CN110956567A - 一种基于物联网的智能物流的实现方法、装置及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种基于物联网的智能物流的实现方法在以下系统中实现，该系统包括智能地磅、车牌识别系统、车辆行驶监控系统以及交通控制系统；所述智能物流的实现方法包括：所述车牌识别系统针对运输货物的车辆进行认证识别；若所述认证识别通过，所述交通控制系统向所述车辆发送允许上秤指令；所述车辆行驶监控系统针对所述车辆在所述地磅上的行驶位置进行判断；若所述位置符合称重的要求，则所述地磅发出停止信息；待所述车辆停止后，所述智能地磅开始称重，并在称重后报送称重结果信息。采用本申请提供的方法，利用先进的人脸识别技术，解决了现有智能物流技术中货物在物流阶段无法保证交易安全性的问题。本申请同时提供一种智能物流系统。
Description
技术领域
本发明涉及物流系统技术领域，具体涉及一种基于物联网的智能物流的实现方法、装置及系统。
背景技术
智能物流是在智能交通系统和相关信息技术的基础上，以电子商务方式运作的现代物流服务体系。它通过智能交通系统和相关信息技术解决物流作业的实时信息采集，并在一个集成的环境下对采集的信息进行分析和处理。通过在各个物流环节中的信息传输，为物流服务提供商和客户提供详尽的信息和咨询服务的系统。
然而，现有的智能物流技术存在着货物在物流阶段无法保证交易安全性的问题。
发明内容
本申请提供一种基于物联网的智能物流的实现方法、装置及系统，以解决现有智能物流技术中货物在物流阶段无法保证交易安全性的问题。本申请提供的基于物联网的智能物流的实现方法在以下系统中实现，该系统包括智能地磅、车牌识别系统、车辆行驶监控系统以及交通控制系统；所述智能物流的实现方法包括：所述车牌识别系统针对运输货物的车辆进行认证识别；若所述认证识别通过，所述交通控制系统向所述车辆发送允许上秤指令；所述车辆行驶监控系统针对所述车辆在所述地磅上的行驶位置进行判断；若所述位置符合称重的要求，则所述智能地磅发出停止信息；待所述车辆停止后，所述智能地磅开始称重，并在称重后报送称重结果信息；所述车辆行驶监控系统将所述称重结果信息与预先存储的重量指标相比对；若比对结果为吻合，则发出情况正常的判断结果；所述交通控制系统根据所述情况正常的判断结果，允许所述车辆驶离所述智能地磅。
可选的，包括：
在所述货物的提货过程中，获取物流提货人的人脸图像信息；
根据所述人脸图像信息，进行活体检测；
若所述活体检测通过，进行人脸验证。
可选的，包括：
给用户提供完成相关动作的指示；
实时获取用户执行所述相关动作时的面部器官状态；
根据所述面部器官状态判断是否为活体。
可选的，包括：
获取用户的一段实时视频；
针对所述视频执行随机抽帧操作，获得对应的随机图片；
针对所述随机图片进行静默图片活体检测；
根据所述静默图片活体检测的结果判断是否为活体。
可选的，包括：
针对用户随机分配预定内容；
指示用户在录制所述实时视频过程中，读出所述被分配的预定内容；
在所述获取用户的一段视频的步骤中，同时将所述用户读出的所述预定内容的声音存于所述视频当中。
可选的，所述获取物流提货人的人脸图像信息的步骤中，采用人脸质量监控来保证所述人脸图像信息的质量，所述人脸质量监控包括：
在人脸采集过程中，针对人脸的图像获取条件设置校验条件；所述图像获取条件包括获取人脸图像时的如下条件中的至少一种：人脸的姿态角度条件、光照条件、人脸的遮挡情况、人脸的模糊度、人脸的完整性；
根据所述校验条件对采集到的人脸图像进行校验。
可选的，包括：
从所述货物的提取开始，直至到所述货物的交货完成时结束，实时接收车载OBD设备提供的货物状态信息；
所述货物状态信息至少包括货物的重量。
可选的，包括：
在所述货物的运输过程中，实时接收所述货物的地理位置信息；
根据所述实时接收的所述货物的地理位置信息，监控所述货物的运输轨迹。
可选的，所述监控所述货物的运输轨迹包括：
将接受到的所述货物的地理位置信息与规划的所述货物的运输轨迹进行对比，若所述比对的结果为不匹配，进行报警操作。
可选的，包括：
在所述货物的提货过程中，获取物流提货人的实时人体特征数据；
根据所述实时人体特征数据，以预存的人体特征数据库为比对依据，对所述物流提货人是否为合法提货人进行判断；
若所述判断结果为是，则发送允许提取货物的指令。
可选的，所述对所述物流提货人是否为合法提货人进行判断，包括：
根据所述实时人体特征数据在所述人体特征数据库中进行检索，若检索获得相符的数据，则所述判断结果为是；
所述检索的范围限定在与所提取货物对应的可能合法提货人的人体特征数据的范围内。
可选的，所述对所述物流提货人是否为合法提货人进行判断，包括：
同时获得所述物流提货人的身份信息；
利用所述身份信息在所述人体特征数据库中查找对应所述身份信息的人体特征数据；
若查找到与所述身份信息匹配的记录，则所述根据所述实时人体特征数据，以预存的人体特征数据库为比对依据，对所述物流提货人是否为合法提货人进行判断的步骤中，具体采用如下方式实现：
对所述实时人体特征数据和所述与所述身份信息匹配的记录中的人体特征数据进行比对，若所述比对的结果为相同，则所述判断结果为是。
可选的，在所述发送允许提取货物的指令之前，包括：
获取提货单据的实时图像；
对所述提货单据进行验证；
若验证通过，则进入所述发送允许提取货物的指令的步骤。
可选的，所述获取提货单据的实时图像采用对实体提货单据拍摄的方式获取，在所述拍摄的过程中不保存本地副本。
可选的，所述提货单据的实时图像中包含数字水印信息。
可选的，所述提货单据中包含的数字水印信息包括以下信息中至少一种：
平台信息；
时间信息；
地理位置信息。
可选的，包括：
在所述货物的交货过程中，获取物流收货人的实时人体特征数据；
根据所述实时人体特征数据，以预存的人体特征数据库为比对依据，对所述物流收货人是否为合法收货人进行判断；
若所述判断结果为是，则发送允许交付货物的指令。
可选的，包括：
所述获取物流提货人的实时人体特征数据或者所述物流提货人的身份信息通过智能可穿戴设备获取；
所述智能可穿戴设备包括如下形式中的至少一种：智能帽、智能手环、智能服装、智能鞋、智能手机。
可选的，包括所述智能可穿戴设备具有地理位置信息管理系统，具体用于完成以下操作中的至少一项：
采集地理位置信息；
发送所述地理位置信息；
监控是否超出预定的地理围栏区域，若是，发送报警信息。
可选的，包括：所述智能可穿戴设备具有工作记录系统，用于实时记录运动量。
可选的，包括：所述智能可穿戴设备具有脱离穿戴状态的自动报警功能。
可选的，包括：所述智能可穿戴设备具有视频通话功能。
可选的，包括：
在所述货物的运输过程中，使用深度学习算法及海量数据的积累训练，对于异常的司机驾驶行为进行自动报警；
所述司机驾驶行为包括以下行为中的至少一种：驾驶时的表情、司机在变换车道时的头部运动、驾驶运输车辆时的制动行为、驾驶运输车辆时的加速行为。
可选的，包括：
在所述货物的交货过程中，使用深度学习算法及海量数据的积累训练，对于异常的收货人的行为进行自动报警；
所述收货人的行为至少包括如下行为之一：收货时的签字动作、回到工地的移动轨迹、回到工地的移动速度、收货时的表情。
相应的，本申请还提供一种基于物联网的智能物流的实现装置，包括：包括智能地磅单元、车牌识别单元、车辆行驶监控单元以及交通控制单元；
所述车牌识别单元具体用于：针对运输货物的车辆进行认证识别；
所述交通控制单元具体用于：若所述认证识别通过，向所述车辆发送允许上秤指令；
所述车辆行驶监控单元具体用于：针对所述车辆在所述地磅上的行驶位置进行判断；
所述智能地磅单元具体用于：若所述位置符合称重的要求，则发出停止信息；待所述车辆停止后，所述智能地磅开始称重，并在称重后报送称重结果信息；
所述车辆行驶监控单元还用于：将所述称重结果信息与预先存储的重量指标相比对；若比对结果为吻合，则发出情况正常的判断结果；
所述交通控制单元还用于：根据所述情况正常的判断结果，允许所述车辆驶离所述智能地磅。
可选的，包括：
人脸获取单元，用于在所述货物的提货过程中，获取物流提货人的人脸图像信息；
活体检测单元，用于根据所述人脸图像信息，进行活体检测；
人脸验证单元，用于若所述活体检测通过，进行人脸验证。
