CN114418496A - 钢厂物质流的可视化表征方法、***、电子设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明适用于物流技术领域,提供了一种钢厂物质流的可视化表征方法、***、电子设备及介质,该方法包括:获取钢厂内的厂区数据和目标运输节点,并根据所述厂区数据和所述目标运输节点确定目标物质流的目标运输方式;根据所述目标运输方式对所述目标物质流进行路径分类,生成所述目标物质流的路径分类结果;根据所述路径分类结果确定所述目标物质流的导航需求数据,并根据所述导航需求数据和所述厂区数据获取目标物质流数据,并对所述目标物质流数据进行可视化表征;通过采用该方法解决了现有技术中未能对钢厂物质流数据的有效可视化表征的问题。
Description
技术领域
本发明涉及物流技术领域,尤其涉及钢厂物质流的可视化表征方法、***、电子设备及介质。
背景技术
钢厂物质流贯穿钢厂厂区的规划、设计、建设、生产等阶段,连接了钢厂的各个关键生产节点,保障钢厂物质流的正常对钢厂的正常运营具有重要意义。钢厂物质流主要包括钢铁生产过程中相关物质在钢厂的道路、铁路、胶带机、管道、辊道等连接器上的运输和转化。物质流数据的研究对钢厂的运行具有重要意义,例如,利用高效直观的可视化方式展现物质流的流通情况,通过图形与数字的结合分析物质流数据在不同维度上的特点或联系,可以发现、诊断和优化钢厂内部物流***问题,有利于钢厂运输方案的优化。然而,目前对钢厂物质流的研究主要停留在物质流模型的建立,缺乏对钢厂物质流数据的有效可视化表征。
发明内容
本发明提供一种钢厂物质流的可视化表征方法、***、电子设备及介质,以解决现有技术中未能对钢厂物质流数据的有效可视化表征的问题。
本发明提供的钢厂物质流的可视化表征方法,包括:
获取钢厂内的厂区数据和目标运输节点,并根据所述厂区数据和所述目标运输节点确定目标物质流的目标运输方式;
根据所述目标运输方式对所述目标物质流进行路径分类,生成所述目标物质流的路径分类结果;
根据所述路径分类结果确定所述目标物质流的导航需求数据,并根据所述导航需求数据和所述厂区数据获取目标物质流数据,并对所述目标物质流数据进行可视化表征。
可选的,所述路径分类结果包括可变路径类别和固定路径类别,所述根据所述路径分类结果确定所述目标物质流的导航需求数据包括:
若所述路径分类结果为可变路径类别,则所述目标导航需求数据包括目标时间数据、目标空间数据和目标流量关联数据;
若所述路径分类结果为固定路径类别,则所述目标导航需求数据包括路径规划方案。
可选的,所述根据所述导航需求数据和所述厂区数据获取目标物质流数据之后,还包括:
对所述目标物质流数据进行起止点数据表示,所述目标物质流数据的起止点数据的数学表达为:
R={(xo,yo,to),(xd,yd,td),m,a};
其中,R为所述物质流数据的起止点数据,(xo,yo)为所述目标物质流的起点位置数据,to为所述目标物质流的运输起始时间,td为所述目标物质流的运输终止时间,m为所述目标物质流属性数据,a为所述目标物质流的关联数据。
可选的,所述根据所述路径分类结果确定所述目标物质流的导航需求数据包括:
若所述路径分类结果为可变路径类别,则获取所述目标物质流的目标运输需求数据,并根据所述目标运输需求数据生成路径规划方案。
可选的,所述路径规划方案包括最短路径方案,所述根据所述路径分类结果确定所述目标物质流的导航需求数据包括:
获取所述目标物质流的起止点位置数据,根据所述起止点位置数据和所述厂区数据生成所述目标物质流的最短路径方案。
可选的,所述根据所述目标运输方式对所述目标物质流进行路径分类,生成所述目标物质流的路径分类结果包括:
若所述目标运输方式为第一运输方式,则所述路径分类结果为固定路径类别,所述第一运输方式包括铁路运输、管道运输、胶带机运输和辊道运输;
若所述目标运输方式为第二运输方式,则所述路径分类结果为可变路径类别,所述第二运输方式包括道路运输。
可选的,所述对所述目标物质流进行可视化表征包括:
获取所述目标物质流的目标可视化需求数据,并基于所述目标可视化需求数据采用目标表征方式对所述目标物质流进行可视化表征,其中,所述目标表征方式包括物质流桑基图、物质流起止点图和物质流路径导航图。
本发明还提供了一种钢厂物质流的可视化表征***,包括:
运输方式模块,用于获取钢厂内的厂区数据和目标运输节点,并根据所述厂区数据和所述目标运输节点确定目标物质流的目标运输方式;
分类模块,用于根据所述目标运输方式对所述目标物质流进行路径分类,生成所述目标物质流的路径分类结果;
可视化模块,用于根据所述路径分类结果确定所述目标物质流的导航需求数据,并根据所述导航需求数据和所述厂区数据获取目标物质流数据,并对所述目标物质流数据进行可视化表征,所述运输方式模块、所述分类模块和所述可视化模块相连接。
本发明还提供一种电子设备,包括:处理器及存储器;
