CN117649167B - 一种基于国际运输的货物订单进度跟踪管理*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于国际运输的货物订单进度跟踪管理***，涉及物流追踪技术领域，包括先验录入信息抓取模块、先验录入信息预处理模块、先行进度追踪数据修正模块、WEB集显端、云端SQLBase，本发明针对货物运输进度追踪信息进行再度处理，规避了目前只是简单地获取和显示物流信息而存在的弊端，同时依据修正后得到的货物订单的后继进度追踪数据，并导入至预置WEB集显界面进行可视化追踪管理显示，使得人员能够对货物位置和运输状态进行及时性地了解，增加了物流显示追踪进度与物流实际进度之间的相互协调性和一致性，避免给货物的准时交付带来负面影响，进一步降低了物流的延误风险，增加了物流用户的信任度。
Description
技术领域
本发明涉及物流追踪技术领域，具体为一种基于国际运输的货物订单进度跟踪管理***。
背景技术
目前全球化贸易的推动升级，使得跨境货物的运输距离和交付物流结构变得更加复杂，此时，对物流订单进度进行跟踪则能够帮助企业更好地管理货物传输链，并方便物流用户进行实时货物传输进度的调取查看，使物流用户能够准确了解交货时间，从而保障物流用户对企业货物物流链的信任度。
现有技术如公告号为：CN109636280B的发明专利申请公开的一种基于大数据的贸易物流跟踪方法，包括出仓监控模块、管理模块、入库单元、出库单元、签收模块、控制器、大数据模块、显示屏、查询模块和数据库，该发明通过入库时入库单元对物件的检查以及和原有数据进行对比，跟踪查找出物件遗失和损坏的环节，便于对物件的查找，使得物件的运输面向客户，实现公开化，增加信用度，增加销量，同时对物件的包装损坏进行跟踪，避免物件到达客户手上时严重损坏，影响信用度。
现有技术如公告号为：CN102419843B的发明专利申请公开的一种国际物流信息跟踪方法及其***，包括获取物流单号中的发件国家标识以及包裹类型标识；根据所述发件国家标识以及包裹类型标识从规则库中获取第一物流信息查询方式；从所述第一物流信息查询方式采集发件国家的物流信息；获取所述发件国家的物流信息中的目的国家标识；根据所述目的国家标识及所述包裹类型标识从所述规则库中获取第二物流信息查询方式；从所述第二物流信息查询方式采集目的国家的物流信息；将所述发件国家的物流信息与所述目的国家的物流数据进行组织输出或展示。为用户提供一站式的全程物流信息的查询服务，实现全世界国际物流信息查询统一到一个地方查询。缩短了跟踪查询包裹的时间。
结合上述方案发现，当前在国际性地物流体系中，鲜少有针对货物订单的具体特性信息进行分析，从而得到货物运输进度追踪信息，同时也欠缺进一步针对货物运输进度追踪信息进行再度处理，通常只是简单地获取和显示物流信息，导致影响人员对货物位置和运输状态的及时了解，增加了物流显示追踪进度与物流实际进度之间的相互差异性，可能会给货物的准时交付带来负面影响，增加了物流的延误风险。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于国际运输的货物订单进度跟踪管理***，能够有效解决上述背景技术中涉及的问题。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于国际运输的货物订单进度跟踪管理***，包括：先验录入信息抓取模块，用于通过边缘管理服务器响应接收货物订单追踪请求，并经TMS服务器抓取货物订单先验录入信息。
先验录入信息预处理模块，用于定位所述货物订单追踪请求的响应接收时间节点，并预处理货物订单先验录入信息，得到货物订单的先行进度追踪数据。
先行进度追踪数据修正模块，用于根据所述货物订单的先行进度追踪数据，经修正处理得到货物订单的后继进度追踪数据。
WEB集显端，用于根据所述货物订单的后继进度追踪数据，并导入至预置WEB集显界面进行可视化追踪管理显示。
在上述方案的基础上，所述货物订单先验录入信息，具体包括：货物实体扫描三维图像、货物自体质量、货物属性、货物RFID附着标签信息、运输执行链路连通有向结构图。
在上述方案的基础上，所述预处理货物订单先验录入信息，具体处理过程包括：根据货物订单追踪请求的响应接收时间节点，标记为追踪请求时间节点，并获取与追踪请求时间节点邻接的历史中转集散节点，记为邻接中转集散节点。
