CN106203915A - 基于物联网的散杂货管理*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于物联网的散杂货管理***。包括：车辆、智能闸口管理***，智能化作业管理***和港区实时监控***，智能闸口管理***识别车辆，对车辆的RFID标签中的车辆状态信息进行管理，智能化作业管理***记录车辆卸货入库和提货出库的业务信息，并形成车辆的作业单据，为车辆在港作业规划最优路径；港区实时监控***实现港内车辆动态位置监控、港区主干道通堵情况监控、煤炭发热自动预警、空气质量监测及地基沉降监测。本发明能够为车辆规划的最优的作业路径，提高了库场利用的合理性以及散杂货堆存数据的准确性，同时也提高了港口的作业效率、公司效益和客户满意度。
Description
技术领域
本发明涉及港口货物管理技术领域，尤其涉及一种基于物联网的散杂货管理***。
背景技术
基于物联网的散杂货管理***是计算机和物联网等先进技术在港口货物管理领域上的应用，主要借助传感器、RFID(Radio Frequency Identification，射频识别)标签、手持理货机等物联网技术，对卸载大船入库作业、车辆和驳船提货出库、港内车辆转堆等作业流程进行优化，实现货物智能化识别、货物现场入库、车辆及设备的监管，标识并跟踪装卸物资，做到了港口散杂货的智能化识别、定位、追踪、监控和管理。提高了库场利用的合理性以及散杂货堆存数据的准确性，同时也提高了港口的作业效率、公司效益和客户满意度。
港口散杂货码头货种较多，原有的对散杂货的人工理货方式已经暴露出许多方面的问题：
(1)货位信息本身的描述含糊，堆场的划分形状不规则、货位命名不统一给理货员的工作带来麻烦；
(2)货物的存放信息描述含糊，货类繁杂、货物形状不规则以及未按要求堆放，使不同理货员对货物堆放的位置信息有不同结论；
(3)货物的辨识依据模糊，件杂货及散货无唯一标识码易造成混票误装现象；
(4)对货物的可视化监控不到位，货物的动态结存情况不能很好的在***内显示；
(5)信息的有效性实效性不高，缺乏相应的技术手段使表单信息起到提示生产的作用并且使枯燥的数据生动的呈现出来。
发明内容
本发明实施例为了解决现有港口散杂货业务的业务流程和管理模式存在的问题，提供了一种基于物联网的散杂货管理***。
为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。
一种基于物联网的散杂货管理***，包括：
车辆，用于安装卫星定位***，携带RFID标签，该RFID标签中存储有车辆状态信息，该车辆状态信息包括车牌号码、车辆出入时间信息、货物重量信息和作业单据信息；
智能闸口管理***，用于识别车辆，对车辆的RFID标签中的车辆状态信息进行管理，将RFID信息与车辆信息绑定，实现对车辆信息的备案，以及对车辆状态的控制；
智能化作业管理***，用于记录车辆卸货入库和提货出库的业务信息，并形成车辆的作业单据，对车辆进行转堆流程控制和为车辆在港作业规划最优路径；
港区实时监控***，用于实现港内车辆动态位置监控、港区主干道通堵情况监控、煤炭发热自动预警、空气质量监测及地基沉降监测。
进一步地，所述的智能闸口管理***，用于通过在智能闸口通道的外部地面安装的地感线圈感应到车辆的通过并且识别车辆信息，在车辆进港时对车辆进行备案管理，给车辆发放进港证，通过手持理货机中的RFID读标签设备对车辆的RFID标签中的车辆状态信息进行设置、修改和维护，存储和管理RFID标签与车辆之间的对应关系，将携带RFID信息的RFID标签设置在车辆上；
在车辆出港时通过视频识别设备识别车牌号码，与RFID读标签设备读取的RFID标签上的内容进行比对，同时检查RFID标签的状态判断是否放行。
进一步地，所述的智能化作业管理***，用于对港口卸货入库业务和提货出库业务进行控制，以及控制车辆在指定堆场之间作业，通过检测车辆是否经过进出堆场必经的虚拟闸口，监督车辆是否作业正常；管理记录港口中的货物堆放情况的货源堆场计划，管理港口卸货入库业务和提货出库业务，根据车辆进港卸货或者提货作业目的和所述货源堆场计划给车辆分配作业单据，将所述作业单据信息写入到车辆上的RFID标签中。
