CN110223027B - 货物装卸点识别参数特征设计方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施案例提供一种货物装卸点识别参数特征设计方法及装置，方法包括：抽取装载货物的车辆信息、装卸货时间、装卸货的装载率；在非突变点中识别装卸货和非装卸货过程；合并装载加速度，并根据装载加速度给数据打标签；识别装载加速度和突变点；本申请能够提高当前产品、当前功能点的识别准确度，帮助算法人员、后端开发人员校验入库数据的准确性，理解业务需求，正确输出。

Description

货物装卸点识别参数特征设计方法及装置

技术领域

本申请涉及数据处理领域，具体涉及一种货物装卸点识别参数特征设计方法及装置。

背景技术

目前针对货物装卸点识别的方案大多借助员工定点打卡统计，物流公司更多的是通过人工统计对装卸货的数据记录，方便查阅，但是，人工记录费时、费事、误差较大，需要大量的人力投入。目前，市场还没有一款成熟的软件识别装卸货点，并对相应的装卸货点进行可视化。

发明内容

针对现有技术中的问题，本申请提供一种货物装卸点识别参数特征设计方法及装置，能够提高当前产品、当前功能点的识别准确度，帮助算法人员、后端开发人员校验入库数据的准确性，理解业务需求，正确输出。

为了解决上述问题中的至少一个，本申请提供以下技术方案：

第一方面，本申请提供一种货物装卸点识别参数特征设计方法，包括：

抽取装载货物的车辆信息、装卸货时间、装卸货的装载率；

在非突变点中识别装卸货和非装卸货过程；

合并装载加速度，并根据装载加速度给数据打标签；

识别装载加速度和突变点。

进一步地，所述抽取装载货物的车辆信息、装卸货时间、装卸货的装载率，包括：

抽取数据，按照装卸货物必停留，提供停留点的数据中匹配装卸点备选数据。

首先，所述在非突变点中识别装卸货和非装卸货过程，包括：

计算装载加速度：load_a＝(volume_t-volume_t-1)/t-(t-1)。

其次，所述合并装载加速度，包括：

加速度数据预处理，移动窗口100秒加速之和其加速度小于等于0.035大于等于-0.035都认为没有发生装卸事件；

将其装载加速度预处理为0。则load_a＝0，打标签“非装卸货阶段”；load_a≠0，打标签“装卸货阶段”。

然后，所述根据装载加速度给数据打标签，包括：

根据装载加速度给数据打标签：装货阶段：1；无装卸货：0；卸货阶段：-1；

计算装载加速度的二阶导数：load_a_2＝(a_t-a_t-1)/t-(t-1)，其等于零的点为装载趋势变化点。

进一步地，所述识别装载加速度和突变点，包括：

设计装载加速度能量作为特征参数进行装载加速度识别。

进一步地，所述识别装载加速度和突变点，包括：

通过时间差进行突变点识别。

第二方面，本申请提供一种货物装卸点识别参数特征设计装置，包括：

数据准备模块，用于抽取装载货物的车辆信息、装卸货时间、装卸货的装载率；

过程识别模块，用于在非突变点中识别装卸货和非装卸货过程；

数据标签模块，用于合并装载加速度，并根据装载加速度给数据打标签；

特征参数识别模块，用于识别装载加速度和突变点。

由上述技术方案可知，本申请提供一种货物装卸点识别参数特征设计方法及装置，通过装载加速度分析货物装卸点识别，其根据装载率提出装卸加速度这个新的概念，能更快捷的识别装卸货开始和结束点。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例中的货物装卸点识别参数特征设计方法的流程示意图；

图2为本申请实施例中的货物装卸点识别参数特征设计装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通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，都属于本申请保护的范围。

考虑到目前针对货物装卸点识别的方案大多借助员工定点打卡统计，物流公司更多的是通过人工统计对装卸货的数据记录，方便查阅，但是，人工记录费时、费事、误差较大，需要大量的人力投入。目前，市场还没有一款成熟的软件识别装卸货点，并对相应的装卸货点进行可视化的问题，本申请提供一种货物装卸点识别参数特征设计方法及装置，通过装载加速度分析货物装卸点识别，其根据装载率提出装卸加速度这个新的概念，能更快捷的识别装卸货开始和结束点。