根据所述运输执行链路连通有向结构图，从中映射邻接中转集散节点位置，并统计邻接中转集散节点对应的货运进度约束信息，包括同簇货物信息、在役执行子系链路以及在役执行载具。
根据货物实体扫描三维图像，从中提取货物实体体积，并根据货物自体质量，处理得到货物自体密度，经过数值拟合比对处理，得到货物实体的特征约束参量，根据所述同簇货物信息，并依据货物实体的特征约束参量的约束分析条件，同步处理得到在役执行载具的货物总体特征约束参量。
从云端SQLBase中提取在役执行载具在各种货物总体特征约束参量区间下的平均执行速率，从中筛分在役执行载具的平均执行速率。
通过TMS服务器抓取在役执行载具的物流日志，定位在役执行载具的运输启动时刻，并根据追踪请求时间节点，经处理得到在役执行载具的运输执行间隔时长。
根据货物RFID附着标签信息，统计货物RFID附着标签与邻接中转集散节点的RFID阅读器之间的通信失联时间点，并统计通信失联时间点中货物RFID附着标签的定格位置点，同步根据在役执行载具的运输启动时刻，经处理得到货物RFID附着标签的连通累计时长。
依据在役执行载具的平均执行速率与在役执行载具的运输执行间隔时长，处理得到在役执行载具的第一执行里程，并从在役执行子系链路中映射定位至第一执行里程的终端处，标记为货物理想所在点，统计货物理想所在点与接续中转集散节点的间隔路径长度，处理得到抵达接续中转集散节点的理想消耗时长。
在上述方案的基础上，所述在役执行载具的货物总体特征约束参量，具体是通过对货物实体的特征约束信息以及同簇货物信息进行数值量化分析处理，得到在役执行载具运输货物的约束处理量化结果，以作为判断货物对在役执行载具运输效率的影响程度。
在上述方案的基础上，所述经修正处理得到货物订单的后继进度追踪数据，具体包括：根据货物订单的先行进度追踪数据，包括货物理想所在点以及接续中转集散节点的预计抵达时间点。
从在役执行子系链路中映射通信失联时间点中货物RFID附着标签的定格位置点，标记为RFID标签失联位置点，统计在役执行载具在RFID标签失联位置点的已执行子系链路长度，根据货物RFID附着标签的连通累计时长，分析得到在役执行载具的参考预执行速率。
统计RFID标签失联位置点与货物理想所在点之间的间隔链路区域，记为链路影响区域，并从云端SQLBase中提取在役执行载具的运作影响参数，包括各运作影响因素的干扰界定值。
划分得到货物RFID附着标签的失联时段，统计链路影响区域内在役执行载具在货物RFID附着标签的失联时段中各运作影响因素的平均干扰值，并分析货物理想所在点的综合置信度。
从在役执行子系链路中映射提取在役执行载具的第一执行里程值，处理得到货物理想所在点对应的路径执行长度理想解，标记为。
从在役执行子系链路中定位对应的位置点，标记为追踪位置点。
提取追踪位置点与接续中转集散节点之间的间隔路径长度，分析得到抵达接续中转集散节点的预计时刻。
将追踪位置点以及抵达接续中转集散节点的预计时刻作为货物订单的后继进度追踪数据。
在上述方案的基础上，所述货物理想所在点的综合置信度，用于通过对在役执行载具的参考预执行速率以及链路影响区域内运作影响因素进行量化数值评估，分析出在役执行载具运行状态的数值评估结果，作为判定货物理想所在点定位置信程度的分析依据。
在上述方案的基础上，所述货物理想所在点对应的路径执行长度理想解，具体通过货物理想所在点对应的路径执行长度和综合置信度进行联合处理得到，用于对货物理想所在点对应的路径执行长度进行修正处理，并作为分析定位追踪位置点的依据。
在上述方案的基础上，所述在役执行载具的货物总体特征约束参量，具体约束条件为：。
其中，为在役执行载具的货物总体特征约束参量，/>为货物实体的特征约束参量，/>为同簇货物i的特征约束参量，/>、/>为设定货物实体以及同簇货物的特征约束参量的修正因子，i为各同簇货物的编号，/>，n为同簇货物总数。
在上述方案的基础上，所述货物理想所在点的综合置信度，具体约束条件为：。
其中，为货物理想所在点的综合置信度，/>为在役执行载具的参考预执行速率，/>为在役执行载具的平均执行速率，/>为在役执行载具的第d个运作影响因素的干扰界定值，/>为链路影响区域内在役执行载具在货物RFID附着标签的失联时段中第d个运作影响因素的平均干扰值，/>、/>为在役执行载具的执行速率以及运作影响因素的综合置信评估权值因子。
