CN111586190A - 一种用于车载的封样监控系统及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种用于车载的封样监控系统，该用于车载的封样监控系统通过视频监控、RFID射频监控和车辆定位监控这三种不同的监控方式同时对样品的封样车载运输过程进行全方位的监控，这样能够实现在样品送检运输构成的人、车、物三者合一的监控，从而有效地防止由于对人员和车辆的监控缺失而导致样品送检安全性降低的情况发生；此外，该用于车载的封样监控系统还能够在样品车载送检的过程中同步地对采集得到的监控信息进行实时的分析处理，以此保证该封样监控的及时性和有效性，并且该封样监控系统还能够与移动终端进行数据通信，以便于用户在移动终端的应用程序上执行相应的运输调控和运输任务核实。
Description
技术领域
本发明涉及封样送检的技术领域，特别涉及一种用于车载的封样监控系统及装置。
背景技术
物资调配运输，特别是样品的调配运输都需要保证物品能够完整无缺地运输到目的地。但是，在实际操作过程中，样品在运输工序，比如异地长途运输中，样品长时间处于暴露状态中，这很难保证样品在此过程中都是保持独立的和未被触碰的状态，其极容易导致样品发生性状的改变，同时也不能在样品发生性状改变的情况下，对样品进行溯源追查，这都不利于提高封样运输的安全性和可控性。为了保证样品在封样运输过程中的安全性，现有技术通常会在运输车辆中设置视频监控设备来采集样品在封样运输过程的全过程视频信息，并根据该全过程视频信息来判断样品在封样运输过程中是否被开封或者接受过其他非授权的接触操作，并且上述方式只是在封样运输完毕后，对该全过程视频信息进行分析处理，以此实现相应的判断。但是，上述方式属于事后分析判断，其并不能在封样运输过程中同步地对样品进行监控，并且上述方式的监控手段单一，其只能针对样品本身进行监控，其并没有对运输车辆的行驶状态进行相应的监控，这不能对样品在车载运输过程中进行全方面的和高效的安全监控。
发明内容
针对现有技术存在的缺陷，本发明提供一种用于车载的封样监控系统，该用于车载的封样监控系统包括图像采集模块、RFID射频模块、车辆状态采集模块、车载服务端模块和云端控制模块；其中，该图像采集模块用于获取样品当前所处车辆内部环境的相关图像信息；该RFID射频模块用于获取该样品的实时封装状态信息；该车辆状态采集模块用于获取该车辆的实时运行状态信息；该车载服务端模块用于根据该相关图像信息、该实时封装状态信息和该实时运行状态信息中的至少一者，生成关于该样品在车载运输过程中对应的封样状态变化信息；该云端控制模块用于根据该封样状态变化信息，对该样品和/或该车辆进行适应的监控操作；可见，该用于车载的封样监控系统通过视频监控、RFID射频监控和车辆定位监控这三种不同的监控方式同时对样品的封样车载运输过程进行全方位的监控，这样能够实现在样品送检运输构成的人、车、物三者合一的监控，从而有效地防止由于对人员和车辆的监控缺失而导致样品送检安全性降低的情况发生；此外，该用于车载的封样监控系统还能够在样品车载送检的过程中同步地对采集得到的监控信息进行实时的分析处理，以此保证该封样监控的及时性和有效性，并且该封样监控系统还能够与移动终端进行数据通信，以便于用户在移动终端的应用程序上执行相应的运输调控和运输任务核实。
本发明提供一种用于车载的封样监控系统，其特征在于：
所述用于车载的封样监控系统包括图像采集模块、RFID射频模块、车辆状态采集模块、车载服务端模块和云端控制模块；其中，
所述图像采集模块用于获取样品当前所处车辆内部环境的相关图像信息；
所述RFID射频模块用于获取所述样品的实时封装状态信息；
