CN107133849A - 一种基于云计算技术的农产品交易管理系统及其方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于云计算技术的农产品交易管理系统及方法,所述农产品交易管理系统包括产品数据模块、产品支撑模块和产品终端平台,所述产品数据模块分别与所述产品支撑模块和所述产品终端平台通讯连接,所述产品数据模块收集整合所述产品支撑模块和所述产品终端平台的数据,并将整合后数据传输至所述产品终端平台供供应商和消费者查看,所述产品支撑模块包括检测模块,所述检测模块用于对农产品进行检测分类,本发明通过所述检测模块对农产品无损检测分辨品质好坏;通过所述产品数据模块对各数据的收集整理,使农产品交易各环节都处于可知的情况,可通过对数据的分析发现问题并提前进行处理。
Description
技术领域
本发明涉及云计算技术领域,具体涉及一种基于云计算技术的农产品交易管理系统及其方法。
背景技术
中国作为农业大国,农业是国民经济发展的基础,利用以互联网、移动通信网为基础的信息技术,以物联网技术和云计算技术等为代表的新兴技术发展现代农业,将是未来相当长时间国家坚持的一项基本国策。《国家新型城镇化规划(2014-2020年)》第二十一章第三节提到,要完善农产品流通体系,统筹规划农产品市场流通网络布局,重点支持重要农产品集散地、产地信息、优势农产品产地批发市场建设,加强农产品期货市场建设。加快培育农产品信息的现代流通方式和新型流通业态,大力发展农产品流通数据采集、快捷高效配送、降低流通费用、强化农产品商标和地理标志保护等服务。
随着电子商务的崛起,消费者通过电商平台能够随时随地的购买到自己需要的商品。随着电商平台的不断发展、完善和消费者消费观念的转变,基于互联网的交易系统逐步得到更多的年轻消费者的认同,但是对于一个家庭来说,商品的购买需求远远没有对农产品的购买需求大,为了解决吃饭问题,每个家庭每天都要购买一定量的农产品作为烹饪的材料。虽然现有的电商平台也提供农产品的交易,但现在线上的农产品交易市场无法对农产品的品质进行全面的展示,这就导致消费者在线上购买农产品时无法分辨农产品的好坏。
鉴于上述缺陷,本发明创作者经过长时间的研究和实践终于获得了本发明。
发明内容
为解决上述技术缺陷,本发明采用的技术方案在于,提供一种基于云计算技术的农产品交易管理系统,所述农产品交易管理系统包括产品数据模块、产品支撑模块和产品终端平台,所述产品数据模块分别与所述产品支撑模块和所述产品终端平台通讯连接,所述产品数据模块收集整合所述产品支撑模块和所述产品终端平台的数据,并将整合后数据传输至所述产品终端平台供供应商和消费者查看,所述产品支撑模块包括检测模块,所述检测模块用于对农产品进行检测分类。
较佳的,所述检测模块包括检测系统和检测设备,所述检测设备包括分类输送线、激光散斑检测设备,农产品通过所述激光散斑检测设备检测品质,并由所述检测系统控制所述分类输送线对不同品质农产品进行分别输送。
较佳的,所述产品数据模块包括数据收集中心以及数据库,所述数据收集中心从所述产品支撑模块和所述产品终端平台采集获取数据,并将所述数据存储至所述数据库。
较佳的,所述产品数据模块还包括数据整合中心、数据计算中心和数据服务中心,所述数据整合中心通过对所述数据进行处理形成统一格式的农产品数据,并将整合后的所述农产品数据存储在所述数据整合中心,所述数据计算中心通过云计算技术对所述农产品数据进行虚拟化存储和数据挖掘,所述数据服务中心根据所述数据计算中心的计算结果统一部署农产品资源调度并向所述产品支撑模块发送调度请求。
较佳的,所述产品支撑模块还包括仓库模块、物流模块,所述仓库模块对农产品进行储存,并对仓库储存环境进行实时监控;所述物流模块在接收所述数据服务中心的调度请求后对农产品进行物流运输。
较佳的,一种使用所述农产品交易管理系统的农产品交易管理方法,包括步骤:
S1,所述产品数据模块对供货商在所述产品终端平台上传的农产品供应信息收集整合,并根据所述农产品供应信息建立第一交易任务模型;