可选的，所述活体检测单元，具体用于：
给用户提供完成相关动作的指示；
实时获取用户执行所述相关动作时的面部器官状态；
根据所述面部器官状态判断是否为活体。
可选的，所述活体检测单元，具体用于：
获取用户的一段实时视频；
针对所述视频执行随机抽帧操作，获得对应的随机图片；
针对所述随机图片进行静默图片活体检测；
根据所述静默图片活体检测的结果判断是否为活体。
可选的，包括声音处理单元，所述声音处理单元具体用于：
在所述获取用户的一段实时视频之前，针对用户随机分配预定内容；
指示用户在录制所述实时视频过程中，读出所述被分配的预定内容；
在所述获取用户的一段视频的步骤中，同时将所述用户读出的所述预定内容的声音存于所述视频当中。
可选的，包括人脸质量监控单元，具体用于：所述获取物流提货人的人脸图像信息的步骤中，采用人脸质量监控来保证所述人脸图像信息的质量，所述人脸质量监控包括：
在人脸采集过程中，针对人脸的图像获取条件设置校验条件；所述图像获取条件包括获取人脸图像时的如下条件中的至少一种：人脸的姿态角度条件、光照条件、人脸的遮挡情况、人脸的模糊度、人脸的完整性；
根据所述校验条件对采集到的人脸图像进行校验。
可选的，包括状态信息接收单元，具体用于：
从所述货物的提取开始，直至到所述货物的交货完成时结束，实时接收车载OBD设备提供的货物状态信息；所述货物状态信息至少包括货物的重量。
可选的，包括货物运输监控单元，具体用于：
在所述货物的运输过程中，实时接收所述货物的地理位置信息；
根据所述实时接收的所述货物的地理位置信息，监控所述货物的运输轨迹。
可选的，所述货物运输监控单元，还用于：
将接受到的所述货物的地理位置信息与规划的所述货物的运输轨迹进行对比，若所述比对的结果为不匹配，进行报警操作。
可选的，包括：
获取单元，用于获取物流提货人的实时人体特征数据；
判断单元，用于根据所述实时人体特征数据，以预存的人体特征数据库为比对依据，对所述物流提货人是否为合法提货人进行判断；
指令发送单元，用于若所述判断结果为是，则发送允许提取货物的指令。
可选的，所述判断单元，具体用于：
根据所述实时人体特征数据在所述人体特征数据库中进行检索，若检索获得相符的数据，则所述判断结果为是；
所述检索的范围限定在与所提取货物对应的可能合法提货人的人体特征数据的范围内。
可选的，所述判断单元，具体用于：
同时获得所述物流提货人的身份信息；
利用所述身份信息在所述人体特征数据库中查找对应所述身份信息的人体特征数据；
若查找到与所述身份信息匹配的记录，则所述根据所述实时人体特征数据，以预存的人体特征数据库为比对依据，对所述物流提货人是否为合法提货人进行判断的步骤中，具体采用如下方式实现：
对所述实时人体特征数据和所述与所述身份信息匹配的记录中的人体特征数据进行比对，若所述比对的结果为相同，则所述判断结果为是。
可选的，验证单元，在所述发送允许提取货物的指令之前用于：
获取提货单据的实时图像；
对所述提货单据进行验证；
若验证通过，则进入所述发送允许提取货物的指令的步骤。
可选的，所述获取提货单据的实时图像采用对实体提货单据拍摄的方式获取，在所述拍摄的过程中不保存本地副本。
可选的，所述提货单据的实时图像中包含数字水印信息。
可选的，所述提货单据中包含的数字水印信息包括以下信息中至少一种：
平台信息；
时间信息；
地理位置信息。
可选的，收货人判断单元，具体用于：
在所述货物的交货过程中，获取物流收货人的实时人体特征数据；
根据所述实时人体特征数据，以预存的人体特征数据库为比对依据，对所述物流收货人是否为合法收货人进行判断；
若所述判断结果为是，则发送允许交付货物的指令。
可选的，包括司机异常行为监控单元，具体用于：
在所述货物的运输过程中，使用深度学习算法及海量数据的积累训练，对于异常的司机驾驶行为进行自动报警；
所述司机驾驶行为包括以下行为中的至少一种：驾驶时的表情、司机在变换车道时的头部运动、驾驶运输车辆时的制动行为、驾驶运输车辆时的加速行为。
可选的，包括收货人监控单元，具体用于：
在所述货物的交货过程中，使用深度学习算法及海量数据的积累训练，对于异常的收货人的行为进行自动报警；
所述收货人的行为至少包括如下行为之一：收货时的签字动作、回到工地的移动轨迹、回到工地的移动速度、收货时的表情。
本申请还提供一种基于物联网的智能物流的实现系统，包括智能地磅、车牌识别系统、车辆行驶监控系统以及交通控制系统；
所述车牌识别系统具体用于：针对运输货物的车辆进行认证识别；
所述交通控制系统具体用于：若所述认证识别通过，向所述车辆发送允许上秤指令；
所述车辆行驶监控系统具体用于：针对所述车辆在所述地磅上的行驶位置进行判断；
所述智能地磅具体用于：若所述位置符合称重的要求，则发出停止信息；待所述车辆停止后，所述智能地磅开始称重，并在称重后报送称重结果信息；
所述车辆行驶监控系统还用于：将所述称重结果信息与预先存储的重量指标相比对；若比对结果为吻合，则发出情况正常的判断结果；
所述交通控制系统还用于：根据所述情况正常的判断结果，允许所述车辆驶离所述智能地磅。
可选的，包括移动终端、云端数据服务器和监控终端；
所述移动终端，用于获取物流提货人的实时人体特征数据；
所述云端数据服务器，用于根据所述实时人体特征数据，以预存的人体特征数据库为比对依据，对所述物流提货人是否为合法提货人进行判断；
所述监控终端，用于若所述判断结果为是，则发送允许提取货物的指令。
可选的，包括运输货物的车辆的车载OBD设备；
所述车载OBD设备用于从所述发送允许提取货物的指令开始，直至到所述货物的交货完成时结束，实时发送货物状态信息；
所述货物状态信息至少包括货物的重量。
可选的，包括智能可穿戴设备；
所述智能可穿戴设备用于获取物流提货人的实时人体特征数据或者获取所述物流提货人的身份信息；
所述智能可穿戴设备包括如下形式中的至少一种：智能帽、智能手环、智能服装、智能鞋、智能手机。
可选的，包括所述智能可穿戴设备具有地理位置信息管理系统，具体用于完成以下操作中的至少一项：
采集地理位置信息；
发送所述地理位置信息；
监控是否超出预定的地理围栏区域，若是，发送报警信息。
可选的，包括：所述智能可穿戴设备具有工作记录系统，用于实时记录运动量。
可选的，包括：所述智能可穿戴设备具有脱离穿戴状态的自动报警功能。
可选的，包括：所述智能可穿戴设备具有视频通话功能。
可选的，包括车载GPS系统；
所述车载GPS系统用于在货物的运输过程中，实时向所述云端数据服务器发送所述货物的地理位置信息。
与现有技术相比，本申请具有如下优点：
本申请提供的基于物联网的智能物流的实现方法在以下系统中实现，该系统包括智能地磅、车牌识别系统、车辆行驶监控系统以及交通控制系统；所述智能物流的实现方法包括：所述车牌识别系统针对运输货物的车辆进行认证识别；若所述认证识别通过，所述交通控制系统向所述车辆发送允许上秤指令；所述车辆行驶监控系统针对所述车辆在所述地磅上的行驶位置进行判断；若所述位置符合称重的要求，则所述智能地磅发出停止信息；待所述车辆停止后，所述智能地磅开始称重，并在称重后报送称重结果信息；所述车辆行驶监控系统将所述称重结果信息与预先存储的重量指标相比对；若比对结果为吻合，则发出情况正常的判断结果；所述交通控制系统根据所述情况正常的判断结果，允许所述车辆驶离所述智能地磅。
采用本申请提供的方法，解决了现有智能物流技术中货物在物流阶段无法保证交易安全性的问题；在本申请的优选实施方式中，包括接收车载OBD设备的货物状态信息的方案，以及接收货物的地理位置信息的方案；通过上述诸方案的结合，能够实现人、物、车在物流过程中的互相印证，最终实现三位一体的物流网络。
附图说明
图1是本申请第一实施例提供的一种基于物联网的智能物流的实现方法的流程图。
图2是本申请第二实施例提供的一种基于物联网的智能物流的实现装置的流程图。
图3是本申请第三实施例提供的一种基于物联网的智能物流的实现系统的示意图。
图4是本申请第三实施例涉及的基于物联网的智能物流的实现系统中云平台的示意图。
具体实施方式
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。