所述存储器用于存储计算机程序,所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序,以使所述电子设备执行所述钢厂物质流的可视化表征方法。
本发明还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述所述钢厂物质流的可视化表征方法。
如上所述,本发明提供了一种钢厂物质流的可视化表征方法,具有以下有益效果:首先获取钢厂内的厂区数据和目标运输节点,并根据所述厂区数据和所述目标运输节点确定目标物质流的目标运输方式;然后根据所述目标运输方式对所述目标物质流进行路径分类,生成所述目标物质流的路径分类结果;最后根据所述路径分类结果确定所述目标物质流的导航需求数据,并根据所述导航需求数据和所述厂区数据获取目标物质流数据,并对所述目标物质流数据进行可视化表征,从而实现了对钢厂内目标物质流数据的有效可视化表征,便于及时发现、诊断和优化钢厂内部物流***的问题,有利于钢厂内运输方案的优化。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,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的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例中钢厂物质流的可视化表征方法的流程示意图;
图2是本发明实施例中物质流路径导航图;
图3是本发明实施例中物质流桑基图;
图4是本发明实施例中物质流起止点图;
图5是本发明实施例中钢厂物质流的可视化表征***的模块图;
图6是本发明实施例中电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式,本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用,本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用,在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是,在不冲突的情况下,以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是,以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想,遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制,其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变,且其组件布局型态也可能更为复杂。
为了说明本发明所述的技术方案,下面通过具体实施例来进行说明。
图1是本发明在一实施例中提供的钢厂物质流的可视化表征方法的流程示意图。
如图1所示,上述钢厂物质流的可视化表征方法,包括步骤S110-S130:
S110,获取钢厂内的厂区数据和目标运输节点,并根据厂区数据和目标运输节点确定目标物质流的目标运输方式;
S120,根据目标运输方式对目标物质流进行路径分类,生成目标物质流的路径分类结果;
S130,根据路径分类结果确定目标物质流的导航需求数据,并根据导航需求数据和厂区数据获取目标物质流数据,并对目标物质流数据进行可视化表征。
在本实施例的步骤S110中,厂区数据包括位置数据和生产数据,位置数据包括但不限于厂区内设备的位置数据、汽车衡的位置数据、运输关联位置数据,运输关联位置数据包括但不限于运输节点的位置数据、运输工具的位置数据、运输方式的位置数据,运输方式包括但不限于铁路、道路、管道、胶带机和辊道,位置数据包括计划位置数据和实际位置数据;生产数据包括但不限于工艺数据、生产需求数据、质量数据、产品数据、原料数据、运输关联生产数据,运输关联生产数据包括但不限于物质流的运输流量数据、运输路径数据,生产数据包括计划生产数据和实际生产数据。运输节点为物质流运输过程中起始、经过或者达到的运输点,目标物质流为与目标运输节点相关联的物质流,即目标物质流的运输路径包括目标运输节点。根据厂区数据和目标运输节点确定目标物质流的目标运输方式的具体实现方法包括根据厂区数据和目标运输节点确定目标运输节点的位置数据和目标物质流,并根据目标运输节点的位置数据和目标物质流确定目标物质流的目标运输方式,其中,其中目标运输方式包括但不限于道路运输、铁路运输,轧机运输、胶带机运输、管道运输。
在本实施例的步骤S120中,根据目标运输方式对目标物质流进行路径分类生成目标物质流的路径分类结果的具体实现方法包括根据目标物质流的运输路径的可变性数据对目标物质流进行路径分类生成目标物质流的路径分类结果。根据所述目标运输方式对所述目标物质流进行路径分类,生成所述目标物质流的路径分类结果包括:若所述目标运输方式为第一运输方式,则所述路径分类结果为固定路径类别,所述第一运输方式包括铁路运输、管道运输、胶带机运输和辊道运输;若所述目标运输方式为第二运输方式,则所述路径分类结果为可变路径类别,所述第二运输方式包括道路运输。