进一步地，所述的智能化作业管理***，用于建立港区道路网络模型，基于所述港区道路网络模型根据港区道路的基础数据、港区中设置的定位***和虚拟闸口中的统计数据设置Dijkstra算法的计算参数，该计算参数包括延误行车时间、交叉路口的等待时间、某路段允许车辆行驶最大速度、当前车辆行驶速度、道路等级系数、道路拥塞系数、当前路段车辆所占用车道的交通流量、某路段允许的交通最大流量、某路段的平均交通流量和路段长度，根据车辆的作业单据利用所述计算参数通过Dijkstra算法求解出车辆在港作业的最优路径；
将为车辆规划的最优的作业路径通过无线通信发送到车辆自备的车载导航上。
进一步地，所述的港区实时监控***，用于每间隔设定时间对车辆的定位***进行监控，实现对处于移动状态的车辆的精确定位，监测并保证车辆在港区内的实际行驶路线与规划的最优作业路径一致，保存车辆的精确定位中产生的记录。
由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，本发明实施例通过在基于物联网的散杂货管理***中设置智能闸口管理***、智能化作业管理***和港区实时监控***，在车辆上设置RFID标签，能够为车辆规划的最优的作业路径，提高了库场利用的合理性以及散杂货堆存数据的准确性，同时也提高了港口的作业效率、公司效益和客户满意度。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，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，对于本领域普通技术人员来讲，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。
图1为本发明实施例提供的一种基于物联网的散杂货管理***的结构示意图；
图2为本发明实施例提供的一种港区内主干道路网示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以几个具体实施例为例做进一步的解释说明，且各个实施例并不构成对本发明实施例的限定。
本发明实施例提供的一种基于物联网的散杂货管理***的结构示意图如图1所示，包括携带RFID标签的车辆、智能闸口管理***、智能化作业管理***、库场可视化管理***、港区实时监控***，其中：
车辆，用于携带RFID标签，该RFID标签中存储有车牌号码、车辆出入时间信息、货物重量信息和作业单据信息，可以安装在车辆的挡风玻璃上；
智能闸口管理***，通过对RFID标签中车辆状态信息的判断和修改实现对车辆信息的备案，识别车辆以及对车辆状态的控制；
智能化作业管理***，用于自动记录车辆卸货入库和提货出库的业务信息并且自动形成单证，车辆转堆流程控制和为车辆在港作业规划最优路径；
港区实时监控***：港内车辆动态监控、港区主干道通堵情况监控、煤炭发热自动预警、空气质量监测及地基沉降监测等功能。
智能闸口管理***，用于在车辆进港时要对车辆进行备案管理，根据车辆性质发放临时进港证和长期进港证。发放进港证时，通过手持理货机的RFID技术，将RFID信息与车辆信息绑定，存储和管理RFID信息与车辆之间的对应关系，并将车牌号码和写入RFID信息中，将携带RFID信息的RFID标签设置在车辆上。入港处设置的智能闸口通道的外部地面安装地感线圈，可以感应到车辆的通过并且识别车辆信息。车辆出港时通过视频识别设备识别车牌号码，与RFID读标签设备读取的RFID标签上的内容进行比对，同时检查RFID标签的状态判断是否放行。
智能化作业管理***，用于对港口卸货入库业务和提货出库业务进行控制，以及控制车辆在指定堆场之间作业，通过检测车辆是否经过进出堆场必经的虚拟闸口，监督车辆是否作业正常。管理记录港口中的货物堆放情况的货源堆场计划，管理港口卸货入库业务和提货出库业务，根据车辆进港卸货或者提货作业目的和所述货源堆场计划给车辆分配作业单据，将所述作业单据中的货物重量信息和作业单据信息写入到车辆上的RFID标签中。根据作业单据和港口库房为车辆规划最优的作业路径。