为了能够提高当前产品、当前功能点的识别准确度，帮助算法人员、后端开发人员校验入库数据的准确性，理解业务需求，正确输出，本申请提供一种货物装卸点识别参数特征设计方法的实施例，参见图1，所述货物装卸点识别参数特征设计方法具体包含有如下内容：

步骤S101：抽取装载货物的车辆信息、装卸货时间、装卸货的装载率。

步骤S102：在非突变点中识别装卸货和非装卸货过程。

步骤S103：合并装载加速度，并根据装载加速度给数据打标签。

步骤S104：识别装载加速度和突变点。

从上述描述可知，本申请实施例提供的货物装卸点识别参数特征设计方法，能够基于装载加速度分析货物装卸点识别，其根据装载率提出装卸加速度这个新的概念，能更快捷的识别装卸货开始和结束点。

具体详细步骤如下：

(1)数据准备：抽取数据，按照装卸货物必停留，提供停留点的数据中匹配装卸点备选数据,因此抽取装载货物的车辆信息、装卸货时间、装卸货的装载率。

(2)在非突变点中识别装卸货和非装卸货过程。计算装载加速度，load_a＝(volume_t-volume_t-1)/t-(t-1)；

(3)合并加速度：加速度数据预处理，移动窗口100秒加速之和其加速度小于等于0.035大于等于-0.035都认为没有发生装卸事件；将其装载加速度预处理为0。则load_a＝0，打标签“非装卸货阶段”；load_a≠0，打标签“装卸货阶段”。

(4)对于标签为“装卸货阶段”的数据。按照装载加速度：

load_a¹>0,装货阶段；

load_a¹<0,卸货阶段；(load_a¹百秒加速度)

load_a¹＝0,无装卸货；

根据装载加速度给数据打标签：装货阶段：1；无装卸货：0；卸货阶段：-1；

计算装载加速度的二阶导数：load_a_2＝(a_t-a_t-1)/t-(t-1)，其等于零的点为装载趋势变化点；

装货开始：load_a¹>0,load_a_2＝0，最先出现的时间；

装货结束：load_a¹>0,load_a_2＝0且60s内load_a¹<0,load_a_2＝0，最先出现的时间；

卸货开始：load_a¹＝0,load_a_2＝0且15min内最先出现load_a¹<0,load_a_2＝0的时间。

卸货结束：load_a¹<0,load_a_2＝0且15min内最先出现load_a¹>0,load_a_2＝0或者load_a¹＝0,load_a_2＝0的时间。

(5)“装载加速度”识别：

每一次货物装载发生变化，对应的装载率都发生了变化，每一次装载率变化都伴随装货和卸货的动作。因此，设计装载加速度能量作为特征参数进行识别。

装载加速度能量，此处认为装载加速度的变化也具有能量的特性，通过实际现场调研韵达装卸货，其持续过程也具有能量变化的特性。因此，为了描述装载率变化曲线的势能，设计特征参数：装载加速度能量。目的是计算较短时间内的装载加速度变化快慢。该处因抽取数据时间间隔大约为10秒，每一个装卸货过程都由无数个装载加速度构成，每一个装载加速度在整个识别过程中都具有能量，

此处将每一条数据的装载加速度的短时能量都计算出来，然后利用装载加速度短时能量作为判断装卸货起始和结束判断条件。

按照能量方程E＝C*x²,由装载加速度短时能量衍生出装载加速度能量，为了衡量装卸货的快慢，同时精确定位装卸货的开始和结束，此处建立一个描述能量的变量E_n，其E_n定义为：

其中，h(n)＝ω(n)²，ω(n)是窗口函数；由于装载加速度能量的时阈特征，在不使用傅里叶变换的情况下，这里的窗口是一种方形窗。

装载加速度过零率：因为光照、温度、湿度、硬件稳定性等因素对数据采集有很大的影响，通过发现数据特性，在整个装货过程中有很多装载加速度为负值；在卸货过程中，有很多装载加速度为正值，并迅速变化，正负交替；为了将这个特性运用到装卸点识别，此处设计另一个识别特征：装载加速度过零率。装载加速度过零率就是单位时间穿过坐标系横轴的次数，计算公式如下：