所述车辆状态采集模块用于获取所述车辆的实时运行状态信息；
所述车载服务端模块用于根据所述相关图像信息、所述实时封装状态信息和所述实时运行状态信息中的至少一者，生成关于所述样品在车载运输过程中对应的封样状态变化信息；
所述云端控制模块用于根据所述封样状态变化信息，对所述样品和/或所述车辆进行适应的监控操作；
进一步，所述图像采集模块包括第一图像拍摄子模块、第二图像拍摄子模块和第三图像拍摄子模块；其中，
所述第一图像拍摄子模块用于采集在所述车辆内部环境中关于所述样品实时状态的第一视频；
所述第二图像拍摄子模块用于采集在所述车辆内部环境中关于车内人员实时状态的第二视频；
所述第三图像拍摄子模块用于采集关于所述车辆四周的周围环境实时状态的第三视频；
进一步，所述图像采集模块还包括拍摄调整子模块、视频流存储/传送子模块和拍摄安全监控子模块；其中，
所述拍摄调整子模块用于对所述第一图像拍摄子模块、所述第二图像拍摄子模块和所述第三图像拍摄子模块中的至少一者，进行关于拍摄动作参数和/或拍摄时间参数的调整；
所述视频流存储/传送子模块用于将所述第一视频、所述第二视频和所述第三视频中的至少一者对应的视频流进行定点更新云存储和/或定点上传至所述车载服务端模块；
所述拍摄安全监控子模块用于对所述第一图像拍摄子模块、所述第二图像拍摄子模块和所述第三图像拍摄子模块中的至少一者，进行拍摄过程安全性监控，以此获得相应的拍摄过程安全性信息；
或者，
所述图像采集模块包括人脸特征提取子模块，所述人脸特征提取子模块用于根据所述车内人员实时状态信息提取其对应的人脸特征和/或肢体特征，其过程具体包括，
步骤S1，构建训练样本集，将所述第二图像拍摄子模块拍摄的所述第二视频进行噪声消除和失真校正后，获取每一帧视频图像对应的人脸和/或肢体图像信息矩阵X，即
X＝[x1,x2,…,xn]
在上述公式中，X为m×n阶人脸和/或肢体图像信息矩阵，xi为第i帧视频图像对应的人脸和/或肢体图像信息，i＝1、2…n，所述人脸和/或肢体图像信息至少包括五官位置、五官大小、肢体大小、肢体动作和图像亮度；
步骤S2，根据下面公式确定总体散布矩阵G
在上述公式中，G为总体散布矩阵，xi为第i帧视频图像对应的人脸和/或肢体图像信息，m为每帧视频图像中包含的人脸和/或肢体信息数目；
步骤S3，根据下面公式计算所述总体散布矩阵G的特征向量
在上述公式中，εi为第i个特征向量，δi为构造矩阵U的特征值ai对应的特征向量，其中，所述构造矩阵U如下公式表示
对上述公式进行矩阵变换处理后得到
∧＝diag[a1,a2,…,an]
在上述公式中，∧为构造矩阵U的对角型矩阵，为构造矩阵U的第i个特征值，并且a1＞a2＞…＞an；
步骤S4，根据下面公式确定主要特征向量集w，以作为所述人脸特征和/或肢体特征
在上述公式中，W为主要特征向量集，R为总体散布矩阵的特征向量矩阵，并且R＝[ε1,ε2,…,εn]；
进一步，所述车载服务端模块包括视频可信度计算子模块、待处理视频确定子模块和视频处理子模块；其中，
所述视频可信度计算子模块用于根据预设拍摄过程评价模型，对所述拍摄过程安全性信息进行分析处理，以此计算得到所述第一视频、所述第二视频和所述第三视频各自对应的视频可信度值；
所述待处理视频确定子模块用于根据所述视频可信度值，从所述第一视频、所述第二视频和所述第三视频中分别摘选确定满足预设可信度条件的视频数据；
所述视频处理子模块用于根据预设视频深度学习神经网络模型，对所述视频数据进行分析处理，以此获得关于样品封装正常与否和/或是否受到接触的封样状态变化信息；
进一步，所述RFID射频模块包括射频标签物理状态检测子模块和射频标签信号状态检测子模块；其中，
