CN113112209A - 一种获取货物实时运动轨迹的物流配送安全保护方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种获取货物实时运动轨迹的物流配送安全保护方法,通过预先生成针对不同待配送货物的货物配送规划路径,并且也预先建立每一个待配送货物与承载该每一个待配送货物的物流车辆之间对应关系的物流车辆承运信息数据库,然后再检测物流车辆的实时运动轨迹与该物流车辆所承载任一待配送货物的货物配送规划路径之间的偏离情况,以判断出该物流车辆当前是否偏离了原来的货物配送规划路径,并且一旦物流车辆运动轨迹出现偏离,则执行对应的纠正措施,从而确保所配送货物的运输路线的安全。
Description
技术领域
本发明涉及物流管理领域,尤其涉及一种获取货物实时运动轨迹的物流配送安全保护方法。
背景技术
在物流管理中,物流公司会根据管理需求,将诸如北斗***这些定位***安装到自己公司所管理的每一个负责货物运输的物流车辆上,满足监控物流车辆的管理需要,实现对物流车辆运动轨迹的监控,确保物流车辆的安全运输以及配送货物的安全。
但是,在针对物流车辆运动轨迹监控的管理中仍然存在问题:无法监控物流车辆在运输途中的实时运动轨迹是否与物流公司给其所运输货物预先规划好的货物配送规划路径一致,也就难以获知该物流车辆的实时运动轨迹是否相对货物配送规划路径发生了偏离,并且即便物流车辆的运动轨迹出现了偏离,也难以及时地纠正物流车辆的运动轨迹,这给物流配送带来了非常大的安全隐患。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术提供一种获取货物实时运动轨迹的物流配送安全保护方法。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为:一种获取货物实时运动轨迹的物流配送安全保护方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤S1,构建针对所有待配送货物的货物基础信息数据库;其中,该货物基础信息数据库中包含若干针对每一个待配送货物的货物基础信息,货物基础信息包括所对应待配送货物的名称以及该待配送货物的溯源码;
步骤S2,根据货物基础信息数据库,构建负责运输待配送货物的物流车辆承运信息数据库;其中,该物流车辆承运信息数据库包括若干针对每一个待配送货物的物流车辆基础信息,物流车辆基础信息包括承载对应的待配送货物的物流车辆行驶证信息以及物流车辆运输证信息;每一个待配送货物对应着一个物流车辆;
步骤S3,根据各待派送货物的起始地和目的地,形成针对所有待配送货物的货物配送规划路径集合;其中,货物配送规划路径集合包括有若干针对不同待配送货物的货物配送规划路径,每一个货物配送规划路径与该货物的货物基础信息相互一一对应;
步骤S4,获取运输中的各物流车辆的实时运动轨迹;
步骤S5,检测该物流车辆的实时运动轨迹与其所运输任一货物的货物配送规划路径之间是否发生偏离:
当发生偏离时,转入步骤S6;否则,转入步骤S4;
步骤S6,对物流车辆的运动轨迹执行纠正措施,以使纠正后的物流车辆行驶的运动轨迹匹配该任一货物的货物配送规划路径。
进一步地,在所述获取货物实时运动轨迹的物流配送安全保护方法中,在步骤S6中,所述纠正措施为提示物流车辆驾驶人员按照所述任一货物的货物配送规划路径运输货物。
可选择的,在所述获取货物实时运动轨迹的物流配送安全保护方法中,在步骤S6中,所述纠正措施为:
采集物流车辆的当前位置信息;
获取物流车辆运动轨迹相对产生偏离的货物配送路径规划所对应货物的目的地位置信息;
以及,根据采集的物流车辆当前位置信息和所述货物的目的地位置信息,重新规划配送路径,并且将该重新规划的配送路径作为针对该货物的最新配送规划路径。
改进地,在该发明中,所述获取货物实时运动轨迹的物流配送安全保护方法,还包括:
步骤a1,预先采集已确定调度的驾驶该物流车辆的驾驶人员的指纹信息;
