述第五获得单元用于根据所述第一标签分级指令对所述第一标签标识结果进行标签分级，获得第一标签分级结果；第一匹配单元，所述第一匹配单元用于获得第一物资需求信息，根据所述第一物资需求信息匹配第一物资；第六获得单元，所述第六获得单元用于获得所述第一物资对应的多个物资标签信息，基于所述第一标签分级结果对所述多个物资标签信息进行标签排序，获得第一排序结果；第一调配单元，所述第一调配单元用于基于所述第一排序结果对所述第一物资需求信息进行物资调配。
11.第三方面，本技术实施例提供了一种医院物资的智能调配系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现第一方面任一项所述方法的步骤。
12.本技术实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
13.由于采用了获得第一医院的基础信息；基于所述基础信息对所述第一医院物资的分布进行物资统计，获得第一物资分布结果；获得第一物资标签标识指令，根据所述第一物资标签标识指令对所述第一物资分布结果进行物资的标签标识，获得第一标签标识结果，其中，每一物资至少对应两个标签；获得第一标签分级指令；根据所述第一标签分级指令对所述第一标签标识结果进行标签分级，获得第一标签分级结果；获得第一物资需求信息，根据所述第一物资需求信息匹配第一物资；获得所述第一物资对应的多个物资标签信息，基于所述第一标签分级结果对所述多个物资标签信息进行标签排序，获得第一排序结果；基于所述第一排序结果对所述第一物资需求信息进行物资调配的技术方案，达到了通过获取医院的各物资的分布情况，给物资使用标签信息对物资进行分级，依据分级信息可以得知物资的重要程度和紧急程度，在获取某区域的需求信息后，根据分级结果对标签信息进行排序，基于排序结果分配物资，得到了调配效率高，实时性强的系统大范围物资智能调配技术的技术效果。
14.上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本技术的具体实施方式。
附图说明
15.图1为本技术实施例一种医院物资的智能调配方法流程示意图；
16.图2为本技术实施例一种医院物资的智能调配系统结构示意图；
17.图3为本技术实施例示例性电子设备的结构示意图。
18.附图标记说明：第一获得单元11，第二获得单元12，第三获得单元13，第四获得单元14，第五获得单元15，第一匹配单元16，第六获得单元17，第一调配单元18，电子设备300，
存储器301，处理器302，通信接口303，总线架构304。
具体实施方式
19.本技术实施例通过提供了一种医院物资的智能调配方法及系统，解决了现有技术中由于主要通过人工调配物资，导致存在效率较低，实时性较差和缺乏系统的大范围下的智能物资调配技术的技术问题。达到了通过获取医院的各物资的分布情况，给物资使用标签信息对物资进行分级，依据分级信息可以得知物资的重要程度和紧急程度，在获取某区域的需求信息后，根据分级结果对标签信息进行排序，基于排序结果分配物资，得到了调配效率高，实时性强的系统大范围物资智能调配技术的技术效果。
20.申请概述
21.随着近年来人工智能的迅速发展，其在医疗领域的应用也出现了长足的进步，诸如线上数字医院、远程会诊平台、智慧卫生系统等相继进行实践并取得较理想的结果。目前的研究领域主要集中在线上诊断，人力资源的共享调配，而在医疗物资的调配上，仍处于人为决策加上宏观管理的方式进行物资分配，这种调配方式效率较低，信息互通性不足，尤其是在突发状况下，由于不确定性因素众多，可能会因为储备物资不足，存储种类不对应等情况，导致危害医疗救治。现在已经有想法提出将人工智能应用于医疗物资调配，但是主要集中于物资集中区域进行分配，且，并未出现成熟的落地技术。但现有技术中由于主要通过人工调配物资，导致存在效率较低，实时性较差和缺乏系统的大范围下的智能物资调配技术的技术问题。
22.针对上述技术问题，本技术提供的技术方案总体思路如下：