在上述方案的基础上，所述货物理想所在点对应的路径执行长度理想解，具体约束修正模型如下：。
其中，表示货物理想所在点对应的路径执行长度理想解，/>为在役执行载具的第一执行里程值，/>为货物理想所在点的综合置信度，/>为云端SQLBase中提取的在役执行载具的参照综合置信度，/>、/>为云端SQLBase中提取在役执行载具的单位偏差综合置信度对应的预增补执行路径长度以及预减损执行路径长度。
相对于现有技术，本发明的实施例至少具有如下有益效果：
（1）本发明通过提供一种基于国际运输的货物订单进度跟踪管理***，能够抓取货物订单先验录入信息进行处理得到先行进度追踪数据，并对先行追踪数据进行再分析得到货物订单的后继进度追踪数据，因而不仅有力弥补了目前物流追踪中鲜少有针对货物订单具体特性信息进行分析而导致存在的不足，同时也进一步针对货物运输进度追踪信息进行再度处理，规避了目前只是简单地获取和显示物流信息而存在的弊端。
（2）本发明依据修正后得到的货物订单的后继进度追踪数据，并导入至预置WEB集显界面进行可视化追踪管理显示，使得人员能够对货物位置和运输状态进行及时了解，增加了物流显示追踪进度与物流实际进度之间的相互协调性和一致性，避免给货物的准时交付带来负面影响，进一步降低了物流的延误风险。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
图1为本发明的***模块连接示意图。
图2为本发明实施例所涉及的运输执行链路连通有向结构示意图。
附图标记：1、货物起始点，2、邻接中转集散节点，3、接续中转集散节点，4、货物目的地，5、在役执行子系链路。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“开孔”、“上”、“下”、“厚度”、“顶”、“中”、“长度”、“内”、“四周”等指示方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的组件或元件必须具有特定的方位，以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
请参阅图1所示，本发明实施例提供一种技术方案：一种基于国际运输的货物订单进度跟踪管理***，包括：先验录入信息抓取模块、先验录入信息预处理模块、先行进度追踪数据修正模块、WEB集显端。
在实施例中，所述一种基于国际运输的货物订单进度跟踪管理***，包括云端SQLBase，SQLBase是一种关系型数据库管理***，而云端SQLBase是指SQLBase数据库的云端部署版本，这种部署方式允许将SQLBase数据库***放置在云计算平台上，能够通过云服务技术进行访问和管理。
所述云端SQLBase用于存储各种执行载具在各种货物总体特征约束参量区间下的平均执行速率，存储各种执行载具的运作影响参数和参照综合置信度，存储各种执行载具的单位偏差综合置信度对应的预增补执行路径长度以及预减损执行路径长度，并存储各种属性货物的货物实体参照校核密度、货物实体参照校核质量和特征约束界定参量。
所述先验录入信息抓取模块，用于通过边缘管理服务器响应接收货物订单追踪请求，其中边缘管理服务器是指位于边缘计算网络中的服务器，用于管理和协调边缘设备的工作，并经TMS服务器抓取货物订单先验录入信息，TMS服务器是用于物流管理的服务器***，是能够管理货物运输、仓储、配送和交付等物流过程的关键组件，支持货物追踪、订单处理、库存管理、路径优化等功能。
要说明的是，货物订单先验录入信息指的是在货物实际进入物流***之前进行的必要准备记录，具体地，所述货物订单先验录入信息，具体包括：通过三维扫描仪获取的货物实体扫描三维图像、通过重量传感器采集的货物自体质量（单位为kg）、货物属性、货物RFID附着标签信息、运输执行链路连通有向结构图。
示例性地，货物属性指的是货物的分类，通常包括一般货物、易碎货物、液态货物等需要特殊处理和特殊运输条件的货物。