采用Dijkstra算法为车辆在港作业提供最优路径的设计，提高了车辆的监控和作业的效率。
首先建立港区道路网络模型：
Dijkstra算法是目前求解最短路径问题的理论上最完备、应用最广泛的经典算法，它可以求出带权图中指定顶点到图中其他所有顶点的最短路径。
其基本思想是按路径长度递增的次序产生最短路径：
把图中所有顶点V分成两组：
(1)s：已求出最短路径的顶点的集合
(2)T＝v-s：尚未确定最短路径的顶点集合
依据起点v到T中顶点vk的最短路径，要么是从v到vk的直接路径的权值，要么是从v经S中顶点到vk的路径权值之和，将T中顶点按最短路径递增的次序加入到s中。
现在把港区道路网络模型抽象成一个带权图，就可以用Dijkstra算法确定两地间的最短路径，具体规定如下：
(1)顶点：道路的交叉口或端点
(2)弧：两顶点之间的路段(含有方向)
(3)弧的权：路段长度
(4)路段上的任一地点依靠其最近的顶点。
本发明实施例提供的一种港区内主干道路网示意图如图2所示，其中：
S1、S2：分别表示港区内北门和大门
V1—V11:表示主干道交叉口，各堆场入口以最邻近的交叉口为准
D1—D6：表示地磅室
实线：分别代表不同的主干道
虚线：分别代表港区边缘
其次求模型中的时间最短的最优路径：
图论中，图是用点和线来描述集合中每个元素的某种关系的数学模型，用图论将交通网构建成一个静态数学模型，用节点表示具体交叉路1：1，用边表示路口间的道路，边的权是道路的实际长度。在理想的行路条件下，即不考虑红灯、堵塞等各种影响交通的因素，参考经典的Dijkstra最短路径算法可以计算出城市中两个任意路1：1的车辆行驶最短路径，找出这样的最短路径就是最佳路径了。但这样做是没有实际意义的，因为在现实生活中交通道路状况复杂多变(甚至会出现道路堵塞)，车辆行驶最佳路径必须考虑到许多影响交通的动态参数。交通状况的多变性的原因，出现了实际应用中考虑的问题。
最优路径在实际的不同情况下，首要考虑的因数又所不同。郊外远途驾驶，参照之为路程，最优化就是路程最短；在城区驾驶应从时效性的角度出发，找出一个行车最省时的最佳路径.行车时间取决于车速；对于物流运输企业，最终考虑的还是称不问题，从运输成本来考虑的话，可能目标参数和权值考虑就更为复杂。在考虑的侧重方面不一样，选择的目标参数和权值就有所变化，得出的最优路径也会不一样。
交通状况时刻都在变化，影响车速的参数也就很多.在道路没有出现交通意外的前提下，车辆行驶中，耗时的主要是行驶距离所用的时间和路口等待交通灯的时间。时间主要用于两个方面：行驶时间和等待时间。
等待时间主要就是路口红绿灯的等待时间，在一段时间内，红绿灯的变换周期基本稳定，所以等待时间基本都固定为红绿灯变换周期减去对应方向的通行时间。
时间算法需要设置的属性如下：
T——延误行车时间；(单位：小时)，等待时间主要就是交叉路口的等待时间，在一段时间内，基本都固定为两车交会时间(定值)乘以单位时间平均交会次数。
Vmax——某路段允许车辆行驶最大速度(单位：公里/小时；超出此值为非法)
V——当前车辆行驶速度；(单位：公里/小时)
Kl——道路等级系数；(高速公路为1，环路为0.95，主干路为0.8，一般路段为0.7)
K2——道路拥塞系数；(断路时为无限大，其余为1)
Φ——当前路段车辆所占用车道的交通流量(车辆数/小时)
Φmax一一某路段允许的交通最大流量(车辆数/小时)
——某路段的平均交通流量(车辆数/小时)
Li——某路段长度(公里)
可近似算出的某路段(Li)上的平均行车速度为：
那么，车辆行驶时间为：
nt＝∑(Li/Vi+K2i*Ti)i-1
式中，i从1到n(为车辆行驶的路段数)。比较t，找出最小值就可得出所选择的最佳路径。
接下来对路况变化进行处理：
首先以图来模拟地图上的几个地点(节点)和道路(节点间的边)。假设，起始点为S1，终点为V5，即要找出到V5的最佳路径，首先遍历出S1到V5的所有道路，然后综合各种影响车速的参数，选出一条时间最短的路径，这是一个递归的算法：