23.本技术实施例提供了一种医院物资的智能调配方法，其中，所述方法应用于一智能物资调配系统，所述系统与第一图像采集装置通信连接，所述方法包括：获得第一医院的基础信息；基于所述基础信息对所述第一医院物资的分布进行物资统计，获得第一物资分布结果；获得第一物资标签标识指令，根据所述第一物资标签标识指令对所述第一物资分布结果进行物资的标签标识，获得第一标签标识结果，其中，每一物资至少对应两个标签；获得第一标签分级指令；根据所述第一标签分级指令对所述第一标签标识结果进行标签分级，获得第一标签分级结果；获得第一物资需求信息，根据所述第一物资需求信息匹配第一物资；获得所述第一物资对应的多个物资标签信息，基于所述第一标签分级结果对所述多个物资标签信息进行标签排序，获得第一排序结果；基于所述第一排序结果对所述第一物资需求信息进行物资调配。
24.在介绍了本技术基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本技术的各种非限制性的实施方式。
25.实施例一
26.如图1所示，本技术实施例提供了一种医院物资的智能调配方法，其中，所述方法应用于一智能物资调配系统，所述方法包括：
27.s100：获得第一医院的基础信息；
28.具体而言，所述第一医院指的是所述智能物资调配系统覆盖范围内存储有医疗物资的医院；所述基础信息指的是所述第一医院的基本信息，包括但不限于如医院名称、医疗水平级别、医院位置、物资储备情况等信息。通过统计所述智能物资调配系统覆盖范围内的
各家医院基础信息，可以对该区域内的医院位置信息和医疗物资储备情况数据存储管理，并实时监控物资的流动数据，达到了物资调动实时化的技术效果。
29.s200：基于所述基础信息对所述第一医院物资的分布进行物资统计，获得第一物资分布结果；
30.s300：获得第一物资标签标识指令，根据所述第一物资标签标识指令对所述第一物资分布结果进行物资的标签标识，获得第一标签标识结果，其中，每一物资至少对应两个标签；
31.具体而言，所述第一物资分布结果指的是根据所述基础信息中的物资种类信息、物质分布位置信息进行统计存储得到的物资分布结果；所述第一物资标签标识指令指的是发出对所述第一物资信息做数据标注的指令信号，在获得所述第一物资标签标识指令信息后，即开始对所述第一物资分布结果中的各物资进行标注标签标识。所述第一物资的标签标识指的是能够表征所述第一物资的基本特征信息的标签标识信息，包括但不限于如物资的位置信息、物资的种类信息、物资的储存量、物资的供需信息、物资的稀缺程度信息、物资的特殊时需信息等，每一个物资至少对应两个标签信息，例如，最基础的，一个物资的两个标签信息为：分布位置信和种类信息。所述第一标签标识结果指的是对所述第一物资标注完毕后的各物资数据。使用标签标识的方法将所述第一物资的特征信息量化，便于加快数据处理的效率。采用一对多的形式进行存储，可以根据对应的标签标识信息快速检索到符合要求的各物资；或者根据各物资可快速检索到对应的标签标识信息进行分类存储。进一步的，信息处理的高效性增强了物资调配的效率。
32.s400：获得第一标签分级指令；
33.s500：根据所述第一标签分级指令对所述第一标签标识结果进行标签分级，获得第一标签分级结果；
34.具体而言，所述第一标签分级指令发出对所述第一标签标识结果信息进行分级的指令信号，分级的方式举优选的一例：例如某一批医疗物资是主要应用于防治季节性感冒，则按物资的特殊时需信息和位置信息分级，能够适用于换季感冒且距离历史高发区域较近的医疗物资分布点为最重要的物资供应点，命名为第一级，依照此方式依次对该批物资进行分级，得到第二级、第三级直到第n级，结束进程，n为所述第一标签标识结果信息中该类物资的总量。可见优选的分类方式为依据于历史数据中医疗物资主要的用途，甄别对应标签标识并进行分级，也可根据实际的实时应用状况甄别设定分级标准，在此不做限定。所述第一标签分级结果对所述第一标签标识结果进行标签分级结束之后存储等待调用的分级信息。通过对所述第一标签标识结果信息进行分级，使得在需要调配物资时，可以快速的依据需求分配对应种类，对应位置的物资，达到了协调性更强和调配效率更高的技术效果。
35.s600：获得第一物资需求信息，根据所述第一物资需求信息匹配第一物资；