本申请第一实施例提供一种基于物联网的智能物流的实现方法。请参看图1，该图为本申请第一实施例的流程图。以下结合图1对本申请第一实施例进行详细说明。所述方法包括如下步骤：
该系统包括智能地磅、车牌识别系统、车辆行驶监控系统以及交通控制系统。
现有的地磅系统在实际应用过程中主要采用人工手动记录后计算汇总的方式，一方面，日常管理繁琐，过磅效率低，且人工记录称重和计算汇总可能出现错误；另一方面，人工操作过程有作弊嫌疑，无法准确判断车辆是否完全上榜。现有的人工操作过程中常用的作弊方法包括：第一种，司机与司磅员配合，车辆以一定的速度上称，等完全上称后司机突然猛踩刹车，此时由于惯性，车辆会给地磅产生强大的冲击力，此时，司磅员不等地磅的电子表盘的读数稳定就开始按下计量按钮，最终造成货物称取的重量比实际重量大得多；第二种，在有两辆车需要过磅的时候，在前车完全上磅后，后车的前轮也同时上磅(通常称为“搭车”)，司磅员在被买通的情况下不管不问，并按下称量按钮，同样使货物称取的重量比实际重量大得多。以上无意或有意的错误和作弊行为会造成地磅称量不准确，给企业带来巨大的经济损失。
本实施例提供的智能地磅运用物联网技术，通过传感器实时采集车辆、人员以及材料重量等信息，实现无人值守过磅称重、收货。
物联网是指通过各种信息传感设备，如传感器、射频识别(RFID)技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器、气体感应器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。
本实施例提供的车牌识别系统支持门岗人员发卡和司机刷身份证取卡，或工作人员通过司机身份认证后发卡。车牌识别系统首先验证验证司机的刷卡信息，而后自动识别车牌信息，判别所述司机的刷卡信息与所述车牌信息是否匹配；如果司机的刷卡信息，包括司机的身份信息以及所述司机驾驶车辆的车牌号，与识别出的车牌号一致，则允许货车进入所述智能地磅。
本实施例提供的车辆行驶监控系统，具体用于检测车辆是否全部位于汽车衡称台上；和/或检测车辆是否存在车轮不完全上磅。这样就避免了司机的作弊行为，实现了交货过程的智能化监控。
本实施例提供的交通控制系统使用地感线圈控制道闸和/或红绿灯，实现对于称重车辆的管理。所述交通控制系统也可以采用其他的技术方案来实施。
步骤S101：所述车牌识别系统针对运输货物的车辆进行认证识别。
本步骤用于提供所述车牌识别系统的作用，具体为针对运输货物的车辆进行认证识别。
所述车牌识别系统，具体用于：
验证司机的刷卡信息；
自动识别车牌信息；
判别所述司机的刷卡信息与所述车牌信息是否匹配；
若匹配，允许货车进入所述智能地磅。
车牌识别系统支持门岗人员发卡和司机刷身份证取卡，或工作人员通过司机身份认证后发卡。车牌识别系统首先验证验证司机的刷卡信息，而后自动识别车牌信息，判别所述司机的刷卡信息与所述车牌信息是否匹配；如果司机的刷卡信息，包括司机的身份信息以及所述司机驾驶车辆的车牌号，与识别出的车牌号一致，则允许货车进入所述智能地磅。
步骤S102：若所述认证识别通过，所述交通控制系统向所述车辆发送允许上秤指令。
本步骤用于提供所述交通控制系统的作用，若所述认证识别通过，所述交通控制系统向所述车辆发送允许上秤指令。
所述交通控制系统，具体用于：
使用地感线圈控制道闸和/或红绿灯，实现对于称重车辆的次序管理。
地感线圈就是一个振荡电路。它是这样构成的，在地面上先造出一个圆形的沟槽，直径大概1米，或是面积相当的矩形沟槽，再在这个沟槽中埋入两到三匝导线，这就构成了一个埋于地表的电感线圈，这个线圈是一个振荡电路的一部分，由它和电容组成振荡电路，其原则是振荡稳定可靠，这个振荡信号通过变换送到单片机组成的频率测量电路，单片机就可以测量这个振荡器的频率了。当有大的金属物如汽车经过时，由于空间介质发生变化引起了振荡频率的变化(有金属物体时振荡频率升高)，这个变化就作为汽车经过“地感线圈”的证实信号，同时这个信号的开始和结束之间的时间间隔又可以用来测量汽车的移动速度。这就是“地感线圈”。技术关键是设计出的振荡器稳定可靠并且有汽车经过时频率变化明显。
本实施例使用地感线圈控制道闸和/或红绿灯，实现对于称重车辆的管理。
步骤S103：所述车辆行驶监控系统针对所述车辆在所述地磅上的行驶位置进行判断；若所述位置符合称重的要求，则所述智能地磅发出停止信息。
本步骤用于提供所述车辆行驶监控系统的作用，即所述车辆行驶监控系统针对所述车辆在所述地磅上的行驶位置进行判断；若所述位置符合称重的要求，则所述智能地磅发出停止信息。
所述车辆行驶监控系统，具体用于：
检测车辆是否全部位于汽车衡称台上；和/或
检测车辆是否存在车轮不完全上磅。
本实施例提出的车辆行驶监控系统，具体用于检测车辆是否全部位于汽车衡称台上；和/或检测车辆是否存在车轮不完全上磅。这样就避免了司机的作弊行为，实现了交货过程的智能化监控。
步骤S104：待所述车辆停止后，所述智能地磅开始称重，并在称重后报送称重结果信息。
本步骤用提供所述智能地磅的作用，待所述车辆停止后，所述智能地磅开始称重，并在称重后报送称重结果信息。
所述报送称重结果信息可以通过语音指挥系统，所述语音指挥系统具体用于：
采集重量信息后，自动报出当前车辆的重量以及上下磅的语音指挥信息。
传统地磅由值磅人员报出车辆的重量以及上下磅的指令信息。本实施例提供一种语音指挥系统，实现了指挥过程的智能化。
步骤S105：所述车辆行驶监控系统将所述称重结果信息与预先存储的重量指标相比对；若比对结果为吻合，则发出情况正常的判断结果。
本步骤用于提供所述车辆行驶监控系统的作用，即所述车辆行驶监控系统将所述称重结果信息与预先存储的重量指标相比对；若比对结果为吻合，则发出情况正常的判断结果。
步骤S106：所述交通控制系统根据所述情况正常的判断结果，允许所述车辆驶离所述智能地磅。
本步骤用于提供所述车辆驶离所述智能地磅的条件，即所述交通控制系统根据所述情况正常的判断结果，允许所述车辆驶离所述智能地磅。
本实施例提供的基于物联网的智能物流的实现方法，还包括：
在所述货物的提货过程中，获取物流提货人的人脸图像信息；
根据所述人脸图像信息，进行活体检测；
若所述活体检测通过，进行人脸验证。
为了提高交易的安全性，本实施例使用人脸识别技术对于物流运输人进行识别，只有经过认可的物流运输人才能够运输特定的货物。
所述人脸验证通过人脸识别技术实现。人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术。
由于人脸识别目前已经是成熟的技术，这里就不再提供详细的说明了。
所述活体检测可以采用如下的步骤实现，包括：给用户提供完成相关动作的指示；实时获取用户执行所述相关动作时的面部器官状态；根据所述面部器官状态判断是否为活体。
所述相关动作可以是低头、抬头，也可以是张嘴、闭嘴，或者是睁眼、闭眼等。这样将用户执行所述相关动作时的眼睛、嘴巴、头部姿态等状态与预存的用户的期待姿态进行对比，判断是否是真实的用户在进行操作。
所述活体检测还可以采用如下的步骤实现，包括：获取用户的一段实时视频；针对所述视频执行随机抽帧操作，获得对应的随机图片；针对所述随机图片进行静默图片活体检测；根据所述静默图片活体检测的结果判断是否为活体。
所述静默图片活体检测是指通过提交图片，检测图片中的屏幕边框、反光、摩尔纹、成像畸变等线索，来区分是否为二次翻拍攻击。
首先，获取用户的一段视频，可以通过手机客户端来实现。
其次，在所述视频中随机抽取视频帧，作为对应的随机图片。
然后，针对所述随机图片进行静默图片活体检测，所述静默图片活体检测是指通过提交图片，检测图片中的屏幕边框、反光、摩尔纹、成像畸变等线索，来区分是否为二次翻拍攻击；
最后根据所述静默图片活体检测的结果判断是否为活体。
所述获取用户的一段实时视频之前，包括：
针对用户随机分配预定内容；指示用户在录制所述实时视频过程中，读出所述被分配的预定内容；在所述获取用户的一段视频的步骤中，同时将所述用户读出的所述预定内容的声音存于所述视频当中。
在上述获取用户的一段视频的过程中，还可以针对用户随机分配预定内容，如读出一系列指定的数字；将所述用户读出的数字存于所述视频中。服务器在收到这样的视频后，提取视频中的音频信息，与服务器中预存的音频信息进行对比，进一步保证活体检测的可靠性。