要注意的是，在国际物流中，货物上附着的RFID标签是一种无线识别货物的技术手段，通常贴在货物包装上，用于实现对货物的追溯管理、追踪和定位，使人员能够实时监控货物的位置和运输过程，把握货物的到达时间和状态，本实施例中涉及的RFID附着标签能够主动发射信号，物流集散中转节点中设置的读取器能够扫描识别货物RFID附着标签信息，实现了解货物的实时位置，但RFID标签的信号覆盖范围通常有限，因此本发明结合RFID标签，并依据货物订单先验录入信息分析得到邻接中转集散节点以及在邻接中转集散节点的同簇货物信息、在役执行子系链路以及在役执行载具，根据在役执行子系链路以及在役执行载具的具体运输特性进一步深度分析得到货物理想所在点位置，能够提高物流管理的精确性、可靠性和效率，并有助于降低物流成本、提高客户满意度，增强物流链的可见性和控制性。
所述先验录入信息预处理模块，用于定位所述货物订单追踪请求的响应接收时间节点，并预处理货物订单先验录入信息，得到货物订单的先行进度追踪数据，包括货物理想所在点以及接续中转集散节点的预计抵达时间点。
具体地，所述预处理货物订单先验录入信息，具体处理过程包括：根据货物订单追踪请求的响应接收时间节点，标记为追踪请求时间节点，并获取与追踪请求时间节点邻接的历史中转集散节点，记为邻接中转集散节点。
根据所述运输执行链路连通有向结构图，从中映射邻接中转集散节点位置，并统计邻接中转集散节点对应的货运进度约束信息，包括同簇货物信息、在役执行子系链路以及在役执行载具。
应注意的是，所述邻接中转集散节点为货物最近一次进行集散中转扫描的物流中转站，同簇货物信息为与货物处于同一在役执行载具上的所有其他货物信息，同簇货物信息包括各同簇货物的货物实体扫描三维图像、货物自体质量和货物属性，在役执行子系链路为货物当前处于的物流子系链路，物流子系链路即为相邻两个中转集散节点之间间隔的路径，在役执行载具为当前承载货物的运输工具，示例性地，运输工具包括卡车、船舶、飞机等。
如图2所示，为本发明实施例所涉及的运输执行链路连通有向结构示意图，图中，货物实体从货物起始点（1）出发，通过多个中转集散节点以及子系链路传输至货物目的地，特别要说明的是，图中（2）为所述的邻接中转集散节点，此时在役执行载具处于在役执行子系链路（5）中运输货物，同时对应的接续中转集散节点在图中为标记（3），图中（4）为最终的货物目的地，要注意的是，在另一具体实施例中，由于货物订单先验录入信息中覆盖的具体数据的差异性，且货物持续处于动态性运输状态，因此，具体的中转集散节点数目以及在役执行子系链路位置也会存在差异化，并不局限于图中所示的数目以及位置的限制。
根据货物实体扫描三维图像，从中提取货物实体体积，并根据货物自体质量，处理得到货物自体密度，经过数值拟合比对处理，得到货物实体的特征约束参量，根据所述同簇货物信息，并依据货物实体的特征约束参量的约束分析条件，同步处理得到在役执行载具的货物总体特征约束参量。
应理解的是，所述处理得到货物自体密度，具体包括：根据货物自体质量以及货物实体体积，并带入表达式：，得到货物自体密度/>，其中，/>为货物自体质量，为货物实体体积。
从云端SQLBase中提取在役执行载具的应用信息，包括运作影响参数以及在各种货物总体特征约束参量区间下的平均执行速率，从中筛分在役执行载具的平均执行速率，并标记为。
通过TMS服务器抓取在役执行载具的物流日志，物流日志是对物流过程中事件和活动的详细记录，这些日志包含了物流运输、仓储、配送等环节中发生的各种信息和事件，包括运输载具的类型、车牌号、启用信息、司机信息等，从在役执行载具的物流日志中定位在役执行载具的运输启动时刻，即货物从邻接中转集散节点的发出时刻，并根据追踪请求时间节点，经差值处理得到在役执行载具的运输执行间隔时长。
根据货物RFID附着标签信息，统计货物RFID附着标签与邻接中转集散节点的RFID阅读器之间的通信失联时间点，并统计通信失联时间点中货物RFID附着标签的定格位置点，同步根据在役执行载具的运输启动时刻，经差值处理得到货物RFID附着标签的连通累计时长/>。
要解释的是，RFID阅读器是用于读取和解码RFID标签中信息的设备，可通过无线电频率与RFID标签之间进行通信，并收集RFID标签中存储的数据，当RFID标签踏入至RFID阅读器可读取范围时，RFID阅读器能够无线激活标签，确定货物所在的具***置，然后将这些数据与物流***进行集成处理，实现实时的货物定位和追踪。
应理解的是，所述在役执行载具的运输执行间隔时长，即为：在役执行载具的运输启动时刻与追踪请求时间节点之间间隔的时差，数值呈现形式为：，其中为追踪请求时间节点，/>为在役执行载具的运输启动时刻，/>为在役执行载具的运输执行间隔时长。