S2,所述产品数据模块根据所述第一交易任务模型创建接收储存预测方案并向所述产品支撑模块发送调度请求,所述产品支撑模块根据所述调度请求,接受并储存农产品,在储存前通过所述检测模块对农产品进行检测分类;
S3,所述产品数据模块将所述产品支撑模块的数据收集整合至所述第一交易任务模型中,构建成第二交易任务模型,并将所述第二交易任务模型传输至所述产品终端平台上;消费者通过所述产品终端平台查看各类所述第二交易任务模型的信息并提交消费意向数据;
S4,所述产品数据模块将所述消费意向数据收集整合至所述第二交易任务模型中,构建第三交易任务模型,并根据所述第三交易任务模型创建接收配送预测方案;
S5,所述产品支撑模块根据所述配送预测方案完成农产品的配送后,所述产品终端平台接受消费者的交易完结数据,所述产品数据模块将所述交易完结数据收集整合至所述第三交易任务模型中,构建第四交易任务模型,并对所述第四交易任务模型进行存储,交易任务完结。
较佳的,所述步骤S2中所述检测模块具体检测步骤为:通过所述激光散斑检测设备获取测试产品散斑图样,通过所述激光散斑检测设备对所述测试产品散斑图样进行数据采集并对所述数据进行处理,计算相差值K和新鲜值C,通过所述相差值K判断产品的损坏率,通过所述新鲜值C判断产品的新鲜度,并由所述检测系统控制所述分类输送线对不同品质农产品进行分别运输。
较佳的,所述相差值K的计算公式为:
所述新鲜值C的计算公式为:
其中,N为对同一测试产品散斑图样采集数据的次数,Ii为所述激光散斑检测设备对同一测试产品第i次采集所采集到的像素值,为所述激光散斑检测设备对同一测试产品采集的像素平均值,为所述激光散斑检测设备对标准样品散斑图样采集的像素平均值,为所述激光散斑检测设备对标准样品散斑图样采集的像素标准差值。
较佳的,所述步骤S1具体为:所述数据收集中心收集供货商的农产品供应信息;所述数据整合中心分析整合所述农产品供应信息并建立所述第一交易任务模型。
较佳的,所述步骤S2具体为:所述数据计算中心从所述数据整合中心提取所述第一交易任务模型,并通过云计算对所述第一交易任务模型的数据挖掘,创建接收储存预测方案;所述数据服务中心根据所述接收储存预测方案向所述产品支撑模块发送所述调度请求;所述产品支撑模块接受所述调度请求后,通过所述物流模块将农产品运输入仓;在入库时通过所述检测模块对农产品进行检测分类;所述仓库模块将农产品分类储存在库房中,并在储存时对农产品进行实时监控;通过所述数据收集中心对物流数据、检测数据、仓库数据收集并上传存储在所述数据库内。
与现有技术比较本发明的有益效果在于:1,通过所述检测模块对农产品无损检测分辨品质好坏,方便消费者选择的同时供货商也可以就不同品质的产品进行分别标价,便于分类销售;2,通过所述产品数据模块对各数据的收集整理,使农产品交易各环节都处于可知的情况,可通过对数据的分析发现问题并提前进行处理;3,通过对所述产品支撑模块的实时监控,使系统管理更加有序进行,遇到问题可以及时处理。
附图说明
图1是本发明所述农产品交易管理系统的功能图;
图2是本发明所述农产品交易管理系统的优选功能图;
图3是所述检测模块的工作流程图。
图中数字表示:
1-产品数据模块;2-产品支撑模块;3-产品终端平台;11-数据整合中心;12-数据计算中心;13-数据服务中心;14-数据库;15-数据收集中心;21-物流模块;22-检测模块;23-仓库模块;31-供货商主机;32-消费者主机;33-交易服务平台;221-输送线;222-激光检测设备;223-连杆;224-自动贴标机;2221-光源装置模块;2222-图像采集模块;2223-光学图像处理模块。
具体实施方式
以下结合附图,对本发明上述的和另外的技术特征和优点作更详细的说明。
实施例一
本发明涉及一种基于云计算技术的农产品交易管理系统,其功能图如图1所示,其包括产品数据模块1、产品支撑模块2和产品终端平台3,所述产品数据模块1分别与所述产品支撑模块2和所述产品终端平台3通讯连接。