所述获取物流提货人的人脸图像信息的步骤中，采用人脸质量监控来保证所述人脸图像信息的质量，所述人脸质量监控包括：
在人脸采集过程中，针对人脸的图像获取条件设置校验条件；所述图像获取条件包括获取人脸图像时的如下条件中的至少一种：人脸的姿态角度条件、光照条件、人脸的遮挡情况、人脸的模糊度、人脸的完整性；
根据所述校验条件对采集到的人脸图像进行校验。
人脸识别的最终效果，取决于人脸在采集过程中，采集到的人脸是否符合标准质量要求。如果注册时的人脸质量不佳，则会影响注册环节的特征抽取，导致原始注册的人脸信息较差，后面的识别会受到直接的影响，往往得到的相似度分值不够准确。因为注册时的人脸质量不佳，每次的识别都会存在一定的分值误差，会造成明明是本人却过不去的情况。
所述姿态角度是指人脸在三维空间的角度分布。姿态角分为Pitch、Roll、Yaw，用于表示人脸在空间三维坐标系内的角度，常用于判断识别角度的界限值。
各角度阈值如下：
Pitch：三维旋转之俯仰角度，范围：[-90(上)，90(下)]。
Roll：平面内旋转角，范围：[-180(逆时针)，180(顺时针)]。
Yaw：三维旋转之左右旋转角，范围：[-90(左)，90(右)]。
所述光照是指人脸的光照强度。
人脸过暗对于识别会有显著影响，所以通常在所有质量校验中，要优先保持人脸的光照充足。
所述遮挡是指人脸各部位的遮挡比例。
人脸中各个部位的遮挡程度判断，区域可以分为：左眼、有眼、鼻子、左脸颊、有脸颊、嘴巴、下巴，共7个区域。通常某一个或者多个区域遮挡面积过大，会影响最终的识别效果，
所述模糊度是指人脸的清晰程度。人脸的模糊程度，一般取值范围：0～1，0是最清晰，1是最模糊，通常小于0.7即可认为是符合条件。
所述完整性是指图片中的人脸是否完整。
在人脸采集过程中，针对人脸的姿态角度、光照、遮挡、模糊度、完整性等设置校验条件。例如针对遮挡可以采用如下的校验条件：
遮挡的取值范围：[0～1]0：无遮挡1：完全遮挡
left_eye：0.6，//左眼被遮挡的阈值
right_eye：0.6，//右眼被遮挡的阈值
nose：0.7，//鼻子被遮挡的阈值
mouth：0.7，//嘴巴被遮挡的阈值
left_check：0.8，//左脸颊被遮挡的阈值
right_check：0.8，//右脸颊被遮挡的阈值
chin_contour：0.6，//下巴被遮挡阈值
然后，根据所述条件校验对采集到的人脸图像进行校验。
本实施例提供的基于物联网的智能物流的实现方法，还包括：
在所述货物的提货过程中，获取物流提货人的实时人体特征数据；
根据所述实时人体特征数据，以预存的人体特征数据库为比对依据，对所述物流提货人是否为合法提货人进行判断；
若所述判断结果为是，则发送允许提取货物的指令。
下面对于上述方法的实现步骤进行详细说明。
步骤S106-1：获取物流提货人的实时人体特征数据。
本步骤用于获取物流提货人的实时人体特征数据。
所述人体特征数据包括人体指纹特征数据、人体虹膜特征数据、人体脸部特征数据等。
所述获取物流提货人的实时人体特征数据可以通过智能可穿戴设备来实现。所述智能可穿戴设备包括如下形式中的至少一种：智能帽、智能手环、智能服装、智能鞋、智能手机。
具体提取人体特征数据的方式，根据所选择的人体特征的不同，采用不同方式，现有技术下，已经提供了大量不同形式的提取方式，随着技术发展，也必然出现新的提取方式。
步骤S106-2：根据所述实时人体特征数据，以预存的人体特征数据库为比对依据，对所述物流提货人是否为合法提货人进行判断。
本步骤用于对所述物流提货人是否为合法提货人进行判断。
所述对所述物流提货人是否为合法提货人进行判断，包括：
根据所述实时人体特征数据在所述人体特征数据库中进行检索，若检索获得相符的数据，则所述判断结果为是；
所述检索的范围限定在与所提取货物对应的可能合法提货人的人体特征数据的范围内。
下面以人体脸部特征数据为例，进行详细说明。采用其他的人体特征数据和人体脸部特征数据是类似的，这里就不再进行详细说明了。
人体脸部特征包括视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
在人脸识别阶段，获取待识别的物流提货人的实时人脸特征数据，根据所述实时人脸特征数据在所述人脸特征数据库中进行检索，若检索获得相符的数据，则判定为真实的物流提货人。为了进一步保证人脸识别的可靠性，所述检索的范围限定在与所提取货物对应的可能合法提货人的人脸特征数据的范围内。
所述对所述物流提货人是否为合法提货人进行判断，包括：
同时获得所述物流提货人的身份信息；
利用所述身份信息在所述人体特征数据库中查找对应所述身份信息的人体特征数据：若查找到与所述身份信息匹配的记录，则所述根据所述实时人体特征数据，以预存的人体特征数据库为比对依据，对所述物流提货人是否为合法提货人进行判断的步骤中，具体采用如下方式实现：
对所述实时人体特征数据和所述与所述身份信息匹配的记录中的人体特征数据进行比对，若所述比对的结果为相同，则所述判断结果为是。
所述身份信息包括身份证信息、护照信息、驾驶证信息等。与上面直接用人体特征数据在人体特征数据库中检索不同，这里的检索方法首先使用身份信息在人体特征数据库中获得所述身份信息对应的人体特征数据，而后再进行实时人体特征数据与数据库中的人体特征数据进行对比，若所述比对的结果为相同，则所述判断结果为是。
所述基于物联网的智能物流的实现方法包括：
所述获取物流提货人的实时人体特征数据或者所述物流提货人的身份信息通过智能可穿戴设备获取；所述智能可穿戴设备包括如下形式中的至少一种：智能帽、智能手环、智能服装、智能鞋、智能手机。
智能可穿戴设备可以获取物流提货人的实时人体特征数据，也可以获取物流提货人身份信息。例如通过物流提货人佩戴的智能帽上的摄像头，可以获取物流提货人的人脸特征；同时通过智能帽预先保存的物流提货人的身份信息，或者通过识别物流提货人的身份证件，可以获取物流提货人身份信息。
所述基于物联网的智能物流的实现方法，包括所述智能可穿戴设备具有地理位置信息管理系统，具体用于完成以下操作中的至少一项：
采集地理位置信息；
发送所述地理位置信息；
监控是否超出预定的地理围栏区域，若是，发送报警信息。
地理围栏(Geo-fencing)是地理位置服务的一种应用，就是用一个虚拟的栅栏围出一个虚拟地理边界。当移动设备进入、离开某个特定地理区域，或在该区域内活动时，移动设备可以接收自动通知和警告。地理围栏可以用于防范物流提货人进入危险区域，例如在建筑工地，各种作业交叉在一起，某些区域易于发生安全事故，将这些区域设为危险区地理围栏；一旦物流提货人进入所述危险区地理围栏，会得到报警信息，防止物流提货人误入。
所述基于物联网的智能物流的实现方法包括：所述智能可穿戴设备具有工作记录系统，用于实时记录运动量。
智能可穿戴设备通过计算佩戴人的上肢和/或下肢的运动量，获取佩戴人的运动量。
所述基于物联网的智能物流的实现方法包括：所述智能可穿戴设备具有脱离穿戴状态的自动报警功能。
一旦佩戴人摘除所述智能可穿戴设备，智能可穿戴设备会向后台报警。
所述基于物联网的智能物流的实现方法包括：所述智能可穿戴设备具有视频通话功能。
所述视频通话功能可用于后台专家指挥建筑工人完成复杂的操作；或者向建筑工人分配新的工作任务等。
步骤S 106-3：若所述判断结果为是，则发送允许提取货物的指令。
本步骤用于若所述判断结果为是，则发送允许提取货物的指令。
本步骤可以由后台的监控人员发送允许提取货物的指令，也可以由智能后台监控终端自动发送允许提取货物的指令。
所述基于物联网的智能物流的实现方法，包括：
从所述发送允许提取货物的指令开始，直至到所述货物的交货完成时结束，实时接收车载OBD设备提供的货物状态信息；所述货物状态信息至少包括货物的重量。
OBD是On-Board Diagnostic的缩写，即车载诊断系统。所述OBD设备提供货物的重量，湿度，温度等信息。其中货物的重量用于监控货物是否在运输过程中被非法移动。一旦产生非法移动，后台会得到报警信息。湿度、温度等信息用于保证货物处于符合要求的环境条件中。例如温度过高，后台会得到报警信息。后台会采取相应的措施保证温度处于合理的范围。
所述基于物联网的智能物流的实现方法，包括：