在本实施例的步骤S130中,导航需求数据包括但不限于物质流的空间需求数据、物质流的时间需求数据、物质流的流量关联需求数据、物质流的运输路径需求数据、汽车衡的需求数据。具体地,空间需求数据包括物质流运输的起终点数据,时间需求数据包括物质流运输的起始、终止时间、物质流流量较大对应的时间段,流量关联需求数据包括物质流的流向数据、流量数据(运输节点的流量数据、物质流的流量数据)、流量特征数据,汽车衡的需求数据包括汽车衡的称量需求数据、汽车衡的个数需求数据,物质流的运输路径需求数据包括路径规划方案,路径规划方案包括最优路径规划方案,最优路径规划方案包括最短路径规划方案。若目标物质流的分类结果为固定路径类别,则目标物质流的导航需求数据包括空间需求数据、时间需求数据、流量需求数据和汽车衡的称量需求数据;若目标物质流的分类结果为可变路径类别,则目标物质流的导航需求数据包括空间需求数据、时间需求数据、流量需求数据、汽车衡的称量需求数据、物质流的运输路径数据。
在一实施例中,物质流数据包括物质流的起止点数据、物质流的运输起始时间、物质流的运输终止时间、物质流的属性数据和物质流的关联数据。对目标物质流数据进行起止点数据表示,目标物质流数据的起止点数据的数学表达为:
R={(xo,yo,to),(xd,yd,td),m,a};
其中,R为物质流数据的起止点数据,(xo,yo)为目标物质流的起点位置数据,to为目标物质流的运输起始时间,td为目标物质流的运输终止时间,m为目标物质流属性数据,a为目标物质流的关联数据。
在一实施例中,根据路径分类结果确定目标物质流的导航需求数据包括:若路径分类结果为可变路径类别,则获取目标物质流的目标运输需求数据,并根据目标运输需求数据生成路径规划方案。根据路径分类结果确定目标物质流的导航需求数据还包括:获取目标物质流的起止点位置数据,根据起止点位置数据和厂区数据生成目标物质流的最短路径方案。具体地,可以采用Dijkstra算法生成目标物质流的最短路径方案,采用Dijkstra算法生成目标物质流的最短路径方案的具体实现方法包括:
S210,给每一个物质流运输节点赋予P、Q两类编号,P是已知起点(O点)到其他节点的最短路径的节点集合,Q是未知最短路径的节点集合;
S220,进行初始化处理,集合P中只包含有起始点i=1,其余各点均在Q上编号,D(i)表示当前已找到起始点通往i点的最短路径,起始D(1)=0,未与起始点i=1相连接的距离为无穷,d(i,j)表示为i节点与j节点的权重值,包括路面状况、车道宽度、通行时间等影响因素权重;
S230,检验所有Q集合中的点到P集合中节点的距离,并更新最短路径,选取距离最短的节点从Q集合中移动到P集合中;
S240,设i为中间点,D(i)+d(i,j)<D(j),则D(j)修改为D(i)+d(i,j),其中,D(j)表示当前已找到起始点通往j点的最短路径;
S250,重复n-1次上述步骤S230和步骤S240,直到将Q中所有节点放入P中。
采用Dijkstra算法生成目标物质流的最短路径方案可以在ArcGIS、TransCAD、Cube中实现,如在ArcGIS将钢厂道路、节点等建立网络数据集,并将连通性、拐弯模型、权重等一系列属性赋值在网络数据集中。最终可通过软件的最短路分析实现导航功能,对目标物质流进行可视化表征请参阅图2。
在一实施例中,对目标物质流进行可视化表征包括:获取目标物质流的目标可视化需求数据,并基于目标可视化需求数据采用目标表征方式对目标物质流进行可视化表征,其中,目标表征方式包括物质流桑基图、物质流起止点图和物质流路径导航图。具体地,物质流桑基图:对固定路径物质流导航需求一般不需要记录移动的具体路径,也无需了解起终点在地理上的具***置,只描述一对起终点之间的物质流流量的运输或转化关系,也可用于表示可变路径物质流运输方式下起终点间物质流传输概况;物质流OD图:对一些有特殊需求如还需了解起终点地理位置的,可使用交通规划中常采用的OD图进行表示,适用于固定路径物质流和可变路径物质流导航需求的表征;物质流路径导航图:应用于可变路径物质流导航,即道物质流的道路运输,同时描述起终点之间物质流流量关系、物质流起终点具体空间地理位置、物质流具体运输路径。
在一实施例中,采用物质流桑基图对目标物质流进行可视化表征请参阅图3,其中,桑基图节点表示物质流中的起点和终点,不同来源的流量可以在节点进行外聚、分离,从而体现流景的转移;节点之间的位置通过物质流流转时间来布局,体现物质流发生的先后顺序;节点的高度表示汇聚到此节点的物质流量大小。使用边宽度展示物质流流量大小,边颜色表示物质流的类型或类别,一个节点能有多条边,表示能有多个不同方向进入的流量和多个不同方向的出口流量;采用物质流桑基图对目标物质流进行可视化表征,从而实现了有效描述物质流流量分布和节点之间的流转关系。采用物质流桑基图对目标物质流进行可视化表征请参阅图4,其中,OD线可将物料的起止点连接起来,线的宽度表示物料物质流流量大小。