36.s700：获得所述第一物资对应的多个物资标签信息，基于所述第一标签分级结果对所述多个物资标签信息进行标签排序，获得第一排序结果；
37.s800：基于所述第一排序结果对所述第一物资需求信息进行物资调配。
38.具体而言，所述第一物资需求信息指的是所述智能物资调配系统覆盖区域内或者和所述智能物资调配系统互通的其他系统覆盖区域内发布的物资需求信息。在得到所述第一物资需求信息之后，首先根据物资需求信息匹配所述第一物资的类别信息，筛选存储有
该类别物资的医院或者存储点。进一步的，所述第一排序结果指的是基于所述第一物资需求信息得到主要的用途数据和需求位置，并依据用途数据得到该物资对应的所述第一标签分级结果，进而依据所述第一标签分级结果对所述第一物资的所述多个物资标签信息进行标签排序得到的信息。更进一步的，基于所述第一排序结果对所述第一物资需求信息进行物资调配，例如，所述第一物资的位置标签信息排序后就可以了解距离所述第一物资需求点的最近供应点，调用此处供应点优先调配。通过对医疗物资的宏观把控，并根据供需实时调整，依据分级排序对物资进行协调调配，达到了大范围物资智能调配的技术效果。
39.进一步的，所述方法还包括步骤s900：
40.s910：获得第二物资需求信息，其中，所述第二物资需求信息中同样包含所述第一物资，且所述第二物资需求信息的需求时间与所述第一物资需求信息的需求时间相同；
41.s920：基于所述第一物资分布结果对所述第一物资的数量进行分析，获得第一数量分析结果；
42.s930：判断所述第一数量分析结果是否同时满足所述第一物资需求信息和所述第二物资需求信息；
43.s940：当所述第一数量分析结果同时满足所述第一物资需求信息和所述第二物资需求信息时，则基于所述第一物资的各个物资标签进行所述第一物资需求和所述第二物资需求的物资调配。
44.具体而言，所述第二物资需求信息指的是所述智能物资调配系统覆盖区域内或者和所述智能物资调配系统互通的其他系统覆盖区域内发布的物资需求信息，且，所述第一物资也包含在所述第二物资需求信息之内，而且需求时间重叠或者完全相同。遇到此种情况时，首先计算所述第一数量分析结果，即调用所述第一物资的分布位置信息和所述第一物资标签标识信息中的数量信息，预测在需求时间内，所述第一物资的储备量和供应速度是否能够协调至同时满足所述第一物资需求信息和所述第二物资需求信息。若是可以同时满足，则按照所述第一物资的各个物资标签进行所述第一物资的调配。
45.更进一步的，所述方法还包括步骤s1000：
46.s1010：当所述第一数量分析结果不能同时满足所述第一物资需求信息和所述第二物资需求信息时，获得所述第一物资的预估补充时间；
47.s1020：构建所述第一物资的消耗速度曲线，其中，所述消耗速度曲线至少包括第一曲线和第二曲线，所述第一曲线对应于所述第一物资需求信息，所述第二曲线对应于所述第二物资需求信息；
48.s1030：基于所述消耗速度曲线和所述预估补充时间，生成所述第一物资的分配方案；
49.s1040：根据所述分配方案对所述第一物资进行智能调配。
50.具体而言，若是所述第一数量分析结果不能同时满足所述第一物资需求信息和所述第二物资需求信息时，则计算所述第一物资的预估补充时间，计算思路举不设限制的一例：根据所述第一物资需求信息和所述第二物资需求信息得到所述第一物资的预估需求数量和预计供应速度信息，进而计算所述第一物资的存量可支撑时间，再结合所述第一物资进货速度信息，得到所述第一物资的预估补充时间。进一步的，所述第一物资的消耗速度曲线指的是根据所述第一物资需求信息的所述第一物资日需求量，绘制所述第一曲线，对应
于所述第一物资需求信息对所述第一物资的损耗速度；根据所述第二物资需求信息的所述第一物资日需求量，绘制所述第二曲线，对应于所述第二物资需求信息对所述第一物资的损耗速度。更进一步的，依据所述第一物资的损耗速度计算所述第一物资留存量的支撑时间，和所述第一物资的预估补充时间相比较，若是所述第一物资的预估补充时间大于所述第一物资留存量的支撑时间，则可选的增加所述第一物资的求助区域；若是所述第一物资的预估补充时间不大于所述第一物资留存量的支撑时间，则依据所述第一曲线和所述第二曲线，动态协调好所述第一物资对于所述第一物资需求信息和所述第二物资需求信息的供应，此为所述第一物资的分配方案，依据所述第一物资的分配方案，实现对于所述第一物资的协调分配。