在所述货物的运输过程中，实时接收所述货物的地理位置信息；
根据所述实时接收的所述货物的地理位置信息，监控所述货物的运输轨迹。
货物的运输过程中，货物的运输轨迹一直处于监控之中。
所述监控所述货物的运输轨迹包括：
将接受到的所述货物的地理位置信息与规划的所述货物的运输轨迹进行对比，若所述比对的结果为不匹配，进行报警操作。
如果货物的运输轨迹偏离了预定的运输轨迹，后台会进行报警操作。
在所述发送允许提取货物的指令之前，包括：
获取提货单据的实时图像；
对所述提货单据进行验证；
若验证通过，则进入所述发送允许提取货物的指令的步骤。
所述获取提货单据的实时图像采用对实体提货单据拍摄的方式获取，在所述拍摄的过程中不保存本地副本。
提货单据是货物财产转移过程中重要的凭据。在所述拍摄的过程中不保存本地副本，减少了作弊的可能性。所述拍摄的过程中不保存本地副本可以通过在手机APP中设定相关的限制条件来实现。
所述提货单据的实时图像中包含数字水印信息。
数字水印技术是将一些标识信息(即数字水印)直接嵌入数字载体当中(包括多媒体、文档、软件等)或是间接表示(修改特定区域的结构)，且不影响原载体的使用价值，也不容易被探知和再次修改。但可以被生产方识别和辨认。通过这些隐藏在载体中的信息，可以达到确认内容创建者、购买者、传送隐秘信息或者判断载体是否被篡改等目的。数字水印是保护信息安全、实现防伪溯源、版权保护的有效办法。
所述提货单据中包含的数字水印信息包括以下信息中至少一种：
平台信息；
时间信息；
地理位置信息。
本实施例中所述提货单据中包含的数字水印信息可以包括：平台信息；时间信息；地理位置信息。
所述基于物联网的智能物流的实现方法，包括：
在所述货物的交货过程中，获取物流收货人的实时人体特征数据；
根据所述实时人体特征数据，以预存的人体特征数据库为比对依据，对所述物流收货人是否为合法收货人进行判断：
若所述判断结果为是，则发送允许交付货物的指令。
本实施例在交货阶段使用的方法与提货阶段是相同的，只是提货人变成了收货人。这里就不再详细说明了。
所述基于物联网的智能物流的实现方法，包括：
在所述货物的运输过程中，使用深度学习算法及海量数据的积累训练，对于异常的司机驾驶行为进行自动报警；
所述司机驾驶行为包括以下行为中的至少一种：驾驶时的表情、司机在变换车道时的头部运动、驾驶运输车辆时的制动行为、驾驶运输车辆时的加速行为。
深度学习目前已经在各个行业中得到了应用。本实施例利用物流平台获取海量的司机的驾驶行为数据，在此基础上，根据司机具体的驾驶行为做出是否异常的判断。
所述基于物联网的智能物流的实现方法，包括：
在所述货物的交货过程中，使用深度学习算法及海量数据的积累训练，对于异常的收货人的行为进行自动报警；
所述收货人的行为至少包括如下行为之一：收货时的签字动作、回到工地的移动轨迹、回到工地的移动速度、收货时的表情。
本实施例利用物流平台获取海量的收货人的行为数据，在此基础上，根据收货人在收货时的行为做出是否异常的判断。
在上述的实施例中，提供了一种基于物联网的智能物流的实现方法，与之相对应的，本申请还提供一种基于物联网的智能物流的实现装置。请参看图2，其为本申请的一种基于物联网的智能物流的实现装置实施例的流程图。由于本实施例，即第二实施例，基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。
本实施例的一种基于物联网的智能物流的实现装置，包括：包括智能地磅单元201、车牌识别单元202、车辆行驶监控单元203以及交通控制单元204；
所述车牌识别单元具体用于：针对运输货物的车辆进行认证识别；
所述交通控制单元具体用于：若所述认证识别通过，向所述车辆发送允许上秤指令；
所述车辆行驶监控单元具体用于：针对所述车辆在所述地磅上的行驶位置进行判断；
所述智能地磅单元具体用于：若所述位置符合称重的要求，则发出停止信息；待所述车辆停止后，所述智能地磅开始称重，并在称重后报送称重结果信息；
所述车辆行驶监控单元还用于：将所述称重结果信息与预先存储的重量指标相比对；若比对结果为吻合，则发出情况正常的判断结果；
所述交通控制单元还用于：根据所述情况正常的判断结果，允许所述车辆驶离所述智能地磅。
在本实施例中，所述实现装置可以包括：
人脸获取单元，用于在所述货物的提货过程中，获取物流提货人的人脸图像信息；
活体检测单元，用于根据所述人脸图像信息，进行活体检测；
人脸验证单元，用于若所述活体检测通过，进行人脸验证。
在本实施例中，所述活体检测单元，具体用于：
给用户提供完成相关动作的指示；
实时获取用户执行所述相关动作时的面部器官状态；
根据所述面部器官状态判断是否为活体。
在本实施例中，所述活体检测单元，具体用于：
获取用户的一段实时视频；
针对所述视频执行随机抽帧操作，获得对应的随机图片；
针对所述随机图片进行静默图片活体检测；
根据所述静默图片活体检测的结果判断是否为活体。
在本实施例中，可以包括声音处理单元，所述声音处理单元具体用于：
在所述获取用户的一段实时视频之前，针对用户随机分配预定内容；
指示用户在录制所述实时视频过程中，读出所述被分配的预定内容；
在所述获取用户的一段视频的步骤中，同时将所述用户读出的所述预定内容的声音存于所述视频当中。
在本实施例中，还包括人脸质量监控单元，具体用于：所述获取物流提货人的人脸图像信息的步骤中，采用人脸质量监控来保证所述人脸图像信息的质量，所述人脸质量监控包括：
在人脸采集过程中，针对人脸的图像获取条件设置校验条件；所述图像获取条件包括获取人脸图像时的如下条件中的至少一种：人脸的姿态角度条件、光照条件、人脸的遮挡情况、人脸的模糊度、人脸的完整性；
根据所述校验条件对采集到的人脸图像进行校验。
在本实施例中，状态信息接收单元，具体用于：
从所述货物的提取开始，直至到所述货物的交货完成时结束，实时接收车载OBD设备提供的货物状态信息；所述货物状态信息至少包括货物的重量。
在本实施例中，货物运输监控单元，具体用于：
在所述货物的运输过程中，实时接收所述货物的地理位置信息；
根据所述实时接收的所述货物的地理位置信息，监控所述货物的运输轨迹。
在本实施例中，所述货物运输监控单元，还用于：
将接受到的所述货物的地理位置信息与规划的所述货物的运输轨迹进行对比，若所述比对的结果为不匹配，进行报警操作。
在本实施例中，包括：
获取单元，用于获取物流提货人的实时人体特征数据；
判断单元，用于根据所述实时人体特征数据，以预存的人体特征数据库为比对依据，对所述物流提货人是否为合法提货人进行判断；
指令发送单元，用于若所述判断结果为是，则发送允许提取货物的指令。
在本实施例中，所述判断单元，具体用于：
根据所述实时人体特征数据在所述人体特征数据库中进行检索，若检索获得相符的数据，则所述判断结果为是；
所述检索的范围限定在与所提取货物对应的可能合法提货人的人体特征数据的范围内。
在本实施例中，所述判断单元，具体用于：
同时获得所述物流提货人的身份信息；
利用所述身份信息在所述人体特征数据库中查找对应所述身份信息的人体特征数据；
若查找到与所述身份信息匹配的记录，则所述根据所述实时人体特征数据，以预存的人体特征数据库为比对依据，对所述物流提货人是否为合法提货人进行判断的步骤中，具体采用如下方式实现：
对所述实时人体特征数据和所述与所述身份信息匹配的记录中的人体特征数据进行比对，若所述比对的结果为相同，则所述判断结果为是。
在本实施例中，验证单元，在所述发送允许提取货物的指令之前用于：
获取提货单据的实时图像；
对所述提货单据进行验证；
若验证通过，则进入所述发送允许提取货物的指令的步骤。
在本实施例中，所述获取提货单据的实时图像采用对实体提货单据拍摄的方式获取，在所述拍摄的过程中不保存本地副本。
在本实施例中，所述提货单据的实时图像中包含数字水印信息。
在本实施例中，所述提货单据中包含的数字水印信息包括以下信息中至少一种：
平台信息；
时间信息；
地理位置信息。
在本实施例中，收货人判断单元，具体用于：
在所述货物的交货过程中，获取物流收货人的实时人体特征数据；
根据所述实时人体特征数据，以预存的人体特征数据库为比对依据，对所述物流收货人是否为合法收货人进行判断；
若所述判断结果为是，则发送允许交付货物的指令。
在本实施例中，包括司机异常行为监控单元，具体用于：