在一实施例中,上述钢厂物质流的可视化表征方法还包括获取目标运输节点的目标流量数据,若目标流量数据大于预设流量阈值,则根据目标运输节点和厂区数据获取目标物质流,并调整目标物质流的运输路径;若目标流量数据大于预设流量阈值,则根据目标运输节点和厂区数据获取目标物质流,并调整目标物质流的运输时间。通过调整目标物质流的运输时间和运输路径避免了运输节点的流量过大从而造成物质流运输堵塞的问题。
在一实施例中,上述钢厂物质流的可视化表征方法还包括获取待称量物质流,根据厂区的汽车衡数据和待称量物质流匹配目标汽车衡,并根据目标汽车衡生成待称量物质流的运输方案。钢厂物质流的可视化表征方法还包括获取汽车衡位置数据和运输数据,并根据汽车衡和运输数据匹配计划待称量物质流,若在预设时间内汽车衡所匹配的待称量物质流大于预设物质流阈值,则调整汽车衡的位置。通过调整汽车衡的位置避免了汽车衡位置设置不合理从而导致物质流称量过程中等待时间过长的问题。
本施例提供了一种钢厂物质流的可视化表征方法,该方法首先通过获取钢厂内的厂区数据和目标运输节点,并根据所述厂区数据和所述目标运输节点确定目标物质流的目标运输方式;然后根据所述目标运输方式对所述目标物质流进行路径分类,生成所述目标物质流的路径分类结果;最后根据所述路径分类结果确定所述目标物质流的导航需求数据,并根据所述导航需求数据和所述厂区数据获取目标物质流数据,并对所述目标物质流数据进行可视化表征,从而实现了对钢厂内目标物质流数据的有效可视化表征;本实施例针对钢厂对物质流导航和可视化需求,将OD数据可视化、GIS技术和钢厂物质流结合起来,研究了2种类型物质流的时空模式、路径导航需求和可视化表征方式,实现了图、模、数一体化,其成果可以应用于钢厂生产实践:一是通过物质流数据,对比数据中多个维度之间的关系,进而优化钢厂物质流运输方案,调整运输路径;二是为钢厂员工提供最优路径规划、最优设施点推荐等服务。
基于与上述钢厂物质流的可视化表征方法相同的发明构思,相应的,本实施例还提供了一种钢厂物质流的可视化表征***。
图5为本发明提供的钢厂物质流的可视化表征***的模块图。
如图5所示,上述钢厂物质流的可视化表征***包括:51运输方式模块、52分类模块以及53可视化模块。
其中,运输方式模块,用于获取钢厂内的厂区数据和目标运输节点,并根据所述厂区数据和所述目标运输节点确定目标物质流的目标运输方式;
分类模块,用于根据所述目标运输方式对所述目标物质流进行路径分类,生成所述目标物质流的路径分类结果;
可视化模块,用于根据所述路径分类结果确定所述目标物质流的导航需求数据,并根据所述导航需求数据和所述厂区数据获取目标物质流数据,并对所述目标物质流数据进行可视化表征,所述运输方式模块、所述分类模块和所述可视化模块相连接。
在一些示例性实施例中,分类模块包括:
分类单元,用于若所述路径分类结果为可变路径类别,则所述目标导航需求数据包括目标时间数据、目标位置数据和目标流量数据;若所述路径分类结果为固定路径类别,则所述目标导航需求数据包括路径规划方案。
在一些示例性实施例中,上述钢厂物质流的可视化表征***包括:
起止点表示单元,用于对所述目标物质流数据进行起止点数据表示,所述目标物质流数据的起止点数据的数学表达为:
R={(xo,yo,to),(xd,yd,td),m,a};
其中,R为所述物质流数据的起止点数据,(xo,yo)为所述目标物质流的起点位置数据,to为所述目标物质流的运输起始时间,td为所述目标物质流的运输终止时间,m为所述目标物质流属性数据,a为所述目标物质流的关联数据。
在一些示例性实施例中,可视化模块包括:
导航数据单元,用于若所述路径分类结果为可变路径类别,则所述目标导航需求数据包括目标时间数据、目标空间数据和目标流量关联数据,若所述路径分类结果为固定路径类别,则所述目标导航需求数据包括路径规划方案;
路径规划单元,用于若所述路径分类结果为可变路径类别,则获取所述目标物质流的目标运输需求数据,并根据所述目标运输需求数据生成路径规划方案;
最短路径单元,用于获取所述目标物质流的起止点位置数据,根据所述起止点位置数据和所述厂区数据生成所述目标物质流的最短路径方案。
在一些示例性实施例中,可视化模块还包括:
可视化单元,用于获取所述目标物质流的目标可视化需求数据,并基于所述目标可视化需求数据采用目标表征方式对所述目标物质流进行可视化表征,其中,所述目标表征方式包括物质流桑基图、物质流起止点图和物质流路径导航图。
本实施例还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现本实施例中的任一项方法。
在一个实施例中,请参见图6,本实施例还提供了一种电子设备600,包括存储器601、处理器602及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器602执行计算机程序时实现如上任一项实施例所述方法的步骤。