(1)从S1点出发，找到相邻所有节点V1，V2，V7作为下一级节点。
(2)用下一级的节点分别替换上一级节点，找到非上级节点的所有节点。
(3)判断节点是否为终点V5，如果是，则列出到V5的所经过的所有节点(包括S1和V5)。最后可以找到的路径有：
S1—D5—V1—V2—V3—V4—V5，
S1—D5—V2—V3—V4—V5，
S1—D5—V7—V5，
S1—D6—V2—V3—V4—V5，
S1—V7—D3—V5
共5条路径。
如何找到时间最短的路径是算法的关键，首先考虑到道路交通情况的变化，在该算法中，每从一个节点行驶到其邻节点，都要重新由***获取一次路段信息，然后以新的节点作为起始节点再计算一次所需的时间，重新选择行车路线，实际上也是一个递归的思想。堵塞是另一个重要的动态信息，堵塞的原因不同造成延误行车时间的长短也不同。比如：某段道路正在检修，可能若干天内都无法通行，那么在这段时间内此段道路可视为断路；如果发生了车祸，那么相关路段就需要几小时来解决问题。
关于算法中参数的获取：
这个算法在***中使用，一方面为车辆提供当下最优的作业路径，提升了效率，同时也降低了港区内主干道堵塞导致作业瘫痪的风险；另一方面为***提供车辆的预定轨迹，为实现在港车辆控制提供了基础。而算法所涉及的参数，一部分来源于库场的基础数据，比如：T、Vmax、Kl、Φmax、Li，一部分来源于GPS定位和虚拟闸口等，比如：V、K2、Φ、其中，V可以通过在一定时间内连续两次对车辆进行图像的抓捕，利用图像上特征点的相对位移来计算，K2、Φ、均是由虚拟闸口实时获取到的车辆数，通过计算得到的。这样的方式，即可保证为***提供即时、动态、准确的规划路径。
智能化作业管理***将为车辆规划的最优的作业路径通过无线通信发送到车辆自备的车载导航上。
港区实时监控***，用于每间隔设定时间(比如10秒钟)对车辆的GPS进行监控，从而实现对处于移动状态(即正常作业状态)的车辆的精确定位，监测并保证车辆在港区内的实际行驶路线与规划的最优的作业路径一致，***将保存整个GPS监控在运行中产生的记录，
港区实时监控***包括港内车辆动态监控、港区主干道通堵情况监控、煤炭发热自动预警、空气质量监测及地基沉降监测等功能。
(1)港内车辆动态监控
通过在港区内实现GPS监控，可以对处于移动状态(即正常作业状态)的车辆进行精确的定位。***将对车辆每10秒作一次定位，保证车辆在港区内的定位轨迹与车辆实际行驶路线一致，如果出现长时间脱离预定轨迹或不在指令指定的货堆上作业，则***报警，工作人员将第一时间与车主联系，确认情况，如非正常，即联系现场工作人员进行拦车，防止意外情况发生。
***将保存整个GPS监控在运行中产生的记录，例如车辆轨迹记录、各种数据统计记录、虚拟闸口实时进出记录、作业指令与工作区域绑定记录、车辆与工作区域绑定记录等等，以备查询。
(2)港区主干道通堵情况监控
由于在港区各个主干道均安设了虚拟闸口，即可以通过统计车辆进出场情况以及各主干道通堵情况。车辆进出场情况，通过统计每辆车进出各个虚拟闸口的次数。各主干道通堵情况，通过测算单位时间内通过的车次，如果超出一定的设定，则会提示拥堵，而拥堵信息将会影响车辆在港内最优路径的规划情况。通过这样的措施，有助于改善港区内部的交通疏散能力。
(3)煤炭发热自动预警
该功能的设计主要目的是使煤炭自燃现象防患于未然，尽量减少煤炭自燃给企业带来的损失。目前堆场煤炭自燃的应急办法是是通过洒水作业，但洒水降温是煤炭自燃后的一种应急办法，只能暂时缓解煤炭的自燃，并不能从根本上解决问题。可以通过安装红外温度探测仪和温感电缆从温度上对其进行监控。当温度传感器发现煤堆温度异常时，预警信息被发送到中控室，中控室自动调用异常区域的摄像头现场图像，若传感器温度继续上升，热感摄像头拍到的图像有大面积高温区域，或现场有烟雾冒出，指挥中心及时联系货主，告知其煤炭发热的严重度情况，收到货主回复后确定是激活使用喷水***或者扒开煤堆来进行降温灭火处理，以减少损失，增加港口的服务水平。
(4)空气安全和质量监测