在所述货物的运输过程中，使用深度学习算法及海量数据的积累训练，对于异常的司机驾驶行为进行自动报警；
所述司机驾驶行为包括以下行为中的至少一种：驾驶时的表情、司机在变换车道时的头部运动、驾驶运输车辆时的制动行为、驾驶运输车辆时的加速行为。
在本实施例中，包括收货人监控单元，具体用于：
在所述货物的交货过程中，使用深度学习算法及海量数据的积累训练，对于异常的收货人的行为进行自动报警；
所述收货人的行为至少包括如下行为之一：收货时的签字动作、回到工地的移动轨迹、回到工地的移动速度、收货时的表情。
本申请第三实施例提供一种基于物联网的智能物流的实现系统，该基于物联网的智能物流的实现系统用于实现上述第一实施例提供的方法。
所述基于物联网的智能物流的实现系统包括智能地磅、车牌识别系统、车辆行驶监控系统以及交通控制系统；
所述车牌识别系统具体用于：针对运输货物的车辆进行认证识别；
所述交通控制系统具体用于：若所述认证识别通过，向所述车辆发送允许上秤指令；
所述车辆行驶监控系统具体用于：针对所述车辆在所述地磅上的行驶位置进行判断；
所述智能地磅具体用于：若所述位置符合称重的要求，则发出停止信息；待所述车辆停止后，所述智能地磅开始称重，并在称重后报送称重结果信息；
所述车辆行驶监控系统还用于：将所述称重结果信息与预先存储的重量指标相比对；若比对结果为吻合，则发出情况正常的判断结果；
所述交通控制系统还用于：根据所述情况正常的判断结果，允许所述车辆驶离所述智能地磅。
所述基于物联网的智能物流的实现系统包括移动终端、云端数据服务器和监控终端；
所述移动终端，用于获取物流提货人的实时人体特征数据；
所述云端数据服务器，用于根据所述实时人体特征数据，以预存的人体特征数据库为比对依据，对所述物流提货人是否为合法提货人进行判断；
所述监控终端，用于若所述判断结果为是，则发送允许提取货物的指令。
在本实施例中，所述基于物联网的智能物流的实现系统包括运输货物的车辆的车载OBD设备；
所述车载OBD设备用于从所述发送允许提取货物的指令开始，直至到所述货物的交货完成时结束，实时发送货物状态信息；
所述货物状态信息至少包括货物的重量。
在本实施例中，所述基于物联网的智能物流的实现系统可以包括智能地磅；
所述智能地磅用于实现所述货物的交货过程。
在本实施例中，所述基于物联网的智能物流的实现系统可以包括视频监控管理系统，具体完成以下操作中的至少一项：
利用多点视频和/或拍照，实现车辆从入场开始，直至称重完成的全程录像功能；
提供根据过磅单查找对应的过磅现场视频资料的检索功能；
针对关键环节的拍照；
所述关键换件至少包括如下环节之一：过毛重、过皮重、门卫检查。
本实施例中，所述基于物联网的智能物流的实现系统可以包括车牌识别系统，具体用于：
验证司机的刷卡信息；
自动识别车牌信息；
判别所述司机的刷卡信息与所述车牌信息是否匹配；
若匹配，允许货车进入所述智能地磅。
本实施例中，所述基于物联网的智能物流的实现系统可以包括交通控制系统，具体用于：
使用地感线圈控制道闸和/或红绿灯，实现对于称重车辆的次序管理。
本实施例中，所述基于物联网的智能物流的实现系统可以包括红外监控系统，具体用于：
检测车辆是否全部位于汽车衡称台上；和/或
检测车辆是否存在车轮不完全上磅。
本实施例中，所述基于物联网的智能物流的实现系统可以包括语音指挥系统，具体用于：
采集重量信息后，自动报出当前车辆的重量以及上下磅的语音指挥信息。
本实施例中，所述基于物联网的智能物流的实现系统可以包括智能可穿戴设备；
所述智能可穿戴设备用于获取物流提货人的实时人体特征数据或者获取所述物流提货人的身份信息；所述智能可穿戴设备包括如下形式中的至少一种：智能帽、智能手环、智能服装、智能鞋、智能手机。
本实施例中，所述基于物联网的智能物流的实现系统可以包括：所述智能可穿戴设备具有地理位置信息管理系统，具体用于完成以下操作中的至少一项：
采集地理位置信息；
发送所述地理位置信息；
监控是否超出预定的地理围栏区域，若是，发送报警信息。
本实施例中，所述基于物联网的智能物流的实现系统可以包括：所述智能可穿戴设备具有工作记录系统，用于实时记录运动量。
本实施例中，所述基于物联网的智能物流的实现系统可以包括：所述智能可穿戴设备具有脱离穿戴状态的自动报警功能。
本实施例中，所述基于物联网的智能物流的实现系统可以包括：所述智能可穿戴设备具有视频通话功能。
本实施例中，所述基于物联网的智能物流的实现系统可以包括车载GPS系统；
所述车载GPS系统用于在货物的运输过程中，实时向所述云端数据服务器发送所述货物的地理位置信息。
图3是本申请第三实施例涉及的基于物联网的智能物流的实现系统的示意图。包括移动终端301，用于获取物流提货人的实时人体特征数据；
云端数据服务器302，用于根据所述实时人体特征数据，以预存的人体特征数据库为比对依据，对所述物流提货人是否为合法提货人进行判断；或者接收来自于智能地磅、可穿戴设备、车载设备OBD信息
监控终端303，用于若所述判断结果为是，则发送允许提取货物的指令；或者用于监控来自于智能地磅、可穿戴设备、车载设备OBD信息。
智能地磅304，用于实现交货过程的智能化；
可穿戴设备305，用于获取物流提货人的实时人体特征数据或者所述物流提货人的身份信息；
车载OBD设备306，用于向云端数据服务器发送货物的重量等信息；
车载GPS系统307，用于向云端数据服务器实时发送货物的运输轨迹。
图4是本申请第三实施例涉及的基于物联网的智能物流的实现系统中云平台的示意图。
在图4中，企业向云平台下达运输订单。云运输平台针对说书运输订单进行全程管理。所述云运输平台包括社会运力实名注册、运输单据管理、运输全程实时监控、运费结算报表管理等四个模块做成。
所述社会运力实名注册模块用于提供接口给物流公司，实名注册物流公司的运输车辆、运输人员信息。
所述运输单据管理用于管理所述运输订单完成过程中的所有的单据管理。
所述运输全程实时监控是指利用先进的物联网技术对于运输的全部过程进行无缝全程实时监控。
所述运费结算报表管理是指对于运输订单的运费结算报表进行管理。
所述云平台借助先进的物联网技术，开放式端口设计，将生产商、配送商、物流、施工企业、金融机构等有机整合在一个透明化平台上，施工企业需求实时在网上公布且能全程掌握供应过程，供应商可以公开、公正接单并报价，物流企业能实时得到物流需求信息并提供服务，银行可以完整地看到整个物流体系的每一个运作细节，保证每笔业务的真实性、可靠性，以此平台各方均能合作共赢。
本申请虽然以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本申请，任何本领域技术人员在不脱离本申请的精神和范围内，都可以做出可能的变动和修改，因此本申请的保护范围应当以本申请权利要求所界定的范围为准。
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。
1、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非暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
2、本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请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。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
Claims (52)
1.一种基于物联网的智能物流的实现方法，其特征在于，所述实现方法在以下系统中实现，该系统包括智能地磅、车牌识别系统、车辆行驶监控系统以及交通控制系统；所述智能物流的实现方法包括：
所述车牌识别系统针对运输货物的车辆进行认证识别；
若所述认证识别通过，所述交通控制系统向所述车辆发送允许上秤指令；
所述车辆行驶监控系统针对所述车辆在所述智能地磅上的行驶位置进行判断；若所述位置符合称重的要求，则所述智能地磅发出停止信息；
待所述车辆停止后，所述智能地磅开始称重，并在称重后报送称重结果信息；