所述产品数据模块1包括数据整合中心11、数据计算中心12、数据服务中心13、数据收集中心15以及数据库14,所述数据收集中心15对所述产品支撑模块2和所述产品终端平台3收集获取多源异构数据,并将所述多源异构数据存储至所述数据库14;所述数据整合中心11通过对所述多源异构数据进行异构映射和数据融合处理形成统一格式的农产品数据,并建立交易任务模型,将整合后的所述农产品数据存储在所述交易任务模型中,所述数据计算中心12从所述数据整合中心11中提取所述交易任务模型并通过云计算技术对所述交易任务模型进行虚拟化存储和数据挖掘形成预测方案,由所述数据服务中心13根据所述数据计算中心12的所述预测方案统一部署农产品交易任务调度并向所述产品支撑模块2发送调度请求。
所述产品支撑模块2包括物流模块21、检测模块22、仓库模块23。所述仓库模块23对农产品进行储存,并对库存和仓库储存环境进行实时监控;所述物流模块21在接收所述数据服务中心的调度请求后对农产品进行物流运输监控;所述检测模块22在进出仓库时对农产品进行质量检测。
所述产品终端平台3为包括农产品交易、农产品信息咨询为一体的线上平台,供货商通过所述产品终端平台3上传农产品供应信息,消费者通过所述产品终端平台3查看所述交易任务模型。
实施例二
图2为本发明农产品交易管理系统的优选功能图。所述系统包括产品数据模块1、产品支撑模块2和产品终端平台3。
所述产品数据模块1包括数据整合中心11、数据计算中心12、数据服务中心13、数据收集中心15以及数据库14。
所述数据收集中心15通过对所述产品支撑模块2和所述产品终端平台3中数据的收集,实现快速获取农产品数据,所述农产品数据包括农产品大小、重量、种类、产地、形状、数量、物流数据、检测数据、仓库数据。所述数据收集中心15包括平台数据中心,所述平台数据中心通过记录使用者在所述产品终端平台3的操作,对所述产品终端平台3中数据进行收集,具体收集数据为农产品供应信息、消费意向数据和交易完结数据。
所述数据整合中心11根据所述农产品供应信息构建交易任务模型,对所述交易任务模型相关数据进行系统整合,转化为统一格式的数据形式,存储在所述交易任务模型内;在交易任务完成后将所述交易任务模型上传并存储在所述数据库14中。
所述数据计算中心12从所述数据整合中心11提取所述交易任务模型,并通过云计算技术对所述交易任务模型中数据进行虚拟化存储和数据挖掘,具体是以云计算技术为支撑,通过系统对各类历史所述交易任务模型的分析整理挖掘,构建各种模拟模型,创建预测方案,深度挖掘模型潜在的价值,形成对农产品交易服务有用的信息和知识,为海量用户提供快捷、个性化农产品交易服务和预测方案,并实现现有实物储存与计算信息资源共享,为所述产品支撑模块2提供硬件资源支撑。
所述数据服务中心13根据所述数据计算中心12的分析结果统一部署农产品交易服务,向所述产品支撑模块2发送调度请求。具体地,所述数据服务中心13以所述数据计算中心12为支撑,对所述预测方案进行智能化的分析和处理,推断出合理的产品调度请求,使各类农产品需求和供应问题都可以迅速得到解决。
所述产品支撑模块2包括物流模块21、检测模块22、仓库模块23。
所述检测模块22包括检测系统和检测设备。所述检测设备包括分类输送线、激光散斑检测设备,农产品在所述分类输送线上通过所述激光散斑检测设备检测品质,由所述检测系统控制所述检测设备对不同品质农产品进行分别运输。设置于所述数据收集中心15的检测数据中心将检测数据上传并存储在所述数据库14中,所述数据整合中心11从所述数据库14中调取整合所述检测数据并将整合后的数据存储在所述交易任务模型。销售者和消费者查看所述交易任务模型的信息,不仅能让销售者对不同品质的农产品进行分别标价,便于销售;也让消费者对所要购买农产品有直观的外形品质的了解,方便消费者区分选择,避免了线上平台交易造成的实物与描述差异过大的问题。