本实施例中的计算机可读存储介质,本领域普通技术人员可以理解:实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过计算机程序相关的硬件来完成。前述的计算机程序可以存储于一计算机可读存储介质中。该程序在执行时,执行包括上述各方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本实施例提供的电子设备,包括处理器、存储器、收发器和通信接口,存储器和通信接口与处理器和收发器连接并完成相互间的通信,存储器用于存储计算机程序,通信接口用于进行通信,处理器和收发器用于运行计算机程序,使电子设备执行如上方法的各个步骤。
在本实施例中,存储器可能包含随机存取存储器(Random Access Memory,简称RAM),也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。
上述的处理器可以是通用处理器,包括中央处理器(Central Processing Unit,简称CPU)、网络处理器(Network Processor,简称NP)等;还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing,简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit,简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
在上述实施例中,说明书对“本实施例”、“一实施例”、“另一实施例”、“在一些示例性实施例”或“其他实施例”的提及表示结合实施例说明的特定特征、结构或特性包括在至少一些实施例中,但不必是全部实施例。“本实施例”、“一实施例”、“另一实施例”的多次出现不一定全部都指代相同的实施例。
在上述实施例中,尽管已经结合了本发明的具体实施例对本发明进行了描述,但是根据前面的描述,这些实施例的很多替换、修改和变形对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如,其他存储结构(例如,动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施例。本发明的实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。
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。
本发明可用于众多通用或专用的计算***环境或配置中。例如:个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器***、基于微处理器的***、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何***或设备的分布式计算环境等等。
本发明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发明,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。
上述实施例仅示例性说明本发明的原理及其功效,而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下,对上述实施例进行修饰或改变。因此,但凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变,仍应由本发明的权利要求所涵盖。
Claims (10)
1.一种钢厂物质流的可视化表征方法,其特征在于,包括:
获取钢厂内的厂区数据和目标运输节点,并根据所述厂区数据和所述目标运输节点确定目标物质流的目标运输方式;
根据所述目标运输方式对所述目标物质流进行路径分类,生成所述目标物质流的路径分类结果;
根据所述路径分类结果确定所述目标物质流的导航需求数据,并根据所述导航需求数据和所述厂区数据获取目标物质流数据,并对所述目标物质流数据进行可视化表征。
2.根据权利要求1所述的钢厂物质流的可视化表征方法,其特征在于,所述路径分类结果包括可变路径类别和固定路径类别,所述根据所述路径分类结果确定所述目标物质流的导航需求数据包括:
若所述路径分类结果为可变路径类别,则所述目标导航需求数据包括目标时间数据、目标空间数据和目标流量关联数据;
若所述路径分类结果为固定路径类别,则所述目标导航需求数据包括路径规划方案。
3.根据权利要求2所述的钢厂物质流的可视化表征方法,其特征在于,所述根据所述导航需求数据和所述厂区数据获取目标物质流数据之后,还包括:
对所述目标物质流数据进行起止点数据表示,所述目标物质流数据的起止点数据的数学表达为:
R={(xo,yo,to),(xd,yd,td),m,a};