部分堆场存放的货物堆空气质量有较高的要求，比如粮仓，则需要通过安装气体感应设备进行监测，对堆场空气的一些指标，如空气粉尘程度、温湿度等进行全天候监控，并将各项指标及时报告给控制台，以此辅助仓库对货物实现更好的进行管理。
而堆场的空气安全对工作人员和货物也有很重要的影响，亦不容忽视。对此，可以采用热度、湿度、烟感、红外线感应等技术自动检测堆场环境，进行堆场内温度、易燃易爆气体浓度、粉尘浓度的检测预警工作。
以备查询。港区各个主干道安设的虚拟闸口通过统计每辆车进出各个虚拟闸口的次数来统计车辆进出场情况以及测算单位时间内通过的车次来判断各主干道通堵情况。堆场中通过安装红外温度探测仪和温感电缆从温度上对煤堆进行监控。当温度传感器发现煤堆温度异常时，预警信息被发送到中控室，中控室自动调用异常区域的摄像头现场图像，若传感器温度继续上升，热感摄像头拍到的图像有大面积高温区域，或现场有烟雾冒出，指挥中心及时联系货主，告知其煤炭发热的严重度情况。
上述基于物联网的散杂货管理***的使用方法包括如下步骤：
步骤1)、将即将来港的大船所装载的货物基本信息录入到库场管理业务***，使用***编制“货源堆场计划”；
步骤2)、卸货作业时，用移动终端手持理货机读取***中的“货源堆场计划”，指导工人作业，并将货物的重要信息写入RFID标签，实现货物与RFID标签的绑定；
步骤3)、货物进入仓库或者堆场时，堆位旁边的RFID读写器自动识别货物的标签，上传到物联网，当货物放置在指定的位置后，利用手持理货机扫描RFID标签获取堆场位置信息；
步骤4)、车辆提货时，用手持理货机读取车辆的RFID和IC标签信息，绑定装车堆位，进行装车作业，打印重磅小票之后核实信息，车辆出港；
步骤5)、港内车辆过磅转堆时，转堆车队带作业票到仓库报到，仓库制定并打印过磅转堆指令。
步骤6)、转堆车队到地磅过空磅，取得空磅小票，到指定堆位装货，装货完毕后，车辆过重磅，地磅***通过摄像枪获取车牌号，在数据库中查询该车上次过空磅记录，计算得出货物重量，生成转堆过磅记录，传到生产业务***自动生成转堆证明书；
步骤7)、港内车辆不过磅转堆时，转堆车队带作业票到仓库后，作业时使用手持理货机刷车载RFID标签对车辆信息和货物信息进行核实，无误后进行转堆，并保存转堆记录，传到生产业务***自动生成转堆单操作；
综上所述，本发明实施例通过在基于物联网的散杂货管理***中设置智能闸口管理***、智能化作业管理***和港区实时监控***，在车辆上设置RFID标签，能够为车辆规划的最优的作业路径，提高了库场利用的合理性以及散杂货堆存数据的准确性，同时也提高了港口的作业效率、公司效益和客户满意度。
本发明实施例用手持理货机理货的方式代替人工理货，提高了车辆的监控和作业的效率。提高了信息采集的效率和准确度，提高工作效率，极大提高数据实时性，便于控制和计划，规范作业流程，使管理精细化。
本发明能提高数据采集的效率和准确性，提高数据的实时性。
本领域普通技术人员可以理解：附图只是一个实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置或***实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置及***实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (5)
1.一种基于物联网的散杂货管理***，其特征在于，包括：
车辆，用于安装卫星定位***，携带RFID标签，该RFID标签中存储有车辆状态信息，该车辆状态信息包括车牌号码、车辆出入时间信息、货物重量信息和作业单据信息；
智能闸口管理***，用于识别车辆，对车辆的RFID标签中的车辆状态信息进行管理，将RFID信息与车辆信息绑定，实现对车辆信息的备案，以及对车辆状态的控制；
智能化作业管理***，用于记录车辆卸货入库和提货出库的业务信息，并形成车辆的作业单据，对车辆进行转堆流程控制和为车辆在港作业规划最优路径；
港区实时监控***，用于实现港内车辆动态位置监控、港区主干道通堵情况监控、煤炭发热自动预警、空气质量监测及地基沉降监测。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的散杂货管理***，其特征在于：