51.通过对所述第一物资的各标签标识信息的实时监控，可以在多个区域同时需求所述第一物资的情况出现时，依据存储量和损耗量计算储备是否充足，充足则按照原有方案进行调配。若不充足，计算供需是否平衡，若平衡，依据不同的损耗曲线协调供需。若不平衡，则可选的增加进货速度或者增加供应点。达到了物资调配过程中的协调性和及时性的技术效果。
52.进一步的，所述方法还包括步骤s1100：
53.s1110：获得第一物资标签统计指令；
54.s1120：根据所述第一物资标签统计指令对所述第一物资分布结果中的第一物资标签进行统计，获得所述第一物资标签的统计结果；
55.s1130：获得所述第一医院的第一历史需求数据；
56.s1140：基于所述第一历史需求数据对所述第一物资标签的统计结果中的物资进行时段需求统计，获得第一统计结果；
57.s1150：判断所述第一统计结果与所述第一物资标签的统计结果是否具有第一匹配关系；
58.s1160：当所述第一统计结果与所述第一物资标签的统计结果不具有第一匹配关系时，获得第一物资补充指令；
59.s1170：根据所述第一物资补充指令补充所述第一物资标签的统计结果的对应物资。
60.具体而言，在获得所述第一物资标签统计指令之后，即对所述第一物资分布结果中的所述第一物资标签进行统计，将所述第一物资标签信息调用存储，得到所述第一物资标签的统计结果。进一步的，所述第一医院的第一历史需求数据指的是所述第一医院过往经验总结的所述第一物资在不同时间段内的供需损耗数据。更进一步的，依据所述第一历史数据的供需损耗数据，结合所述第一物资标签的统计结果，得到所述第一统计结果，统计方式举一例：计算所述第一物资的各分布位置应有的存储量，并将应有的存储量对应于所述第一物资进行存储。更进一步的，比较所述第一统计结果与所述第一物资标签的统计结果，仍以上例为准：若是所述第一物资标签的统计结果显示各分布位置应有的所述第一物资存储量不足，则表示所述第一统计结果与所述第一物资标签的统计结果不具有所述第一匹配关系。更进一步的，调用所述第一物资补充指令，补充至所述第一统计结果与所述第一物资标签的统计结果具有所述第一匹配关系时停止。通过对所述第一医院所述第一物资的历史需求数据进行分析，判断所述第一物资的库存是否充足，若是不足则及时补充，保证了
在出现所述第一物资需求时的充足供应，简化了人工跟库的复杂度和任务量，达到了实时性更强且更高效的库存补充的技术效果。
61.进一步的，基于所述获得第一物资标签标识指令，根据所述第一物资标签标识指令对所述第一物资分布结果进行物资的标签标识，获得第一标签标识结果，其中，每一物资至少对应两个标签，步骤s300还包括：
62.s310：构建第一权重分配模型，其中，所述第一权重分配模型为进行对应物资标签权重分配的模型；
63.s320：根据所述第一物资标签标识指令，将所述第一物资分布结果中的物资输入所述第一权重分配模型，获得标签标识结果；
64.s330：获得所述第一物资对应的位置标签信息，基于所述位置标签信息对所述标签标识结果进行修正，获得所述第一标签标识结果。
65.具体而言，所述第一权重分配模型是基于深层神经网络训练的模型，其中，人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出和发展起来的，旨在反映人脑结构及功能的一种抽象数学模型，神经网络是一种运算模型，由大量的节点(或称神经元)之间相互连接构成，每个节点代表一种特定的输出函数称为激励函数，每两个节点之间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆，网络的输出则依照网络的连接方式，是对一种逻辑策略的表达。训练方式举不设限制的一例：通过输入多组对物资的多个标识标签信息和对该物资的标注标签信息的标识信息，当所述第一权重分配模型的输出能够达到预定的收敛值，即在输入所述第一物资分布结果中的物资时可以较准确的输出所述标签标识结果信息时，训练完成。更进一步的，所述第一物资对应的位置标签信息指的是所述第一物资的分布位置信息，因为所述位置标签信息在物资调配中尤为重要，所述需要单独使用所述位置标签信息对所述标签标识结果进行修正，得到较准确的所述第一标签标识结果表征所述第一物资的各特征信息。