步骤a2,物流车辆在运输货物途中实时采集其驾驶人员放置在方向盘上的指纹信息;
步骤a3,对预先采集的该物流车辆驾驶人员指纹信息与实时采集的指纹信息做出实时匹配判断:
当两者一致时,转入步骤a2;否则,向物流车辆监控人员反馈该物流车辆驾驶人员出现更换的驾驶风险告警提示。
进一步改进,在所述获取货物实时运动轨迹的物流配送安全保护方法中,在步骤a3与步骤a2之间还包括:
对实时采集的所述指纹信息做去噪预处理;
以及,将去噪预处理后的指纹信息作为步骤a3中匹配判断用的所述实时采集的指纹信息。
进一步地,在所述获取货物实时运动轨迹的物流配送安全保护方法中,对实时采集的所述指纹信息的去噪预处理过程包括如下步骤b1~步骤b6:
步骤b1,将实时采集的指纹信息所对应的图像做栅格化分片处理,得到多个含有指纹区域图像的栅格;其中,针对栅格化分片处理后的图像,内部完全填充有指纹区域图像的栅格以及内部填充有部分指纹区域图像的栅格均保留,未填充有指纹区域图像的栅格不予保留;
步骤b2,以该多个含有指纹区域图像的栅格一起形成的图像作为栅格化后指纹图像;
步骤b3,选取该栅格化后指纹图像中的任一个点,将该任一个点周围的点划分为多个小邻域;其中,该任一个点周围的每一个点均存在有一个小邻域与之相对应;
步骤b4,针对该任一点所对应多个小邻域中的每一个小邻域,计算该任一点的邻域中每一个邻点的灰度值与该每一个邻点在di方向上第1个邻点的灰度值之间的灰度差值,并且以得到的所有小邻域的所有灰度差值的和值作为该任一点在di方向上的灰度变化值,1≤i≤8;并且,相邻两个方向之间的夹角为45度;
步骤b5,将具有最小值的灰度变化值所对应的方向作为该任一点的点方向,并且将具有最大值的灰度变化值所对应的方向作为与该任一点的点方向相垂直的方向;
步骤b6,按照步骤b3~b5的方式,得到该栅格化后指纹图像中所有点的点方向以及与每一个点的点方向相垂直的方向。
再改进地,该发明中的所述获取货物实时运动轨迹的物流配送安全保护方法,还包括:在判断物流车辆偏离了所述任一货物的货物配送规划路径,并且,预先采集的该物流车辆驾驶人员指纹信息与实时采集的指纹信息不一致时,向物流车辆监控人员做出货物运输风险的报警提示。
与现有技术相比,本发明的优点在于:
首先,该发明通过预先生成针对不同待配送货物的货物配送规划路径,并且预先建立每一个待配送货物与承载该每一个待配送货物的物流车辆之间对应关系的物流车辆承运信息数据库,再检测物流车辆实时运动轨迹与该物流车辆所承载任一待配送货物的货物配送规划路径之间是否出现偏离,一旦物流车辆运动轨迹出现偏离,就去执行对应的纠正措施,从而确保所配送货物的运输路线的安全;
其次,在物流车辆行驶过程中,通过对物流车辆驾驶人员做基于指纹信息的实时采集以及实时的指纹识别判断,确保物流车辆在运输过程中的驾驶人员不会发生变更,而且一旦出现了驾驶人员指纹信息与预先留存的该物流车辆驾驶人员指纹信息不匹配的情况,即启动告警提示,确保物流配送过程中的驾驶人员身份安全;
最后,该发明还通过对指纹识别算法做改进,以对实时采集的所述指纹信息做去噪预处理,从而确保用于指纹识别用的指纹信息是不含噪的,提高指纹识别正确率,进而提高物流配送过程中的驾驶人员身份验证准确性以及物流配送过程的安全性。
附图说明
图1为本实施例中获取货物实时运动轨迹的物流配送安全保护方法流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。
本实施例提供一种获取货物实时运动轨迹的物流配送安全保护方法。具体地,参见图1所示,该实施例中获取货物实时运动轨迹的物流配送安全保护方法,包括如下步骤:
步骤S1,构建针对所有待配送货物的货物基础信息数据库;其中,该货物基础信息数据库中包含若干针对每一个待配送货物的货物基础信息,货物基础信息包括所对应待配送货物的名称以及该待配送货物的溯源码;每一个溯源码与每个待配送货物之间是一一对应关系;