所述的智能闸口管理***，用于通过在智能闸口通道的外部地面安装的地感线圈感应到车辆的通过并且识别车辆信息，在车辆进港时对车辆进行备案管理，给车辆发放进港证，通过手持理货机中的RFID读标签设备对车辆的RFID标签中的车辆状态信息进行设置、修改和维护，存储和管理RFID标签与车辆之间的对应关系，将携带RFID信息的RFID标签设置在车辆上；
在车辆出港时通过视频识别设备识别车牌号码，与RFID读标签设备读取的RFID标签上的内容进行比对，同时检查RFID标签的状态判断是否放行。
3.根据权利要求1所述的基于物联网的散杂货管理***，其特征在于：
所述的智能化作业管理***，用于对港口卸货入库业务和提货出库业务进行控制，以及控制车辆在指定堆场之间作业，通过检测车辆是否经过进出堆场必经的虚拟闸口，监督车辆是否作业正常；管理记录港口中的货物堆放情况的货源堆场计划，管理港口卸货入库业务和提货出库业务，根据车辆进港卸货或者提货作业目的和所述货源堆场计划给车辆分配作业单据，将所述作业单据信息写入到车辆上的RFID标签中。
4.根据权利要求3所述的基于物联网的散杂货管理***，其特征在于：
所述的智能化作业管理***，用于建立港区道路网络模型，基于所述港区道路网络模型根据港区道路的基础数据、港区中设置的定位***和虚拟闸口中的统计数据设置Dijkstra算法的计算参数，该计算参数包括延误行车时间、交叉路口的等待时间、某路段允许车辆行驶最大速度、当前车辆行驶速度、道路等级系数、道路拥塞系数、当前路段车辆所占用车道的交通流量、某路段允许的交通最大流量、某路段的平均交通流量和路段长度，根据车辆的作业单据利用所述计算参数通过Dijkstra算法求解出车辆在港作业的最优路径；
将为车辆规划的最优的作业路径通过无线通信发送到车辆自备的车载导航上。
5.根据权利要求4所述的***，其特征在于：
所述的港区实时监控***，用于每间隔设定时间对车辆的定位***进行监控，实现对处于移动状态的车辆的精确定位，监测并保证车辆在港区内的实际行驶路线与规划的最优作业路径一致，保存车辆的精确定位中产生的记录。
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|---|---|
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Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106815707A (zh) * | 2017-01-24 | 2017-06-09 | 大连大学 | 一种散杂货港口堆场智能调度***和方法 |
| CN108985510A (zh) * | 2018-07-10 | 2018-12-11 | 大连大学 | 基于人工智能的大规模智能物流路径判定*** |
| CN109669464A (zh) * | 2018-07-12 | 2019-04-23 | 北京图森未来科技有限公司 | 实现自动运输货物的***及相关设备 |
| CN109884997A (zh) * | 2017-07-21 | 2019-06-14 | 北京图森未来科技有限公司 | 一种车辆控制器及车辆 |
| CN111191994A (zh) * | 2020-02-11 | 2020-05-22 | 中交机电工程局有限公司 | 散货矿石码头管理*** |
| CN112101877A (zh) * | 2020-11-06 | 2020-12-18 | 国为(南京)软件科技有限公司 | 基于物联网的货物堆放管理平台 |
| CN112179333A (zh) * | 2020-10-10 | 2021-01-05 | 济南扬奕软件开发有限公司 | 港区专用集疏运车辆智能导航***及其导航方法 |
| CN112184124A (zh) * | 2020-10-16 | 2021-01-05 | 中冶赛迪上海工程技术有限公司 | 一种物料管理方法 |