66.进一步的，所述方法还包括步骤s1200：
67.s1210：获得所述第一物资分布结果中对应的物资生产日期标签；
68.s1220：基于所述物资生产日期标签对所述第一物资分布结果进行标签排序，获得第二排序结果，其中，所述第二排序结果为按照生产日期的先后顺序的排序结果；
69.s1230：基于所述第二排序结果对所述第一物资分布结果中的同一物资进行顺序调用。
70.具体而言，所述第一物资分布结果中对应的物资生产日期标签指的是所述第一物资分布结果中各物资的生产日期数据。进一步的，依据时间要素的先后顺序对所述物资生产日期标签进行排序，并获得和所述物资生产日期标签排序结果对应的所述第一物资分布结果中的物资排序结果，即为所述第二排序结果。更进一步的，在调用同一物资时，按照所述第二排序结果进行调用。通过将所述第一物资分布结果中的物资依据生产日期进行排序，在需要调用相关物资时，可以优先调配生产早的，则保证了所述第一物资分布结果中的物资能够充分利用。
71.进一步的，基于所述获得所述第一物资对应的多个物资标签信息，基于所述第一标签分级结果对所述多个物资标签信息进行标签排序，获得第一排序结果，步骤s700还包括：
72.s710：构建第一权重值比对模型，其中，所述第一权重值比对模型通过多组训练数据训练获得，所述多组训练数据中的多个标签信息和标识标签重要程度的标识信息；
73.s720：将所述多个物资标签信息输入所述第一权重值比对模型，获得所述第一排序结果。
74.具体而言，所述第一权重值比对模型也为神经网络模型，所述神经网络模型即机器学习中的神经网络模型，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学习系统。其中，它能根据训练数据进行不断的自我训练学习，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：所述多组训练数据中的多个标签信息和标识标签重要程度的标识信息。所述第一权重值比对模型不断地自我的修正，当所述第一权重值比对模型的输出信息达到预定的准确率/收敛状态时，则有监督学习过程结束。通过对所述第一权重值比对模型进行数据训练，使得所述第一权重值比对模型处理输入数据更加准确，进而使得输出的所述第一排序结果信息也更加准确，达到了准确获得数据信息，提高评估结果智能化的技术效果。
75.综上所述，本技术实施例所提供的一种医院物资的智能调配方法及系统具有如下技术效果：
76.1、达到了通过获取医院的各物资的分布情况，给物资使用标签信息对物资进行分级，依据分级信息可以得知物资的重要程度和紧急程度，在获取某区域的需求信息后，根据分级结果对标签信息进行排序，基于排序结果分配物资，得到了调配效率高，实时性强的系统大范围物资智能调配技术的技术效果。
77.2、通过对所述第一物资的各标签标识信息的实时监控，可以在多个区域同时需求所述第一物资的情况出现时，依据存储量和损耗量计算储备是否充足，充足则按照原有方案进行调配。若不充足，计算供需是否平衡，若平衡，依据不同的损耗曲线协调供需。若不平衡，则可选的增加进货速度或者增加供应点。达到了物资调配过程中的协调性和及时性的技术效果。
78.3、通过对所述第一医院所述第一物资的历史需求数据进行分析，判断所述第一物资的库存是否充足，若是不足则及时补充，保证了在出现所述第一物资需求时的充足供应，简化了人工跟库的复杂度和任务量，达到了实时性更强且更高效的库存补充的技术效果。
79.实施例二
80.基于与前述实施例中一种医院物资的智能调配方法相同的发明构思，如图2所示，本技术实施例提供了一种医院物资的智能调配系统，所述系统包括：
81.第一获得单元11，所述第一获得单元11用于获得第一医院的基础信息；