步骤S2,根据货物基础信息数据库,构建负责运输待配送货物的物流车辆承运信息数据库;其中,该物流车辆承运信息数据库包括若干针对每一个待配送货物的物流车辆基础信息,物流车辆基础信息包括承载对应的待配送货物的物流车辆行驶证信息以及物流车辆运输证信息;每一个待配送货物对应着一个物流车辆;
步骤S3,根据各待派送货物的起始地和目的地,形成针对所有待配送货物的货物配送规划路径集合;其中,货物配送规划路径集合包括有若干针对不同待配送货物的货物配送规划路径,每一个货物配送规划路径与该货物的货物基础信息相互一一对应;需要说明的是,此处的针对不同待配送货物的货物配送规划路径可以采用现有的常规技术手段规划得到,并且优选是针对不同待配送货物的货物配送最佳规划路径,货物配送最佳规划路径的规划方法采用常规技术手段即可,此处不再对此做过多赘述;
步骤S4,获取运输中的各物流车辆的实时运动轨迹;其中,每一个物流车辆上预先按照由定位装置,定位装置优选采用北斗定位装置,并且每一个物流车辆与管理物流车辆的管理中心之间进行实时的无线通信连接;
步骤S5,检测该物流车辆的实时运动轨迹与其所运输任一货物的货物配送规划路径之间是否发生偏离,并且根据偏离检测结果做出判断:
当发生偏离时,判定物流车辆偏离了该任一货物的货物配送规划路径,转入步骤S6;否则,转入步骤S4;其中,此处的该任一货物为预先规定的该物流车辆在当前时间段所需要配送运送的货物;对于物流车辆的实时运动轨迹是否出现偏离的检测,可以采用常规的轨迹偏离检测手段;
步骤S6,对物流车辆的运动轨迹执行纠正措施,以使纠正后的物流车辆行驶的运动轨迹匹配该任一货物的货物配送规划路径。其中,根据实际的需要,此处的纠正措施由多种形式。
例如,此处的该纠正措施可以是提示物流车辆驾驶人员按照所述任一货物的货物配送规划路径运输货物。当然,该纠正措施也可以是:首先,采集物流车辆的当前位置信息;然后,获取物流车辆运动轨迹相对产生偏离的货物配送路径规划所对应货物的目的地位置信息;以及最后,根据采集的物流车辆当前位置信息和所述货物的目的地位置信息,重新规划配送路径,并且将该重新规划的配送路径作为针对该货物的最新配送规划路径。
为了确保驾驶物流车辆的人员身份安全,避免被非法人员驾驶该物流车辆,在该实施例中还做出了如下的驾驶人员安全身份验证措施。具体地,此处的驾驶人员安全身份验证措施包括如下步骤a1~a3:
步骤a1,预先采集已确定调度的驾驶该物流车辆的驾驶人员的指纹信息;
步骤a2,物流车辆在运输货物途中实时采集其驾驶人员放置在方向盘上的指纹信息;
步骤a3,对预先采集的该物流车辆驾驶人员指纹信息与实时采集的指纹信息做出实时匹配判断:
当两者一致时,说明目前没有发生驾驶人员的更换,当前的该驾驶人员身份安全可靠,则转入步骤a2;否则,向物流车辆监控人员反馈该物流车辆驾驶人员出现更换的驾驶风险告警提示。
为了确保实时采集到的驾驶人员的指纹信息准确性,避免不利因素对指纹图像的干扰,作为改进,该实施例还做出了如下改进措施,在步骤a3与步骤a2之间还包括:对实时采集的所述指纹信息做去噪预处理;以及,将去噪预处理后的指纹信息作为步骤a3中匹配判断用的所述实时采集的指纹信息。其中,对实时采集的所述指纹信息的去噪预处理过程包括如下步骤b1~步骤b6:
步骤b1,将实时采集的指纹信息所对应的图像做栅格化分片处理,得到多个含有指纹区域图像的栅格;其中,针对栅格化分片处理后的图像,内部完全填充有指纹区域图像的栅格以及内部填充有部分指纹区域图像的栅格均被保留,未填充有指纹区域图像的栅格不予保留;
步骤b2,以该多个含有指纹区域图像的栅格一起形成的图像作为栅格化后指纹图像;
步骤b3,选取该栅格化后指纹图像中的任一个点P,将该任一个点P周围的点划分为多个小邻域;其中,该任一个点P周围的每一个点均存在有一个小邻域与之相对应;
假设该任一个点P周围存在有10个点,分别是P1、P2、P3、P4、P5、P6、P7、P8、P9和P10,经过上述的点划分处理后,形成了四个小邻域,这四个小邻域分别是D1、D2、D3和D4,小邻域D1中的点是P1、P2和P3,小邻域D2中的点是P4和P5,小邻域D3中的点是P6和P7,小邻域D4中的点是P8、P9和P10;