其中,R为所述物质流数据的起止点数据,(xo,yo)为所述目标物质流的起点位置数据,to为所述目标物质流的运输起始时间,td为所述目标物质流的运输终止时间,m为所述目标物质流属性数据,a为所述目标物质流的关联数据。
4.根据权利要求2所述的钢厂物质流的可视化表征方法,其特征在于,所述根据所述路径分类结果确定所述目标物质流的导航需求数据包括:
若所述路径分类结果为可变路径类别,则获取所述目标物质流的目标运输需求数据,并根据所述目标运输需求数据生成路径规划方案。
5.根据权利要求2所述的钢厂物质流的可视化表征方法,其特征在于,所述路径规划方案包括最短路径方案,所述根据所述路径分类结果确定所述目标物质流的导航需求数据包括:
获取所述目标物质流的起止点位置数据,根据所述起止点位置数据和所述厂区数据生成所述目标物质流的最短路径方案。
6.根据权利要求2所述的钢厂物质流的可视化表征方法,其特征在于,所述根据所述目标运输方式对所述目标物质流进行路径分类,生成所述目标物质流的路径分类结果包括:
若所述目标运输方式为第一运输方式,则所述路径分类结果为固定路径类别,所述第一运输方式包括铁路运输、管道运输、胶带机运输和辊道运输;
若所述目标运输方式为第二运输方式,则所述路径分类结果为可变路径类别,所述第二运输方式包括道路运输。
7.根据权利要求1所述的钢厂物质流的可视化表征方法,其特征在于,所述对所述目标物质流进行可视化表征包括:
获取所述目标物质流的目标可视化需求数据,并基于所述目标可视化需求数据采用目标表征方式对所述目标物质流进行可视化表征,其中,所述目标表征方式包括物质流桑基图、物质流起止点图和物质流路径导航图。
8.一种钢厂物质流的可视化表征***,其特征在于,包括:
运输方式模块,用于获取钢厂内的厂区数据和目标运输节点,并根据所述厂区数据和所述目标运输节点确定目标物质流的目标运输方式;
分类模块,用于根据所述目标运输方式对所述目标物质流进行路径分类,生成所述目标物质流的路径分类结果;
可视化模块,用于根据所述路径分类结果确定所述目标物质流的导航需求数据,并根据所述导航需求数据和所述厂区数据获取目标物质流数据,并对所述目标物质流数据进行可视化表征,所述运输方式模块、所述分类模块和所述可视化模块相连接。
9.一种电子设备,其特征在于,包括处理器、存储器和通信总线;
所述通信总线用于将所述处理器和存储器连接;
所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序,以实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其上存储有计算机程序,所述计算机程序用于使所述计算机执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。
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Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105404941A (zh) * | 2015-12-07 | 2016-03-16 | 惠龙易通国际物流股份有限公司 | 一种物流运输方式和路径智能优化的方法及*** |
WO2017215164A1 (zh) * | 2016-06-13 | 2017-12-21 | 乐视控股(北京)有限公司 | 导航方法、装置、***及服务器 |
CN112418483A (zh) * | 2020-10-26 | 2021-02-26 | 中冶赛迪工程技术股份有限公司 | 基于gis的钢厂道路交通物质流分析***、方法、设备及介质 |
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105404941A (zh) * | 2015-12-07 | 2016-03-16 | 惠龙易通国际物流股份有限公司 | 一种物流运输方式和路径智能优化的方法及*** |
WO2017215164A1 (zh) * | 2016-06-13 | 2017-12-21 | 乐视控股(北京)有限公司 | 导航方法、装置、***及服务器 |
CN112418483A (zh) * | 2020-10-26 | 2021-02-26 | 中冶赛迪工程技术股份有限公司 | 基于gis的钢厂道路交通物质流分析***、方法、设备及介质 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
宗涵等: "一种基于OD的钢厂物质流导航与可视化应用研究与实现", 冶金经济与管理, no. 01, 19 January 2022 (2022-01-19), pages 16 - 18 * |
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