其中，sgn(x)为符号函数：

ω(n)函数用来计算：

因数据变化较快，数据采集终端受光照、温度、湿度的影响，数据采集会有丢失，同时数据采集有异常；可以通过计算每10秒时间内穿过的横轴的次数，然后除以采样点的数目，就可以得到装载加速度短时过零率。

(6)“突变点”识别：

存在数据丢失情况，存在装卸货因数据丢失无法知道经历了装货还是卸货，细分可以知道；通过时间差，相邻时间差超过7小时认为有事件突变，直接给出‘数据传输中断，无法解析’标签。

为了能够提高当前产品、当前功能点的识别准确度，帮助算法人员、后端开发人员校验入库数据的准确性，理解业务需求，正确输出，本申请提供一种用于实现所述货物装卸点识别参数特征设计方法的全部或部分内容的货物装卸点识别参数特征设计装置的实施例，参见图2，所述货物装卸点识别参数特征设计装置具体包含有如下内容：

数据准备模块10，用于抽取装载货物的车辆信息、装卸货时间、装卸货的装载率。

过程识别模块20，用于在非突变点中识别装卸货和非装卸货过程。

数据标签模块30，用于合并装载加速度，并根据装载加速度给数据打标签。

特征参数识别模块40，用于识别装载加速度和突变点。

从上述描述可知，本申请实施例提供的货物装卸点识别参数特征设计装置，能够基于装载加速度分析货物装卸点识别，其根据装载率提出装卸加速度这个新的概念，能更快捷的识别装卸货开始和结束点。

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，对于硬件+程序类实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

虽然本申请提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或客户端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。

上述实施例阐明的***、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、车载人机交互设备、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置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。

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。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

本领域技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、***或计算机程序产品。因此，本说明书实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。

本说明书实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书实施例，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

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***实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本说明书实施例的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

以上所述仅为本说明书的实施例而已，并不用于限制本说明书实施例。对于本领域技术人员来说，本说明书实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书实施例的权利要求范围之内。

Claims (2)

1.一种货物装卸点识别参数特征设计方法，其特征在于，所述方法包括：

抽取数据，按照装卸货物必停留，提供停留点的数据中匹配装卸点备选数据；

计算装载加速度：load_a_t＝(volume_t-volume_t-1)/[t-(t-1)]；

加速度数据预处理，以移动窗口100秒加速为单位，其加速度小于等于0.035大于等于-0.035都认为没有发生装卸事件，将其装载加速度预处理为0；

load_a＝0，打标签“非装卸货阶段”；load_a≠0，打标签“装卸货阶段”；

根据装载加速度给数据打标签：装货阶段：1；无装卸货：0；卸货阶段：-1；

计算装载加速度的二阶导数：load_a_2t＝(load_a_t-load_a_t-1)/[t-(t-1)]，其等于零的点为装载趋势变化点，所述装载趋势变化点表示装载开始和装载结束；

设计装载加速度能量和装载加速度过零率作为特征参数进行装载加速度识别，通过时间差进行突变点识别。

2.一种货物装卸点识别参数特征设计装置，其特征在于，包括：

数据准备模块，用于抽取数据，按照装卸货物必停留，提供停留点的数据中匹配装卸点备选数据；

过程识别模块，用于计算装载加速度：load_a_t＝(volume_t-volume_t-1)/[t-(t-1)]；

数据标签模块，用于加速度数据预处理，以移动窗口100秒加速为单位，其加速度小于等于0.035大于等于-0.035都认为没有发生装卸事件，将其装载加速度预处理为0，则load_a＝0，打标签“非装卸货阶段”；load_a≠0，打标签“装卸货阶段”；根据装载加速度给数据打标签：装货阶段：1；无装卸货：0；卸货阶段：-1；计算装载加速度的二阶导数：load_a_2t＝(load_a_t-load_a_t-1)/[t-(t-1)]，其等于零的点为装载趋势变化点，所述装载趋势变化点表示装载开始和装载结束；

特征参数识别模块，用于设计装载加速度能量和装载加速度过零率作为特征参数进行装载加速度识别，通过时间差进行突变点识别。

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