所述车辆行驶监控系统将所述称重结果信息与预先存储的重量指标相比对；若比对结果为吻合，则发出情况正常的判断结果；
所述交通控制系统根据所述情况正常的判断结果，允许所述车辆驶离所述智能地磅。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的智能物流的实现方法，其特征在于，包括：
在所述货物的提货过程中，获取物流提货人的人脸图像信息；
根据所述人脸图像信息，进行活体检测；
若所述活体检测通过，进行人脸验证。
3.根据权利要求2所述的基于物联网的智能物流的实现方法，其特征在于，所述活体检测采用如下的步骤实现，包括：
给用户提供完成相关动作的指示；
实时获取用户执行所述相关动作时的面部器官状态；
根据所述面部器官状态判断是否为活体。
4.根据权利要求2所述的基于物联网的智能物流的实现方法，其特征在于，所述活体检测采用如下的步骤实现，包括：
获取用户的一段实时视频；
针对所述视频执行随机抽帧操作，获得对应的随机图片；
针对所述随机图片进行静默图片活体检测；
根据所述静默图片活体检测的结果判断是否为活体。
5.根据权利要求4所述的基于物联网的智能物流的实现方法，其特征在于，所述获取用户的一段实时视频之前，包括：
针对用户随机分配预定内容；
指示用户在录制所述实时视频过程中，读出所述被分配的预定内容；
在所述获取用户的一段视频的步骤中，同时将所述用户读出的所述预定内容的声音存于所述视频当中。
6.根据权利要求2所述的基于物联网的智能物流的实现方法，其特征在于，所述获取物流提货人的人脸图像信息的步骤中，采用人脸质量监控来保证所述人脸图像信息的质量，所述人脸质量监控包括：
在人脸采集过程中，针对人脸的图像获取条件设置校验条件；所述图像获取条件包括获取人脸图像时的如下条件中的至少一种：人脸的姿态角度条件、光照条件、人脸的遮挡情况、人脸的模糊度、人脸的完整性；
根据所述校验条件对采集到的人脸图像进行校验。
7.根据权利要求1所述的基于物联网的智能物流的实现方法，其特征在于，包括：
从所述货物的提取开始，直至到所述货物的交货完成时结束，实时接收车载OBD设备提供的货物状态信息；
所述货物状态信息至少包括货物的重量。
8.根据权利要求1所述的基于物联网的智能物流的实现方法，其特征在于，包括：
在所述货物的运输过程中，实时接收所述货物的地理位置信息；
根据所述实时接收的所述货物的地理位置信息，监控所述货物的运输轨迹。
9.根据权利要求8所述的基于物联网的智能物流的实现方法，其特征在于，所述监控所述货物的运输轨迹包括：
将接受到的所述货物的地理位置信息与规划的所述货物的运输轨迹进行对比，若所述比对的结果为不匹配，进行报警操作。
10.根据权利要求1所述的基于物联网的智能物流的实现方法，其特征在于，包括：
在所述货物的提货过程中，获取物流提货人的实时人体特征数据；
根据所述实时人体特征数据，以预存的人体特征数据库为比对依据，对所述物流提货人是否为合法提货人进行判断；
若所述判断结果为是，则发送允许提取货物的指令。
11.根据权利要求10所述的基于物联网的智能物流的实现方法，其特征在于，所述对所述物流提货人是否为合法提货人进行判断，包括：
根据所述实时人体特征数据在所述人体特征数据库中进行检索，若检索获得相符的数据，则所述判断结果为是；
所述检索的范围限定在与所提取货物对应的可能合法提货人的人体特征数据的范围内。
12.根据权利要求10所述的基于物联网的智能物流的实现方法，其特征在于，所述对所述物流提货人是否为合法提货人进行判断，包括：
同时获得所述物流提货人的身份信息；
利用所述身份信息在所述人体特征数据库中查找对应所述身份信息的人体特征数据；
若查找到与所述身份信息匹配的记录，则所述根据所述实时人体特征数据，以预存的人体特征数据库为比对依据，对所述物流提货人是否为合法提货人进行判断的步骤中，具体采用如下方式实现：
对所述实时人体特征数据和所述与所述身份信息匹配的记录中的人体特征数据进行比对，若所述比对的结果为相同，则所述判断结果为是。
13.根据权利要求10所述的基于物联网的智能物流的实现方法，其特征在于，在所述发送允许提取货物的指令之前，包括：
获取提货单据的实时图像；
对所述提货单据进行验证；
若验证通过，则进入所述发送允许提取货物的指令的步骤。
14.根据权利要求13所述的基于物联网的智能物流的实现方法，其特征在于，所述获取提货单据的实时图像采用对实体提货单据拍摄的方式获取，在所述拍摄的过程中不保存本地副本。
15.根据权利要求13所述的基于物联网的智能物流的实现方法，其特征在于，所述提货单据的实时图像中包含数字水印信息。
16.根据权利要求15所述的基于物联网的智能物流的实现方法，其特征在于，所述提货单据中包含的数字水印信息包括以下信息中至少一种：
平台信息；
时间信息；
地理位置信息。
17.根据权利要求1所述的基于物联网的智能物流的实现方法，其特征在于，包括：
在所述货物的交货过程中，获取物流收货人的实时人体特征数据；
根据所述实时人体特征数据，以预存的人体特征数据库为比对依据，对所述物流收货人是否为合法收货人进行判断；
若所述判断结果为是，则发送允许交付货物的指令。
18.根据权利要求12所述的基于物联网的智能物流的实现方法，其特征在于，包括：
所述获取物流提货人的实时人体特征数据或者所述物流提货人的身份信息通过智能可穿戴设备获取；
所述智能可穿戴设备包括如下形式中的至少一种：智能帽、智能手环、智能服装、智能鞋、智能手机。
19.根据权利要求18所述的基于物联网的智能物流的实现方法，其特征在于，包括所述智能可穿戴设备具有地理位置信息管理系统，具体用于完成以下操作中的至少一项：
采集地理位置信息；
发送所述地理位置信息；
监控是否超出预定的地理围栏区域，若是，发送报警信息。
20.根据权利要求18所述的基于物联网的智能物流的实现方法，其特征在于，包括：所述智能可穿戴设备具有工作记录系统，用于实时记录运动量。
21.根据权利要求18所述的基于物联网的智能物流的实现方法，其特征在于，包括：所述智能可穿戴设备具有脱离穿戴状态的自动报警功能。
22.根据权利要求18所述的基于物联网的智能物流的实现方法，其特征在于，包括：所述智能可穿戴设备具有视频通话功能。
23.根据权利要求1所述的基于物联网的智能物流的实现方法，其特征在于，包括：
在所述货物的运输过程中，使用深度学习算法及海量数据的积累训练，对于异常的司机驾驶行为进行自动报警；
所述司机驾驶行为包括以下行为中的至少一种：驾驶时的表情、司机在变换车道时的头部运动、驾驶运输车辆时的制动行为、驾驶运输车辆时的加速行为。
24.根据权利要求1所述的基于物联网的智能物流的实现方法，其特征在于，包括：
在所述货物的交货过程中，使用深度学习算法及海量数据的积累训练，对于异常的收货人的行为进行自动报警；
所述收货人的行为至少包括如下行为之一：收货时的签字动作、回到工地的移动轨迹、回到工地的移动速度、收货时的表情。
25.一种基于物联网的智能物流的实现装置，其特征在于，包括智能地磅单元、车牌识别单元、车辆行驶监控单元以及交通控制单元；
所述车牌识别单元具体用于：针对运输货物的车辆进行认证识别；
所述交通控制单元具体用于：若所述认证识别通过，向所述车辆发送允许上秤指令；
所述车辆行驶监控单元具体用于：针对所述车辆在所述智能地磅上的行驶位置进行判断；
所述智能地磅单元具体用于：若所述位置符合称重的要求，则发出停止信息；待所述车辆停止后，所述智能地磅开始称重，并在称重后报送称重结果信息；
所述车辆行驶监控单元还用于：将所述称重结果信息与预先存储的重量指标相比对；若比对结果为吻合，则发出情况正常的判断结果；
所述交通控制单元还用于：根据所述情况正常的判断结果，允许所述车辆驶离所述智能地磅。
26.根据权利要求25所述的基于物联网的智能物流的实现装置，其特征在于，包括：
人脸获取单元，用于在所述货物的提货过程中，获取物流提货人的人脸图像信息；
活体检测单元，用于根据所述人脸图像信息，进行活体检测；
人脸验证单元，用于若所述活体检测通过，进行人脸验证。
27.根据权利要求26所述的基于物联网的智能物流的实现装置，其特征在于，所述活体检测单元，具体用于：
给用户提供完成相关动作的指示；
实时获取用户执行所述相关动作时的面部器官状态；
根据所述面部器官状态判断是否为活体。