82.第二获得单元12，所述第二获得单元12用于基于所述基础信息对所述第一医院物资的分布进行物资统计，获得第一物资分布结果；
83.第三获得单元13，所述第三获得单元13用于获得第一物资标签标识指令，根据所述第一物资标签标识指令对所述第一物资分布结果进行物资的标签标识，获得第一标签标识结果，其中，每一物资至少对应两个标签；
84.第四获得单元14，所述第四获得单元14用于获得第一标签分级指令；
85.第五获得单元15，所述第五获得单元15用于根据所述第一标签分级指令对所述第一标签标识结果进行标签分级，获得第一标签分级结果；
86.第一匹配单元16，所述第一匹配单元16用于获得第一物资需求信息，根据所述第一物资需求信息匹配第一物资；
87.第六获得单元17，所述第六获得单元17用于获得所述第一物资对应的多个物资标签信息，基于所述第一标签分级结果对所述多个物资标签信息进行标签排序，获得第一排序结果；
88.第一调配单元18，所述第一调配单元18用于基于所述第一排序结果对所述第一物资需求信息进行物资调配。
89.进一步的，所述系统还包括：
90.第七获得单元，所述第七获得单元用于获得第二物资需求信息，其中，所述第二物资需求信息中同样包含所述第一物资，且所述第二物资需求信息的需求时间与所述第一物资需求信息的需求时间相同；
91.第八获得单元，所述第八获得单元用于基于所述第一物资分布结果对所述第一物资的数量进行分析，获得第一数量分析结果；
92.第一判断单元，所述第一判断单元用于判断所述第一数量分析结果是否同时满足所述第一物资需求信息和所述第二物资需求信息；
93.第二调配单元，所述第二调配单元用于当所述第一数量分析结果同时满足所述第一物资需求信息和所述第二物资需求信息时，则基于所述第一物资的各个物资标签进行所述第一物资需求和所述第二物资需求的物资调配。
94.进一步的，所述系统还包括：
95.第九获得单元，所述第九获得单元用于当所述第一数量分析结果不能同时满足所述第一物资需求信息和所述第二物资需求信息时，获得所述第一物资的预估补充时间；
96.第一构建单元，所述第一构建单元用于构建所述第一物资的消耗速度曲线，其中，所述消耗速度曲线至少包括第一曲线和第二曲线，所述第一曲线对应于所述第一物资需求信息，所述第二曲线对应于所述第二物资需求信息；
97.第一生成单元，所述第一生成单元用于基于所述消耗速度曲线和所述预估补充时间，生成所述第一物资的分配方案；
98.第三调配单元，所述第三调配单元用于根据所述分配方案对所述第一物资进行智能调配。
99.进一步的，所述系统还包括：
100.第十获得单元，所述第十获得单元用于获得第一物资标签统计指令；
101.第十一获得单元，所述第十一获得单元用于根据所述第一物资标签统计指令对所述第一物资分布结果中的第一物资标签进行统计，获得所述第一物资标签的统计结果；
102.第十二获得单元，所述第十二获得单元用于获得所述第一医院的第一历史需求数据；
103.第十三获得单元，所述第十三获得单元用于基于所述第一历史需求数据对所述第一物资标签的统计结果中的物资进行时段需求统计，获得第一统计结果；
104.第二判断单元，所述第二判断单元用于判断所述第一统计结果与所述第一物资标签的统计结果是否具有第一匹配关系；
105.第十四获得单元，所述第十四获得单元用于当所述第一统计结果与所述第一物资
标签的统计结果不具有第一匹配关系时，获得第一物资补充指令；
106.第一补充单元，所述第一补充单元用于根据所述第一物资补充指令补充所述第一物资标签的统计结果的对应物资。
107.进一步的，所述系统还包括：
108.第二构建单元，所述第二构建单元用于构建第一权重分配模型，其中，所述第一权重分配模型为进行对应物资标签权重分配的模型；
109.第一输入单元，所述第一输入单元用于根据所述第一物资标签标识指令，将所述第一物资分布结果中的物资输入所述第一权重分配模型，获得标签标识结果；
110.第一修正单元，所述第一修正单元用于获得所述第一物资对应的位置标签信息，基于所述位置标签信息对所述标签标识结果进行修正，获得所述第一标签标识结果。
111.进一步的，所述系统还包括：
112.第十五获得单元，所述第十五获得单元用于获得所述第一物资分布结果中对应的物资生产日期标签；