步骤b4,针对该任一点所对应多个小邻域中的每一个小邻域,计算该任一点的邻域中每一个邻点的灰度值与该每一个邻点在di方向上第1个邻点的灰度值之间的灰度差值,并且以得到的所有小邻域的所有灰度差值的和值作为该任一点在di方向上的灰度变化值;其中,假设此处的每一个邻点有8个方向,即1≤i≤8,该每一个邻点的8个方向分别是方向d1~d8,并且,相邻两个方向之间的夹角为45度,例如,点P的d1方向为自点P作为起始点,朝着竖直向上;点P的d2方向为自点P作为起始点,相对d1方向的右侧倾斜45度的方向;点P的d3方向为自点P作为起始点,相对d2方向的右侧倾斜45度的方向,其他剩余的几个方向依次类推;然后,针对点P的四个小邻域中的共10个邻点做如下处理:
针对小邻域D1中的三个邻点P1、P2和P3,分别计算邻点P1的灰度值与该邻点P1在d1方向上第1个邻点的灰度值之间的灰度差值、计算邻点P2的灰度值与该邻点P2在d1方向上第1个邻点的灰度值之间的灰度差值以及计算邻点P3的灰度值与该邻点P3在d1方向上第1个邻点的灰度值之间的灰度差值;
按照如同计算小邻域D1中的三个邻点在d1方向上所对应灰度差值的方式,分别计算剩余3个小邻域中所有邻点在d1方向上第1个邻点的灰度值之间的灰度差值,最终,将计算的这四个邻域中所有邻点所对应的灰度差值求和,得到一个和值,该和值即为点P在d1方向上的灰度变化值;
再按照如同计算点P在d1方向上的灰度变化值的相同方式,分别计算点P在剩余七个方向(d2方向~d8方向)上的灰度值;
步骤b5,将具有最小值的灰度变化值所对应的方向作为该任一点的点方向,并且将具有最大值的灰度变化值所对应的方向作为与该任一点的点方向相垂直的方向;
通过上述针对点P在8个方向上的灰度值的和值计算,假设所得点P在d3方向上的灰度变化值为具有最小值的灰度变化值,点P在d6方向上的灰度变化值为具有最大值的灰度变化值,那么,此处就将该d3方向作为该点P的点方向,并且将该d6方向作为与该点P的点方向d3相垂直的方向;
步骤b6,按照步骤b3~b5的方式,得到该栅格化后指纹图像中所有点的点方向以及与每一个点的点方向相垂直的方向。也就是说,按照上述的针对点P的点方向以及与其点方向相垂直方向的计算处理,可以得到栅格化后指纹图像中所有点的点方向以及与每一个点的点方向相垂直的方向。
此处需要说明的是,在该实施例中,针对栅格化后指纹图像中的任一个点,通过将该任一个点周围的所有点划分成多个小邻域,然后再计算该任一点的点方向以及与该店方向相互垂直的方向,使得单独的一对邻点之间的灰度值变化量在所得整个灰度变化值和值中所占据的比重减小,从而进一步使得基于该方法所得到的指纹图像具有更好的抗噪性能,并且依次计算出来的关于栅格化后指纹图像中任一个点的方向图(包括点方向以及与该点方向相垂直的方向)表现出更高的稳定性,进而提高了后续关于物流车辆驾驶人员的指纹识别准确率。
当然,在该实施中,当判断物流车辆偏离了所述任一货物的货物配送规划路径,并且,预先采集的该物流车辆驾驶人员指纹信息与实时采集的指纹信息不一致时,向物流车辆监控人员做出货物运输风险的报警提示。
尽管以上详细地描述了本发明的优选实施例,但是应该清楚地理解,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种获取货物实时运动轨迹的物流配送安全保护方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤S1,构建针对所有待配送货物的货物基础信息数据库;其中,该货物基础信息数据库中包含若干针对每一个待配送货物的货物基础信息,货物基础信息包括所对应待配送货物的名称以及该待配送货物的溯源码;
步骤S2,根据货物基础信息数据库,构建负责运输待配送货物的物流车辆承运信息数据库;其中,该物流车辆承运信息数据库包括若干针对每一个待配送货物的物流车辆基础信息,物流车辆基础信息包括承载对应的待配送货物的物流车辆行驶证信息以及物流车辆运输证信息;每一个待配送货物对应着一个物流车辆;