所述仓库模块23将所述检测模块22分类后的不同品质的农产品进行分别储存。具体的根据农产品的种类、品质使用不同的储存方式,一般的分为常规储存、冷库储存、气调储存。所述仓库模块23包括仓库控制系统与监测设备;所述监测设备用于实时监测仓库的环境参数,包括温度计、湿度计、空气监测仪,根据不同的需求还可以包括其他监测设备。所述仓库控制系统根据库房内所述温度计、所述湿度计以及所述空气监测仪的测量数据,对仓库的保温系统、气调系统、湿度系统设备统一控制,保证各库房中良好的储存环境。设置于所述数据收集中心15的仓库数据中心对所述仓库模块23的数据实时收集,保证管理者实时掌握仓库情况。对不同的农产品采用不同的储存方式,减少农产品因储存不当带来的损失,同时降低储存所需要的成本。
所述物流模块21包括物流调度和物流监控。所述物流调度是基于GIS技术和GPS技术进行农产品的物流调度工作。所述物流调度能够随时跟踪货运车辆与货物的运输情况,使货主及车主随时了解车辆与货物的位置与状态,保障整个物流过程的有效监控与快速运转。利用GIS强大的地理数据功能结合所述数据服务中心解决物流配送中心选址、配送模型构建、配送路线规划及优化等问题。所述物流监控主要是针对运输要求较高的农产品进行冷链物流信息的实时监控。通过车库中温湿度传感器采集车内储存环境信息,经过计算打包处理,通过设置于所述数据收集中心15的物流数据中心将物流数据发送到所述数据库14,所述产品数据模块1提取并处理所述物流数据后派发给管理人员,使管理人员对冷链物流信息实时了解全程进行监控。
所述产品终端平台3包括至少一消费者主机33、至少一供货商主机31和交易平台服务器32。供货商将农产品供应信息通过所述供货商主机31上传至所述交易平台服务器32,消费者查看所述交易平台服务器32上所述产品交易模型,通过所述消费者主机33向所述交易平台服务器32提交消费意向数据。所述交易平台服务器32通过所述将交易信息实时上传至所述数据库14,通过所述数据整合中心11进行整理分析存储,供货商通过所述交易平台服务器32查看交易信息数据,使供应商对各类农产品交易信息的了解,方便供应商进行产品定价销售。
实施例三
本发明涉及一种使用所述农产品交易管理系统的农产品交易管理方法,步骤具体是:
S1,所述产品数据模块1对供货商在所述产品终端平台3上传的农产品供应信息收集整合,并根据所述农产品供应信息建立第一交易任务模型;
S2,所述产品数据模块1根据所述第一交易任务模型创建接收储存预测方案并向所述产品支撑模块2发送调度请求,所述产品支撑模块2根据所述调度请求,接受并储存农产品,在储存前通过所述检测模块22对农产品进行检测分类;
S3,所述产品数据模块1将所述产品支撑模块2的数据收集整合至所述第一交易任务模型中,构建成第二交易任务模型,并将所述第二交易任务模型传输至所述产品终端平台3上;消费者通过所述产品终端平台3查看各类所述第二交易任务模型的信息并提交消费意向数据;
S4,所述产品数据模块1将所述消费意向数据收集整合至所述第二交易任务模型中,构建第三交易任务模型,并根据所述第三交易任务模型创建接收配送预测方案;
S5,所述产品支撑模块2根据所述配送预测方案完成农产品的配送后,所述产品终端平台3接受消费者的交易完结数据,所述产品数据模块1将所述交易完结数据收集整合至所述第三交易任务模型中,构建第四交易任务模型,并对所述第四交易任务模型进行存储,交易任务完结。
所述步骤S1具体为:供货商将农产品供应信息通过所述供货商主机31上传至所述交易平台服务器32,所述交易平台服务器32通过所述平台数据中心将所述农产品供应信息上传存储在所述数据库14内,具体的农产品供应信息包括产品供应地址、农产品种类、农产品数量;所述数据整合中心11从所述数据库14中提取所述农产品供应信息并建立第一交易任务模型。
所述步骤S2具体为:所述数据计算中心12从所述数据整合中心11提取所述第一交易任务模型,并通过云计算对所述第一交易任务模型的数据挖掘,创建接收储存预测方案;所述数据服务中心13根据所述数据计算中心12的接收储存预测方案向所述产品支撑模块2发送调度请求;所述产品支撑模块2接受所述调度请求后,通过所述物流模块21将农产品从供货地运输至仓库,通过所述物流数据中心对所述物流调度和所述物流监控中物流数据进行收集,如农产品运输车辆的使用情况、农产品运输车辆的具体位置,并将所述物流数据上传存储在所述数据库14内;在入库时通过所述检测模块22对农产品进行检测分类,通过所述检测数据中心对所述检测系统中农产品的检测数据进行收集,如农产品的大小、品质等数据,并将所述检测数据上传存储在所述数据库14内;将农产品分类储存在所述仓库模块23的库房中,并在储存时对农产品进行实时监控;通过所述仓库数据中心对所述仓库控制系统中仓库数据进行收集,如仓库温度计指数、湿度计指数,并将所述仓库数据上传存储在所述数据库14内;