113.第一排序单元，所述第一排序单元用于基于所述物资生产日期标签对所述第一物资分布结果进行标签排序，获得第二排序结果，其中，所述第二排序结果为按照生产日期的先后顺序的排序结果；
114.第四调配单元，所述第四调配单元用于基于所述第二排序结果对所述第一物资分布结果中的同一物资进行顺序调用。
115.进一步的，所述系统还包括：
116.第一训练单元，所述第一训练单元用于构建第一权重值比对模型，其中，所述第一权重值比对模型通过多组训练数据训练获得，所述多组训练数据中的多个标签信息和标识标签重要程度的标识信息；
117.第十六获得单元，所述第十六获得单元用于将所述多个物资标签信息输入所述第一权重值比对模型，获得所述第一排序结果。
118.示例性电子设备
119.下面参考图3来描述本技术实施例的电子设备，
120.基于与前述实施例中一种医院物资的智能调配方法相同的发明构思，本技术实施例还提供了一种医院物资的智能调配方法系统，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器用于存储程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得系统以执行第一方面任一项所述的方法
121.该电子设备300包括：处理器302、通信接口303、存储器301。可选的，电子设备300还可以包括总线架构304。其中，通信接口303、处理器302以及存储器301可以通过总线架构304相互连接；总线架构304可以是外设部件互连标(peripheralcomponentinterconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extendedindustrystandard architecture，简称eisa)总线等。所述总线架构304可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图3中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
122.处理器302可以是一个cpu，微处理器，asic，或一个或多个用于控制本技术方案程序执行的集成电路。
123.通信接口303，使用任何收发器一类的装置，用于与其他设备或通信网络通信，如
以太网，无线接入网(radioaccessnetwork，ran),无线局域网(wirelesslocalareanetworks，wlan)，有线接入网等。
124.存储器301可以是rom或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，ram或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(electricallyerasable programmableread-onlymemory，eeprom)、只读光盘(compactdiscread-onlymemory，cd-rom)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器可以是独立存在，通过总线架构304与处理器相连接。存储器也可以和处理器集成在一起。
125.其中，存储器301用于存储执行本技术方案的计算机执行指令，并由处理器302来控制执行。处理器302用于执行存储器301中存储的计算机执行指令，从而实现本技术上述实施例提供的一种医院物资的智能调配方法。
126.可选的，本技术实施例中的计算机执行指令也可以称之为应用程序代码，本技术实施例对此不作具体限定。