步骤S3,根据各待派送货物的起始地和目的地,形成针对所有待配送货物的货物配送规划路径集合;其中,货物配送规划路径集合包括有若干针对不同待配送货物的货物配送规划路径,每一个货物配送规划路径与该货物的货物基础信息相互一一对应;
步骤S4,获取运输中的各物流车辆的实时运动轨迹;
步骤S5,检测该物流车辆的实时运动轨迹与其所运输任一货物的货物配送规划路径之间是否发生偏离:
当发生偏离时,转入步骤S6;否则,转入步骤S4;
步骤S6,对物流车辆的运动轨迹执行纠正措施,以使纠正后的物流车辆行驶的运动轨迹匹配该任一货物的货物配送规划路径。
2.根据权利要求1所述的获取货物实时运动轨迹的物流配送安全保护方法,其特征在于,在步骤S6中,所述纠正措施为提示物流车辆驾驶人员按照所述任一货物的货物配送规划路径运输货物。
3.根据权利要求1所述的获取货物实时运动轨迹的物流配送安全保护方法,其特征在于,在步骤S6中,所述纠正措施为:
采集物流车辆的当前位置信息;
获取物流车辆运动轨迹相对产生偏离的货物配送路径规划所对应货物的目的地位置信息;
以及,根据采集的物流车辆当前位置信息和所述货物的目的地位置信息,重新规划配送路径,并且将该重新规划的配送路径作为针对该货物的最新配送规划路径。
4.根据权利要求1~3任一项所述的获取货物实时运动轨迹的物流配送安全保护方法,其特征在于,还包括:
步骤a1,预先采集已确定调度的驾驶该物流车辆的驾驶人员的指纹信息;
步骤a2,物流车辆在运输货物途中实时采集其驾驶人员放置在方向盘上的指纹信息;
步骤a3,对预先采集的该物流车辆驾驶人员指纹信息与实时采集的指纹信息做出实时匹配判断:
当两者一致时,转入步骤a2;否则,向物流车辆监控人员反馈该物流车辆驾驶人员出现更换的驾驶风险告警提示。
5.根据权利要求4所述的获取货物实时运动轨迹的物流配送安全保护方法,其特征在于,在步骤a3与步骤a2之间还包括:
对实时采集的所述指纹信息做去噪预处理;
以及,将去噪预处理后的指纹信息作为步骤a3中匹配判断用的所述实时采集的指纹信息。
6.根据权利要求5所述的获取货物实时运动轨迹的物流配送安全保护方法,其特征在于,对实时采集的所述指纹信息的去噪预处理过程包括如下步骤b1~步骤b6:
步骤b1,将实时采集的指纹信息所对应的图像做栅格化分片处理,得到多个含有指纹区域图像的栅格;其中,针对栅格化分片处理后的图像,内部完全填充有指纹区域图像的栅格以及内部填充有部分指纹区域图像的栅格均保留,未填充有指纹区域图像的栅格不予保留;
步骤b2,以该多个含有指纹区域图像的栅格一起形成的图像作为栅格化后指纹图像;
步骤b3,选取该栅格化后指纹图像中的任一个点,将该任一个点周围的点划分为多个小邻域;其中,该任一个点周围的每一个点均存在有一个小邻域与之相对应;
步骤b4,针对该任一点所对应多个小邻域中的每一个小邻域,计算该任一点的邻域中每一个邻点的灰度值与该每一个邻点在di方向上第1个邻点的灰度值之间的灰度差值,并且以得到的所有小邻域的所有灰度差值的和值作为该任一点在di方向上的灰度变化值,1≤i≤8;并且,相邻两个方向之间的夹角为45度;
步骤b5,将具有最小值的灰度变化值所对应的方向作为该任一点的点方向,并且将具有最大值的灰度变化值所对应的方向作为与该任一点的点方向相垂直的方向;
步骤b6,按照步骤b3~b5的方式,得到该栅格化后指纹图像中所有点的点方向以及与每一个点的点方向相垂直的方向。
7.根据权利要求4所述的获取货物实时运动轨迹的物流配送安全保护方法,其特征在于,还包括:在判断物流车辆偏离了所述任一货物的货物配送规划路径,并且,预先采集的该物流车辆驾驶人员指纹信息与实时采集的指纹信息不一致时,向物流车辆监控人员做出货物运输风险的报警提示。
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