所述步骤S3具体为:所述数据整合中心11调用所述数据库14中所述产品支撑模块2的数据,并将所述数据整合至所述第一交易任务模型中,构建第二交易任务模型,并将所述第二交易任务模型传输至所述交易平台服务器32上;消费者查看所述交易平台服务器32上各类所述第二交易任务模型的信息,选定所要购买的所述第二交易任务模型后,通过所述消费者主机33向所述交易平台服务器32提交消费意向数据,所述交易平台服务器32通过所述平台数据中心将所述消费意向数据上传存储在所述数据库14内;
所述步骤S4具体为:所述数据整合中心11从所述数据库14内提取所述消费意向数据,并整合至所述第二交易任务模型中,构建第三交易任务模型;所述数据计算中心12从所述数据整合中心11提取所述第三交易任务模型,并通过云计算对所述第三交易任务模型分析,构建配送预测方案;
所述步骤S5具体为:所述数据服务中心13根据所述配送预测方案向所述产品支撑模块2发送调度请求;所述产品支撑模块2接受所述调度请求后,对仓库中农产品进行装箱出库,通过所述物流模块21运输到目的地。通过所述物流数据中心对所述物流调度和所述物流监控中数据进行收集,如农产品运输车辆的具体位置等数据,并上传存储在所述数据库14内;将农产品交付给消费者后,消费者通过所述消费者主机33向所述交易平台服务器32提交交易完结数据,所述交易平台服务器32通过所述平台数据中心将所述交易完结数据上传存储在所述数据库14内;所述数据整合中心11从所述数据库14内提取所述交易完结数据,并整合至所述第三交易任务模型中,构建第四交易任务模型,并将所述第四交易任务模型上传存储在所述数据库14内,完成此次交易任务。
实施例四
所述检测模块22的工作流程图如图3所示,入库前的所述检测模块22具体流程为:
1)入库前事先在所述检测系统中建立入库任务,按农产品产地每次每品种入库为一次入库任务,建立任务时需要填入农产品的产地及品种;
2)装卸人员将所述农产品从车上卸载下来后,直接放入关联的分类输送线221,在所述检测系统控制下,所述农产品在所述分类输送线221途中首先通过激光散斑检测设备222,对所述农产品品质进行检测,通过计算机对传出图像的分析,辨别所述农产品的品质好坏,具体的是所述农产品的新鲜度和损坏度,通过所述检测系统控制连杆223活动,使不同品质的农产品进入不同支道,分类运输;
3)在分类运输的过程中被自动贴标机224自动贴标,完成赋码工作,且在贴标的同时对农产品进行拍照取样;
4)自动贴标分组后装入特制储存箱,所述储存箱上带有RFID标签,所述RFID标签含有所述储存箱储存在库房的具体位置信息;
5)叉车上设置有天线和车载移动终端,通过无线访问节点与所述检测系统相连,当所述叉车搬运所述储存箱时,所述叉车上的RFID阅读器自动读取所述储存箱上RFID标签,将所述储存箱搬运至相应的库房位置,并将相关数据上传至所述检测模块系统内完成入库任务。
所述检测模块22综合使用激光散斑成像技术、二维码、移动终端、互联网及无线网络技术,通过在产品的入库环节进行检测贴码,出库环节进行条码扫描,对进出库产品进行管理,保证所述管理系统对农产品的整体流程进行全方位的监控。在对产品进行检测,判别品质好坏,保证销售产品质量的同时,对进出库产品的数量进行统计,使库存数量、库存种类等数据一直处于可知状态,便于管理人员管理产品。
所述激光散斑检测设备包括光源装置模块2221、图像采集模块2222和光学图像处理模块2223。
激光散斑成像系统原理是通过激光照射在相对粗糙物体表面上,经过不同光程的散射光之间相互干涉,形成的随机干涉的激光散斑图像,通过对这个激光散斑图像进行合适的统计分析,获取需要的信息,如反射物的表面信息、反射粒子的运动信息、温度信息等,从而对农作物进行质量品质进行检测。