127.本技术实施例提供了一种医院物资的智能调配方法，其中，所述方法应用于一智能物资调配系统，所述系统与第一图像采集装置通信连接，所述方法包括：获得第一医院的基础信息；基于所述基础信息对所述第一医院物资的分布进行物资统计，获得第一物资分布结果；获得第一物资标签标识指令，根据所述第一物资标签标识指令对所述第一物资分布结果进行物资的标签标识，获得第一标签标识结果，其中，每一物资至少对应两个标签；获得第一标签分级指令；根据所述第一标签分级指令对所述第一标签标识结果进行标签分级，获得第一标签分级结果；获得第一物资需求信息，根据所述第一物资需求信息匹配第一物资；获得所述第一物资对应的多个物资标签信息，基于所述第一标签分级结果对所述多个物资标签信息进行标签排序，获得第一排序结果；基于所述第一排序结果对所述第一物资需求信息进行物资调配。达到了通过获取医院的各物资的分布情况，给物资使用标签信息对物资进行分级，依据分级信息可以得知物资的重要程度和紧急程度，在获取某区域的需求信息后，根据分级结果对标签信息进行排序，基于排序结果分配物资，得到了调配效率高，实时性强的系统大范围物资智能调配技术的技术效果。
128.本领域普通技术人员可以理解：本技术中涉及的第一、第二等各种数字编号仅为描述方便进行的区分，并不用来限制本技术实施例的范围，也不表示先后顺序。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“至少一个”是指一个或者多个。至少两个是指两个或者多个。“至少一个”、“任意一个”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a,b,或c中的至少一项(个、种)，可以表示：a,b,c,a-b,a-c,b-c,或a-b-c，其中a,b,c可以是单个，也可以是多个。
129.在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或
部分地产生按照本技术实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指
130.令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包括一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘(solidstatedisk，ssd))等。
131.本技术实施例中所描述的各种说明性的逻辑单元和电路可以通过通用处理器，数字信号处理器，专用集成电路(asic)，现场可编程门阵列(fpga)或其它可编程逻辑装置，离散门或晶体管逻辑，离散硬件部件，或上述任何组合的设计来实现或操作所描述的功能。通用处理器可以为微处理器，可选地，该通用处理器也可以为任何传统的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器也可以通过计算装置的组合来实现，例如数字信号处理器和微处理器，多个微处理器，一个或多个微处理器联合一个数字信号处理器核，或任何其它类似的配置来实现。
132.本技术实施例中所描述的方法或算法的步骤可以直接嵌入硬件、处理器执行的软件单元、或者这两者的结合。软件单元可以存储于ram存储器、闪存、rom存储器、eprom存储器、eeprom存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom或本领域中其它任意形式的存储媒介中。示例性地，存储媒介可以与处理器连接，以使得处理器可以从存储媒介中读取信息，并可以向存储媒介存写信息。可选地，存储媒介还可以集成到处理器中。处理器和存储媒介可以设置于asic中，asic可以设置于终端中。可选地，处理器和存储媒介也可以设置于终端中的不同的部件中。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
133.尽管结合具体特征及其实施例对本技术进行了描述，显而易见的，在不脱离本技术的精神和范围的情况下，可对其进行各种修改和组合。相应地，本说明书和附图仅仅是所附权利要求所界定的本技术的示例性说明，且视为已覆盖本技术范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本技术进行各种改动和变型而不脱离本技术的范围。这样，倘若本技术的这些修改和变型属于本技术权利要求及其等同技术的范围之内，则本技术意图包括这些改动和变型在内。