| CN112249583A (zh) * | 2020-09-30 | 2021-01-22 | 华东师范大学 | 一种散货码头堆场垛位的智能选择方法及*** |
| CN113173428A (zh) * | 2021-03-15 | 2021-07-27 | 青岛港董家口矿石码头有限公司 | 一种基于知识推理的散货码头堆场规划利用方法 |
| CN113176600A (zh) * | 2021-04-30 | 2021-07-27 | 深圳中科天巡信息技术有限公司 | 一种融合北斗、rfid、视频识别方式的港口车辆定位装置及方法 |
| CN114372740A (zh) * | 2020-10-15 | 2022-04-19 | 上海倍增智能科技有限公司 | 一种基于物联网的仓库智能出货管理*** |
| CN115393993A (zh) * | 2022-08-24 | 2022-11-25 | 武汉筠宝建筑装饰工程有限公司 | 一种基于视频监控的工程运输车辆进出场智能监测管理*** |
| CN115456418A (zh) * | 2022-09-16 | 2022-12-09 | 安徽华星选矿科技有限公司 | 一种煤矿存储安全智能管理*** |
| CN117764337A (zh) * | 2023-12-20 | 2024-03-26 | 北京布洛克快链科技有限公司 | 一种煤炭管理方法及*** |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103971219A (zh) * | 2014-04-28 | 2014-08-06 | 广州港集团有限公司 | 港口散杂货装卸物流管理信息***及其物流管理方法 |
| CN104268969A (zh) * | 2014-10-13 | 2015-01-07 | 成都汉康信息产业有限公司 | 一种闸口管制装置 |
-
2016
- 2016-07-11 CN CN201610540057.XA patent/CN106203915A/zh active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103971219A (zh) * | 2014-04-28 | 2014-08-06 | 广州港集团有限公司 | 港口散杂货装卸物流管理信息***及其物流管理方法 |
| CN104268969A (zh) * | 2014-10-13 | 2015-01-07 | 成都汉康信息产业有限公司 | 一种闸口管制装置 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 宋昕 等: "基于物联网技术的散杂货港口汽车提货业务流程优化与***设计", 《物流技术》 * |
| 梁永裕 等: "基于RFID技术的港口车辆管理***设计与实现", 《现代电子技术》 * |
| 耿波: "物联网技术在散杂货港口物流运作中的设计与应用", 《物流技术》 * |
Cited By (22)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106815707A (zh) * | 2017-01-24 | 2017-06-09 | 大连大学 | 一种散杂货港口堆场智能调度***和方法 |
| CN109884997A (zh) * | 2017-07-21 | 2019-06-14 | 北京图森未来科技有限公司 | 一种车辆控制器及车辆 |
| US11467577B2 (en) | 2017-07-21 | 2022-10-11 | Beijing Tusen Zhitu Technology Co., Ltd. | System, method and associated apparatus for autonomous vehicle transportation |