进一步要说明的是，所述货物RFID附着标签的连通累计时长，具体为：货物RFID附着标签与邻接中转集散节点的RFID阅读器之间的通信失联时间点和在役执行载具的运输启动时刻之间的间隔时差，数值呈现形式为：，其中/>为货物RFID附着标签与邻接中转集散节点的RFID阅读器之间的通信失联时间点，/>为在役执行载具的运输启动时刻，/>为货物RFID附着标签的连通累计时长。
将在役执行载具的平均执行速率与在役执行载具的运输执行间隔时长进行乘积，即：，处理得到在役执行载具的第一执行里程，其中，/>为在役执行载具的平均执行速率，/>为在役执行载具的运输执行间隔时长，/>为在役执行载具的第一执行里程值，并从在役执行子系链路中映射定位至第一执行里程的终端处，标记为货物理想所在点，并统计货物理想所在点与接续中转集散节点的间隔路径长度，同时根据在役执行载具的平均执行速率/>，通过将货物理想所在点与接续中转集散节点之间的间隔路径长度除以在役执行载具的平均执行速率，处理得到抵达接续中转集散节点的理想消耗时长，数值呈现形式为：/>，其中，/>为货物理想所在点与接续中转集散节点的间隔路径长度，/>为在役执行载具的平均执行速率，/>为抵达接续中转集散节点的理想消耗时长。
具体地，所述在役执行载具的货物总体特征约束参量，具体是通过对货物实体的特征约束信息以及同簇货物信息进行数值量化分析处理，得到在役执行载具运输货物的约束处理量化结果，以作为判断在役执行载具运输效率的影响因素。
具体地，所述在役执行载具的货物总体特征约束参量，通过利用云计算处理，将货物实体的特征约束参量以及各同簇货物的特征约束参量进行结合处理，具体约束条件为：。
其中，为在役执行载具的货物总体特征约束参量，/>为货物实体的特征约束参量，/>为同簇货物i的特征约束参量，/>、/>为设定货物实体以及同簇货物的特征约束参量的修正因子，i为各同簇货物的编号，/>，n为同簇货物总数。
在另一具体实施例中，所述在役执行载具的货物总体特征约束参量还可使用TMS物流服务器进行采集抓取。
本实施例中，评估在役执行载具的货物总体特征约束参量，有助于准确评估不同特征货物对在役执行载具运输效率的影响，同一执行载具传输不同特征约束参量的货物，在运输执行速度上会呈明显差异，如大体积或重量较大的货物可能需要更多的空间和物力来进行装卸和运输，这可能导致运输速度相对较慢，易碎或危险货物可能需要额外的特殊处理和保护措施，在运输过程中需要更为谨慎，这可能会减缓运输速度，此类因素都对执行载具的运输执行速度产生直接或间接的影响，针对此维度进行分析，有助于进一步提高对在役执行载具传输速度进行评估的精确性，为后续的物流追踪定位提供切实可靠的数据保障。
进一步地，所述货物实体的特征约束参量，具体约束条件为：。
其中，为货物实体的特征约束参量，/>、/>为货物自体密度和货物自体质量，、/>和/>为云端SQLBase中与货物属性一致的货物实体参照校核密度、货物实体参照校核质量和特征约束界定参量，/>、/>为预设货物自体密度及货物自体质量特征约束权重比例系数。
所述货物实体的特征约束参量，用于通过对货物实体的特征约束信息进行约束量化处理，得到货物实体的特征约束处理量化结果，作为判断在役执行载具运输效率的影响因素。
进一步地，所述同簇货物i的特征约束参量的具体约束条件为：，其中，/>为同簇货物i的特征约束参量，/>、/>为同簇货物i的自体密度和自体质量，/>、/>和/>为云端SQLBase中与同簇货物i属性一致的货物实体参照校核密度、货物实体参照校核质量和特征约束界定参量，/>、/>为预设货物自体密度及货物自体质量特征约束权重比例系数。
所述先行进度追踪数据修正模块，用于根据所述货物订单的先行进度追踪数据，经修正处理得到货物订单的后继进度追踪数据，包括追踪位置点以及抵达接续中转集散节点的预计时刻。
具体地，所述经修正处理得到货物订单的后继进度追踪数据，具体包括：根据货物订单的先行进度追踪数据，包括货物理想所在点以及接续中转集散节点的预计抵达时间点，其中接续中转集散节点的预计抵达时间点为：追踪请求时间节点叠加抵达接续中转集散节点的理想消耗时长/>后的触及时间点。