所述光源装置模块2221一般采用激光作为光源,同时为了得到效果比较好的散斑图像,要求通过衰减扩束设备对激光光源进行处理,使光源对被测样品进行均匀照射。所述图像采集模块2222具体采用CCD摄像机获取散斑图样,以供后续所述光学图像处理系统2223进行处理,所述CCD摄像机是电荷耦合器件(charge coupled device)摄像机的简称。在所述检测模块22中,所述光学图像处理系统2223可以直接用主机代替。如果需要使用便携式仪器,可以采用集成DSP芯片系统进行处理。通过所述检测模块22可在不破坏农产品的前提下,对农产品进行品质检测,解决了无法在不影响销售的情况下对农产品逐个进行检测的问题。
由于所述CCD摄像机获取的是一副由随机干涉引起的散斑图样,所述光学图像处理系统2223对所述散斑图样具体处理过程如下:从图像左上角第一个像素开始,取一个正方形滑动窗口,尺寸选取5pixelx5pixel(像素x像素),对所述滑动窗口内的像素值进行统计;让所述滑动窗口以一个像素的步进从左至右,从上至下滑动,统计出每一次所述滑动窗口内的像素值,同一所述散斑图样采集像素值的次数不少于16次。对每次所述滑动窗口内像素值的统计后,通过公式计算相差值K和新鲜值C,通过所述相差值判断产品的损坏率,通过所述新鲜值判断产品的新鲜度。
具体所述相差值K公式如下:
具体所述新鲜度C公式如下:
其中,N为对同一测试产品散斑图样内滑动窗口的采集数量,Ii为CCD摄像机对第i次滑动窗口所采集到的像素值,为CCD摄像机对所有滑动窗口采集的像素平均值,为CCD摄像机对标准样品散斑图样内所有滑动窗口采集的像素平均值,为CCD摄像机对标准样品散斑图样内所有滑动窗口采集的像素标准差值。
通过向下取整,将不符合保留条件的像素值转换为0,符合保留条件的像素值保留,通过公式转化只保留符合保留条件的测量产品像素值,避免因外界环境导致测量数值误差过大对所述相差值K和所述新鲜度C的影响;随所述测量产品滑动窗口中所采集的像素值Ii与所述标准样品所有滑动窗口采集的像素平均值数值的差值越大,所述相差值K就越大,表示所述测量产品与所述标准样品之间散斑图样差异就越大,表明所述测量产品损坏程度就越高;随所述测量产品滑动窗口中所采集的像素值Ii与所述标准样品所有滑动窗口采集的像素平均值数值的差值越小,所述新鲜度C就越大,表示所述测量产品反射粒子的活跃程度越趋向于所述标准样品反射粒子的活跃程度,表明所述测量产品新鲜程度就越好。
通过所述公式对测量数据的处理,使产品的损坏度和新鲜度数值化,使同类产品具有统一的对比参数,使检测简单化、标准化;通过所述公式对测量数据处理从而对农产品进行检测,不仅解决了因普通检测手段对农产品破坏而影响销售的问题,也实现了对农产品逐一进行检测的可能。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,对本发明而言仅仅是说明性的,而非限制性的。本专业技术人员理解,在本发明权利要求所限定的精神和范围内可对其进行许多改变,修改,甚至等效,但都将落入本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于云计算技术的农产品交易管理系统,其特征在于,包括产品数据模块、产品支撑模块和产品终端平台,所述产品数据模块分别与所述产品支撑模块和所述产品终端平台通讯连接,所述产品数据模块收集整合所述产品支撑模块和所述产品终端平台的数据,并将整合后数据传输至所述产品终端平台供供应商和消费者查看,所述产品支撑模块包括检测模块,所述检测模块用于对农产品进行检测分类。
2.如权利要求1所述的农产品交易管理系统,其特征在于,所述检测模块包括检测系统和检测设备,所述检测设备包括分类输送线、激光散斑检测设备,农产品通过所述激光散斑检测设备检测品质,并由所述检测系统控制所述分类输送线对不同品质农产品进行分别输送。