| US11720103B2 (en) | 2017-07-21 | 2023-08-08 | Beijing Tusen Zhitu Technology Co., Ltd. | System, method and associated apparatus for autonomous vehicle transportation |
| CN109884997B (zh) * | 2017-07-21 | 2021-01-08 | 北京图森智途科技有限公司 | 一种车辆控制器及车辆 |
| CN108985510B (zh) * | 2018-07-10 | 2022-07-29 | 大连大学 | 基于人工智能的大规模智能物流路径判定*** |
| CN108985510A (zh) * | 2018-07-10 | 2018-12-11 | 大连大学 | 基于人工智能的大规模智能物流路径判定*** |
| CN109669464A (zh) * | 2018-07-12 | 2019-04-23 | 北京图森未来科技有限公司 | 实现自动运输货物的***及相关设备 |
| CN111191994A (zh) * | 2020-02-11 | 2020-05-22 | 中交机电工程局有限公司 | 散货矿石码头管理*** |
| CN112249583A (zh) * | 2020-09-30 | 2021-01-22 | 华东师范大学 | 一种散货码头堆场垛位的智能选择方法及*** |
| CN112179333A (zh) * | 2020-10-10 | 2021-01-05 | 济南扬奕软件开发有限公司 | 港区专用集疏运车辆智能导航***及其导航方法 |
| CN114372740A (zh) * | 2020-10-15 | 2022-04-19 | 上海倍增智能科技有限公司 | 一种基于物联网的仓库智能出货管理*** |
| CN112184124A (zh) * | 2020-10-16 | 2021-01-05 | 中冶赛迪上海工程技术有限公司 | 一种物料管理方法 |
| CN112101877A (zh) * | 2020-11-06 | 2020-12-18 | 国为(南京)软件科技有限公司 | 基于物联网的货物堆放管理平台 |
| CN113173428B (zh) * | 2021-03-15 | 2022-08-05 | 青岛港董家口矿石码头有限公司 | 一种基于知识推理的散货码头堆场规划利用方法 |
| CN113173428A (zh) * | 2021-03-15 | 2021-07-27 | 青岛港董家口矿石码头有限公司 | 一种基于知识推理的散货码头堆场规划利用方法 |
| CN113176600A (zh) * | 2021-04-30 | 2021-07-27 | 深圳中科天巡信息技术有限公司 | 一种融合北斗、rfid、视频识别方式的港口车辆定位装置及方法 |
| CN113176600B (zh) * | 2021-04-30 | 2024-03-22 | 深圳中科天巡信息技术有限公司 | 一种融合北斗、rfid、视频识别方式的港口车辆定位装置 |
| CN115393993A (zh) * | 2022-08-24 | 2022-11-25 | 武汉筠宝建筑装饰工程有限公司 | 一种基于视频监控的工程运输车辆进出场智能监测管理*** |
| CN115393993B (zh) * | 2022-08-24 | 2023-09-29 | 上海氿鱼实业有限公司 | 一种基于视频监控的工程运输车辆进出场智能监测管理*** |
| CN115456418A (zh) * | 2022-09-16 | 2022-12-09 | 安徽华星选矿科技有限公司 | 一种煤矿存储安全智能管理*** |
| CN117764337A (zh) * | 2023-12-20 | 2024-03-26 | 北京布洛克快链科技有限公司 | 一种煤炭管理方法及*** |
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