从在役执行子系链路中映射通信失联时间点中货物RFID附着标签的定格位置点，标记为RFID标签失联位置点，统计在役执行载具在RFID标签失联位置点的已执行子系链路长度，并记为，根据货物RFID附着标签的连通累计时长/>，导入表达式：/>，分析得到在役执行载具的参考预执行速率，其中，/>为在役执行载具在RFID标签失联位置点的已执行子系链路长度，/>为在役执行载具的参考预执行速率，/>为货物RFID附着标签的连通累计时长。
统计RFID标签失联位置点与货物理想所在点之间的间隔链路区域，记为链路影响区域，并从云端SQLBase中提取在役执行载具的运作影响参数，包括各运作影响因素的干扰界定值。
依据货物RFID附着标签与邻接中转集散节点的RFID阅读器之间的通信失联时间点作为关联起始时间点，并将追踪请求时间节点/>作为关联截止时间点，将关联起始时间点与关联截止时间点之间的间隔时段作为货物RFID附着标签的失联时段，划分得到货物RFID附着标签的失联时段，从气象平台和GIS地理平台统计链路影响区域内在役执行载具在货物RFID附着标签的失联时段中各运作影响因素的平均干扰值，并分析货物理想所在点的综合置信度，所述货物理想所在点的综合置信度，用于通过对在役执行载具的参考预执行速率以及链路影响区域内运作影响因素进行量化数值评估，分析出在役执行载具运行状态的数值评估结果，作为判定货物理想所在点定位置信程度的分析依据。
进一步要明白的是，所述从气象平台和GIS地理平台统计链路影响区域内在役执行载具在货物RFID附着标签的失联时段中各运作影响因素的平均干扰值，具体包括，以本实施例中涉及的在役执行载具为卡车为例，可以从GIS地理平台统计链路影响区域内卡车在货物RFID附着标签的失联时段中各运作影响因素的平均干扰值包括但不限于地形平均起伏度、地形平均弯道曲率、地势平均高度等维度影响卡车传输速度的地形影响因素，还包括平均气温、平均降水量、地表平均风速以及地表平均能见度等维度影响卡车传输速度的气象影响因素。
在另一实施例中，在役执行载具还包括船以及飞机等，船类执行载具的运作影响因素包括但不限于平均风速、洋流平均速度、平均降雨量以及平均浪高值等维度影响船运速度的气象因素以及水体介质的影响因素，同时，飞机执行载具的运作影响因素包括但不限于：与飞机飞行高度一致的空间平均气压、空间平均风速、空间平均能见度等抑制飞行速度的空间影响因素。
具体地，所述货物理想所在点的综合置信度可通过数据融合算法进行分析提取，通过将不同来源的数据融合，以进行位置预测和置信度评估，可以提供货物理想所在点的置信度评分，同时也可采用如下约束条件进行分析提取，具体约束条件为：。
其中，为货物理想所在点的综合置信度，/>为在役执行载具的参考预执行速率，/>为在役执行载具的平均执行速率，/>为在役执行载具的第d个运作影响因素的干扰界定值，/>为链路影响区域内在役执行载具在货物RFID附着标签的失联时段中第d个运作影响因素的平均干扰值，/>、/>为在役执行载具的执行速率以及运作影响因素的综合置信评估权值因子。
本实施例通过分析货物理想所在点的综合置信度，进一步对货物位置信息做出数值化的可靠程度评估处理，能够评判出当前货物理想所在点定位的置信程度，以此约束能够更加提高后续货物订单进度追踪的精准性。
从在役执行子系链路中映射提取在役执行载具的第一执行里程值，所述在役执行载具的第一执行里程值就是货物理想所在点与邻接中转集散节点之间间隔的路径执行长度，并导入修正模型：。
处理得到货物理想所在点对应的路径执行长度理想解，所述货物理想所在点对应的路径执行长度理想解，具体通过货物理想所在点对应的路径执行长度和综合置信度进行联合带入约束修正模型处理得到，用于对货物理想所在点对应的路径执行长度进行修正处理，并作为分析定位追踪位置点的依据。
本实施例中，通过处理得到货物理想所在点对应的路径执行长度理想解，可以更准确地预测货物的到达时间和位置，提高货物追踪定位的精准度，并增强客户对物流服务的信任和满意度，使客户能够更准确地得知预计收货时间，从而提前做好接收准备。
在另一实施例中，货物理想所在点对应的路径执行长度理想解还可利用现代GPS***以及Dijkstra算法进行追踪提取，但出于考虑到GPS***受地理地形干扰因素以及载具是否支持高精度定位等因素的影响，结合上述修正模型可以更加快速高效的准确定位货物当前位置。
其中，为货物理想所在点的综合置信度，/>为在役执行载具的第一执行里程值，/>为云端SQLBase中提取的在役执行载具的参照综合置信度，/>、/>为云端SQLBase中提取在役执行载具的单位偏差综合置信度对应的预增补执行路径长度以及预减损执行路径长度。