3.如权利要求1所述的农产品交易管理系统,其特征在于,所述产品数据模块包括数据收集中心以及数据库,所述数据收集中心从所述产品支撑模块和所述产品终端平台采集获取数据,并将所述数据存储至所述数据库。
4.如权利要求3所述的农产品交易管理系统,其特征在于,所述产品数据模块还包括数据整合中心、数据计算中心和数据服务中心,所述数据整合中心通过对所述数据进行处理形成统一格式的农产品数据,并将整合后的所述农产品数据存储在所述数据整合中心,所述数据计算中心通过云计算技术对所述农产品数据进行虚拟化存储和数据挖掘,所述数据服务中心根据所述数据计算中心的计算结果统一部署农产品资源调度并向所述产品支撑模块发送调度请求。
5.如权利要求4所述的农产品交易管理系统,其特征在于,所述产品支撑模块还包括仓库模块、物流模块,所述仓库模块对农产品进行储存,并对仓库储存环境进行实时监控;所述物流模块在接收所述数据服务中心的调度请求后对农产品进行物流运输。
6.一种使用权利要求1至5任一项所述的农产品交易管理系统的农产品交易管理方法,其特征在于,包括步骤:
S1,所述产品数据模块对供货商在所述产品终端平台上传的农产品供应信息收集整合,并根据所述农产品供应信息建立第一交易任务模型;
S2,所述产品数据模块根据所述第一交易任务模型创建接收储存预测方案并向所述产品支撑模块发送调度请求,所述产品支撑模块根据所述调度请求,接受并储存农产品,在储存前通过所述检测模块对农产品进行检测分类;
S3,所述产品数据模块将所述产品支撑模块的数据收集整合至所述第一交易任务模型中,构建成第二交易任务模型,并将所述第二交易任务模型传输至所述产品终端平台上;消费者通过所述产品终端平台查看各类所述第二交易任务模型的信息并提交消费意向数据;
S4,所述产品数据模块将所述消费意向数据收集整合至所述第二交易任务模型中,构建第三交易任务模型,并根据所述第三交易任务模型创建接收配送预测方案;
S5,所述产品支撑模块根据所述配送预测方案完成农产品的配送后,所述产品终端平台接受消费者的交易完结数据,所述产品数据模块将所述交易完结数据收集整合至所述第三交易任务模型中,构建第四交易任务模型,并对所述第四交易任务模型进行存储,交易任务完结。
7.如权利要求6所述的农产品交易管理方法,其特征在于,所述步骤S2中所述检测模块具体检测步骤为:通过所述激光散斑检测设备获取测试产品散斑图样,通过所述激光散斑检测设备对所述测试产品散斑图样进行数据采集并对所述数据进行处理,计算相差值K和新鲜值C,通过所述相差值K判断产品的损坏率,通过所述新鲜值C判断产品的新鲜度,并由所述检测系统控制所述分类输送线对不同品质农产品进行分别运输。
8.如权利要求7所述的农产品交易管理方法,其特征在于,
所述相差值K的计算公式为
所述新鲜值C的计算公式为
其中,N为对同一测试产品散斑图样采集数据的次数,Ii为所述激光散斑检测设备对同一测试产品第i次采集所采集到的像素值,为所述激光散斑检测设备对同一测试产品采集的像素平均值,为所述激光散斑检测设备对标准样品散斑图样采集的像素平均值,为所述激光散斑检测设备对标准样品散斑图样采集的像素标准差值。
9.如权利要求6所述的农产品交易管理方法,其特征在于,所述步骤S1具体为:所述数据收集中心收集供货商的农产品供应信息;所述数据整合中心分析整合所述农产品供应信息并建立所述第一交易任务模型。
10.如权利要求9所述的农产品交易管理方法,其特征在于,所述步骤S2具体为:所述数据计算中心从所述数据整合中心提取所述第一交易任务模型,并通过云计算对所述第一交易任务模型的数据挖掘,创建接收储存预测方案;所述数据服务中心根据所述接收储存预测方案向所述产品支撑模块发送所述调度请求;所述产品支撑模块接受所述调度请求后,通过所述物流模块将农产品运输入仓;在入库时通过所述检测模块对农产品进行检测分类;所述仓库模块将农产品分类储存在库房中,并在储存时对农产品进行实时监控;通过所述数据收集中心对物流数据、检测数据、仓库数据收集并上传存储在所述数据库内。
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