28.根据权利要求26所述的基于物联网的智能物流的实现装置，其特征在于，所述活体检测单元，具体用于：
获取用户的一段实时视频；
针对所述视频执行随机抽帧操作，获得对应的随机图片；
针对所述随机图片进行静默图片活体检测；
根据所述静默图片活体检测的结果判断是否为活体。
29.根据权利要求28所述的基于物联网的智能物流的实现装置，其特征在于，声音处理单元，具体用于：
在所述获取用户的一段实时视频之前，针对用户随机分配预定内容；
指示用户在录制所述实时视频过程中，读出所述被分配的预定内容；
在所述获取用户的一段视频的步骤中，同时将所述用户读出的所述预定内容的声音存于所述视频当中。
30.根据权利要求26所述的基于物联网的智能物流的实现装置，其特征在于，包括人脸质量监控单元，具体用于：所述获取物流提货人的人脸图像信息的步骤中，采用人脸质量监控来保证所述人脸图像信息的质量，所述人脸质量监控包括：
在人脸采集过程中，针对人脸的图像获取条件设置校验条件；所述图像获取条件包括获取人脸图像时的如下条件中的至少一种：人脸的姿态角度条件、光照条件、人脸的遮挡情况、人脸的模糊度、人脸的完整性；
根据所述校验条件对采集到的人脸图像进行校验。
31.根据权利要求25所述的基于物联网的智能物流的实现装置，其特征在于，包括状态信息接收单元，具体用于：
从所述货物的提取开始，直至到所述货物的交货完成时结束，实时接收车载OBD设备提供的货物状态信息；所述货物状态信息至少包括货物的重量。
32.根据权利要求25所述的基于物联网的智能物流的实现装置，其特征在于，包括货物运输监控单元，具体用于：
在所述货物的运输过程中，实时接收所述货物的地理位置信息；
根据所述实时接收的所述货物的地理位置信息，监控所述货物的运输轨迹。
33.根据权利要求32所述的基于物联网的智能物流的实现装置，其特征在于，所述货物运输监控单元，还用于：
将接受到的所述货物的地理位置信息与规划的所述货物的运输轨迹进行对比，若所述比对的结果为不匹配，进行报警操作。
34.根据权利要求25所述的基于物联网的智能物流的实现装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取物流提货人的实时人体特征数据；
判断单元，用于根据所述实时人体特征数据，以预存的人体特征数据库为比对依据，对所述物流提货人是否为合法提货人进行判断；
指令发送单元，用于若所述判断结果为是，则发送允许提取货物的指令。
35.根据权利要求34所述的基于物联网的智能物流的实现装置，其特征在于，所述判断单元，具体用于：
根据所述实时人体特征数据在所述人体特征数据库中进行检索，若检索获得相符的数据，则所述判断结果为是；
所述检索的范围限定在与所提取货物对应的可能合法提货人的人体特征数据的范围内。
36.根据权利要求34所述的基于物联网的智能物流的实现装置，其特征在于，所述判断单元，具体用于：
同时获得所述物流提货人的身份信息；
利用所述身份信息在所述人体特征数据库中查找对应所述身份信息的人体特征数据；
若查找到与所述身份信息匹配的记录，则所述根据所述实时人体特征数据，以预存的人体特征数据库为比对依据，对所述物流提货人是否为合法提货人进行判断的步骤中，具体采用如下方式实现：
对所述实时人体特征数据和所述与所述身份信息匹配的记录中的人体特征数据进行比对，若所述比对的结果为相同，则所述判断结果为是。
37.根据权利要求34所述的基于物联网的智能物流的实现装置，其特征在于，验证单元，在所述发送允许提取货物的指令之前用于：
获取提货单据的实时图像；
对所述提货单据进行验证；
若验证通过，则进入所述发送允许提取货物的指令的步骤。
38.根据权利要求37所述的基于物联网的智能物流的实现装置，其特征在于，所述获取提货单据的实时图像采用对实体提货单据拍摄的方式获取，在所述拍摄的过程中不保存本地副本。
39.根据权利要求37所述的基于物联网的智能物流的实现装置，其特征在于，所述提货单据的实时图像中包含数字水印信息。
40.根据权利要求39所述的基于物联网的智能物流的实现装置，其特征在于，所述提货单据中包含的数字水印信息包括以下信息中至少一种：
平台信息；
时间信息；
地理位置信息。
41.根据权利要求25所述的基于物联网的智能物流的实现装置，其特征在于，包括收货人判断单元，具体用于：
在所述货物的交货过程中，获取物流收货人的实时人体特征数据；
根据所述实时人体特征数据，以预存的人体特征数据库为比对依据，对所述物流收货人是否为合法收货人进行判断；
若所述判断结果为是，则发送允许交付货物的指令。
42.根据权利要求25所述的基于物联网的智能物流的实现装置，其特征在于，包括司机异常行为监控单元，具体用于：
在所述货物的运输过程中，使用深度学习算法及海量数据的积累训练，对于异常的司机驾驶行为进行自动报警；
所述司机驾驶行为包括以下行为中的至少一种：驾驶时的表情、司机在变换车道时的头部运动、驾驶运输车辆时的制动行为、驾驶运输车辆时的加速行为。
43.根据权利要求25所述的基于物联网的智能物流的实现装置，其特征在于，包括收货人监控单元，具体用于：
在所述货物的交货过程中，使用深度学习算法及海量数据的积累训练，对于异常的收货人的行为进行自动报警；
所述收货人的行为至少包括如下行为之一：收货时的签字动作、回到工地的移动轨迹、回到工地的移动速度、收货时的表情。
44.一种基于物联网的智能物流的实现系统，其特征在于，包括智能地磅、车牌识别系统、车辆行驶监控系统以及交通控制系统；
所述车牌识别系统具体用于：针对运输货物的车辆进行认证识别；
所述交通控制系统具体用于：若所述认证识别通过，向所述车辆发送允许上秤指令；
所述车辆行驶监控系统具体用于：针对所述车辆在所述地磅上的行驶位置进行判断；
所述智能地磅具体用于：若所述位置符合称重的要求，则发出停止信息；待所述车辆停止后，所述智能地磅开始称重，并在称重后报送称重结果信息；
所述车辆行驶监控系统还用于：将所述称重结果信息与预先存储的重量指标相比对；若比对结果为吻合，则发出情况正常的判断结果；
所述交通控制系统还用于：根据所述情况正常的判断结果，允许所述车辆驶离所述智能地磅。
45.根据权利要求44所述的基于物联网的智能物流系统，其特征在于，包括移动终端、云端数据服务器和监控终端；
所述移动终端，用于获取物流提货人的实时人体特征数据；
所述云端数据服务器，用于根据所述实时人体特征数据，以预存的人体特征数据库为比对依据，对所述物流提货人是否为合法提货人进行判断；
所述监控终端，用于若所述判断结果为是，则发送允许提取货物的指令。
46.根据权利要求44所述的基于物联网的智能物流系统，其特征在于，包括运输货物的车辆的车载OBD设备；
所述车载OBD设备用于从所述货物的提取开始，直至到所述货物的交货完成时结束，实时发送货物状态信息；
所述货物状态信息至少包括货物的重量。
47.根据权利要求44所述的基于物联网的智能物流系统，其特征在于，包括智能可穿戴设备；
所述智能可穿戴设备用于获取物流提货人的实时人体特征数据或者获取所述物流提货人的身份信息；
所述智能可穿戴设备包括如下形式中的至少一种：智能帽、智能手环、智能服装、智能鞋、智能手机。
48.根据权利要求47所述的基于物联网的智能物流系统，其特征在于，包括所述智能可穿戴设备具有地理位置信息管理系统，具体用于完成以下操作中的至少一项：
采集地理位置信息；
发送所述地理位置信息；
监控是否超出预定的地理围栏区域，若是，发送报警信息。
49.根据权利要求47所述的基于物联网的智能物流系统，其特征在于，包括：所述智能可穿戴设备具有工作记录系统，用于实时记录运动量。
50.根据权利要求47所述的基于物联网的智能物流系统，其特征在于，包括：所述智能可穿戴设备具有脱离穿戴状态的自动报警功能。
51.根据权利要求47所述的基于物联网的智能物流系统，其特征在于，包括：所述智能可穿戴设备具有视频通话功能。
52.根据权利要求44所述的基于物联网的智能物流系统，其特征在于，包括车载GPS系统；
所述车载GPS系统用于在货物的运输过程中，实时向所述云端数据服务器发送所述货物的地理位置信息。
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