从在役执行子系链路中定位对应的位置点，标记为追踪位置点。
提取追踪位置点与接续中转集散节点之间的间隔路径长度，并提取追踪位置点与邻接中转集散节点之间的间隔路径长度/>，分析得到在役执行载具抵达接续中转集散节点的预计消耗时长，数值处理式为：/>，/>为在役执行载具抵达接续中转集散节点的预计消耗时长，/>为追踪位置点与邻接中转集散节点之间的间隔路径长度，/>为追踪位置点与接续中转集散节点之间的间隔路径长度，/>为在役执行载具的运输执行间隔时长，分析得到抵达接续中转集散节点的预计时刻，即追踪请求时间节点/>叠加在役执行载具抵达接续中转集散节点的预计消耗时长/>后的触及时间点。
将追踪位置点以及抵达接续中转集散节点的预计时刻作为货物订单的后继进度追踪数据。
还需要解释的是，若接续中转集散节点的RFID阅读器感知到货物RFID附着标签，则可根据RFID阅读器对货物RFID附着标签的具体感知位置点进行提取得到货物订单具体的追踪位置点。
所述WEB集显端，用于根据所述货物订单的后继进度追踪数据，并导入至预置WEB集显界面进行可视化追踪管理显示。
在实施例中，本发明依据修正后得到的货物订单的后继进度追踪数据，并导入至预置WEB集显界面进行可视化追踪管理显示，使得人员能够对货物位置和运输状态进行及时了解，增加了物流显示追踪进度与物流实际进度之间的相互协调性和一致性，避免给货物的准时交付带来负面影响，进一步降低了物流的延误风险。
具体地，所述进行可视化追踪管理显示，具体包括：根据预置WEB集显界面的物流地图，从中定位追踪位置点并标记为货物当前预测位置点进行显示，同时显示货物的已执行传输路径以及抵达接续中转集散节点的预计时刻。
在实施例中，本发明通过提供一种基于国际运输的货物订单进度跟踪管理***，能够抓取货物订单先验录入信息进行处理得到先行进度追踪数据，并对先行追踪数据进行再分析得到货物订单的后继进度追踪数据，因而不仅有力弥补了目前物流追踪中鲜少有针对货物订单具体特性信息进行分析而导致存在的不足，同时也进一步针对货物运输进度追踪信息进行再度处理，规避了目前只是简单地获取和显示物流信息而存在的弊端。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明，只要不偏离本发明的结构或者超越本发明所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种基于国际运输的货物订单进度跟踪管理***，其特征在于，包括：
先验录入信息抓取模块，用于通过边缘管理服务器响应接收货物订单追踪请求，并经TMS服务器抓取货物订单先验录入信息；
先验录入信息预处理模块，用于定位所述货物订单追踪请求的响应接收时间节点，并预处理货物订单先验录入信息，得到货物订单的先行进度追踪数据；
先行进度追踪数据修正模块，用于根据所述货物订单的先行进度追踪数据，经修正处理得到货物订单的后继进度追踪数据；
WEB集显端，用于根据所述货物订单的后继进度追踪数据，并导入至预置WEB集显界面进行可视化追踪管理显示；
所述货物订单先验录入信息，具体包括：货物实体扫描三维图像、货物自体质量、货物属性、货物RFID附着标签信息、运输执行链路连通有向结构图；
所述预处理货物订单先验录入信息，具体处理过程包括：
根据货物订单追踪请求的响应接收时间节点，标记为追踪请求时间节点，并获取与追踪请求时间节点邻接的历史中转集散节点，记为邻接中转集散节点；
根据所述运输执行链路连通有向结构图，从中映射邻接中转集散节点位置，并统计邻接中转集散节点对应的货运进度约束信息，包括同簇货物信息、在役执行子系链路以及在役执行载具；
根据货物实体扫描三维图像，从中提取货物实体体积，并根据货物自体质量，处理得到货物自体密度，经过数值拟合比对处理，得到货物实体的特征约束参量，根据所述同簇货物信息，并依据货物实体的特征约束参量的约束分析条件，同步处理得到在役执行载具的货物总体特征约束参量；
从云端SQLBase中提取在役执行载具在各种货物总体特征约束参量区间下的平均执行速率，从中筛分在役执行载具的平均执行速率；
通过TMS服务器抓取在役执行载具的物流日志，定位在役执行载具的运输启动时刻，并根据追踪请求时间节点，经处理得到在役执行载具的运输执行间隔时长；
根据货物RFID附着标签信息，统计货物RFID附着标签与邻接中转集散节点的RFID阅读器之间的通信失联时间点，并统计通信失联时间点中货物RFID附着标签的定格位置点，同步根据在役执行载具的运输启动时刻，经处理得到货物RFID附着标签的连通累计时长；
依据在役执行载具的平均执行速率与在役执行载具的运输执行间隔时长，处理得到在役执行载具的第一执行里程，并从在役执行子系链路中映射定位至第一执行里程的终端处，标记为货物理想所在点，统计货物理想所在点与接续中转集散节点的间隔路径长度，处理得到抵达接续中转集散节点的理想消耗时长；
所述经修正处理得到货物订单的后继进度追踪数据，具体包括：
根据货物订单的先行进度追踪数据，包括货物理想所在点以及接续中转集散节点的预计抵达时间点；
从在役执行子系链路中映射通信失联时间点中货物RFID附着标签的定格位置点，标记为RFID标签失联位置点，统计在役执行载具在RFID标签失联位置点的已执行子系链路长度，根据货物RFID附着标签的连通累计时长，分析得到在役执行载具的参考预执行速率；
统计RFID标签失联位置点与货物理想所在点之间的间隔链路区域，记为链路影响区域，并从云端SQLBase中提取在役执行载具的运作影响参数，包括各运作影响因素的干扰界定值；
划分得到货物RFID附着标签的失联时段，统计链路影响区域内在役执行载具在货物RFID附着标签的失联时段中各运作影响因素的平均干扰值，并分析货物理想所在点的综合置信度；
从在役执行子系链路中映射提取在役执行载具的第一执行里程值，处理得到货物理想所在点对应的路径执行长度理想解，标记为；
从在役执行子系链路中定位对应的位置点，标记为追踪位置点；
提取追踪位置点与接续中转集散节点之间的间隔路径长度，分析得到抵达接续中转集散节点的预计时刻；
将追踪位置点以及抵达接续中转集散节点的预计时刻作为货物订单的后继进度追踪数据；
所述货物理想所在点的综合置信度，具体约束条件为：
；
其中，为货物理想所在点的综合置信度，/>为在役执行载具的参考预执行速率，/>为在役执行载具的平均执行速率，/>为在役执行载具的第d个运作影响因素的干扰界定值，/>为链路影响区域内在役执行载具在货物RFID附着标签的失联时段中第d个运作影响因素的平均干扰值，/>、/>为在役执行载具的执行速率以及运作影响因素的综合置信评估权值因子。
2.根据权利要求1所述的一种基于国际运输的货物订单进度跟踪管理***，其特征在于：所述在役执行载具的货物总体特征约束参量，具体是通过对货物实体的特征约束信息以及同簇货物信息进行数值量化分析处理，得到在役执行载具运输货物的约束处理量化结果，以作为判断货物对在役执行载具运输效率的影响程度。
3.根据权利要求2所述的一种基于国际运输的货物订单进度跟踪管理***，其特征在于：所述货物理想所在点的综合置信度，用于通过对在役执行载具的参考预执行速率以及链路影响区域内运作影响因素进行量化数值评估，分析出在役执行载具运行状态的数值评估结果，作为判定货物理想所在点定位置信程度的分析依据。
4.根据权利要求3所述的一种基于国际运输的货物订单进度跟踪管理***，其特征在于：所述货物理想所在点对应的路径执行长度理想解，具体通过货物理想所在点对应的路径执行长度和综合置信度进行联合处理得到，用于对货物理想所在点对应的路径执行长度进行修正处理，并作为分析定位追踪位置点的依据。
5.根据权利要求4所述的一种基于国际运输的货物订单进度跟踪管理***，其特征在于：所述在役执行载具的货物总体特征约束参量，具体约束条件为：；
其中，为在役执行载具的货物总体特征约束参量，/>为货物实体的特征约束参量，为同簇货物i的特征约束参量，/>、/>为设定货物实体以及同簇货物的特征约束参量的修正因子，i为各同簇货物的编号，/>，n为同簇货物总数。
6.根据权利要求5所述的一种基于国际运输的货物订单进度跟踪管理***，其特征在于：所述货物理想所在点对应的路径执行长度理想解，具体约束修正模型如下：
；
其中，表示货物理想所在点对应的路径执行长度理想解，/>为在役执行载具的第一执行里程值，/>为货物理想所在点的综合置信度，/>为云端SQLBase中提取的在役执行载具的参照综合置信度，/>、/>为云端SQLBase中提取在役执行载具的单位偏差综合置信度对应的预增补执行路径长度以及预减损执行路径长度。
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