所述射频标签物理状态检测子模块用于检测关于RFID射频标签的粘附状态和/或位移状态信息；
所述射频标签信号状态检测子模块用于检测关于RFID射频标签的射频信号传输状态信息；
进一步，所述车载服务端模块包括射频标签状态可信度计算子模块、待处理射频标签状态信息确定子模块和视频标签状态信息处理子模块；其中，
所述射频标签状态可信度计算子模块用于根据预设射频标签工作评价模型，分别计算得到关于所述粘附状态和/或位移状态信息和所述射频信号传输状态信息的射频标签状态可信度值；
所述待处理射频标签状态信息确定子模块用于根据所述射频标签状态可信度值，从所述粘附状态和/或位移状态信息和所述射频信号传输状态信息中分别摘选确定满足预设可信度条件的射频标签相关状态信息；
所述视频标签状态信息处理子模块用于根据预设射频标签深度学习神经网络模型，对所述射频标签相关状态信息进行分析处理，以此获得关于射频标签是否脱落和/或是否存在射频信号异常的封装状态变化信息；
进一步，所述车辆状态采集模块包括GPS定位子模块、行车参数采集子模块和行车环境采集子模块；其中，
所述GPS定位子模块用于获取所述车辆的实时位置信息；
所述行车参数采集子模块用于获取所述车辆的实时行驶运动参数信息；
所述行车环境采集子模块用于获取所述车辆的实时行驶外界环境信息；
进一步，所述车载服务端模块包括车辆状态可信度计算子模块、待处理车辆状态信息确定子模块和车辆状态信息处理子模块；其中，
所述车辆状态可信度计算子模块用于根据预设车辆状态评价模型，分别计算得到关于所述实时位置信息、所述实时行驶运动参数信息和所述实时行驶外界环境信息的车辆状态可信度值；
所述待处理车辆状态信息确定子模块用于根据所述车辆状态可信度值，对所述车辆状态可信度值进行分析处理，以此获得关于所述车辆行驶线路、行驶过程和行驶运动模式是否存在异常的封样状态变化信息；
进一步，所述车载服务端模块包括车载报警子模块、车辆调控子模块和车载通信模块；其中，
所述车载报警子模块用于根据所述封样状态变化信息，执行不同预定模式的报警操作；
所述车辆调控子模块用于根据所述封样状态变化信息，对所述车辆的行驶运动状态进行不同预定模式的调控操作；
或者，
所述车载通信模块用于与所述云端控制模块的数据交互通信；
所述云端控制模块包括云数据处理子模块、监控终端子模块和移动应用链接子模块；其中，
所述云数据处理子模块用于对来自所述车载服务端模块的封样状态变化信息、样品相关状态信息和车辆相关状态信息中的至少一者进行云存储处理和/或云计算处理；
所述监控终端子模块用于提供关于车载封样的实时监控界面；
所述移动应用链接子模块用于实现所述云端控制模块与移动应用之间的实时数据交互链路。
本发明还提供一种用于车载的封样监控装置，所述用于车载的封样监控装置包括封样监控系统和移动终端；其中，
所述封样监控系统用于获取目标车载样品的封样状态变化信息；
所述移动终端与所述封样监控系统进行通信连接，并提供关于所述目标车载样品对应的运输调控界面和/或运输任务核实界面。
相比于现有技术，该用于车载的封样监控系统包括图像采集模块、RFID射频模块、车辆状态采集模块、车载服务端模块和云端控制模块；其中，该图像采集模块用于获取样品当前所处车辆内部环境的相关图像信息；该RFID射频模块用于获取该样品的实时封装状态信息；该车辆状态采集模块用于获取该车辆的实时运行状态信息；该车载服务端模块用于根据该相关图像信息、该实时封装状态信息和该实时运行状态信息中的至少一者，生成关于该样品在车载运输过程中对应的封样状态变化信息；该云端控制模块用于根据该封样状态变化信息，对该样品和/或该车辆进行适应的监控操作；可见，该用于车载的封样监控系统通过视频监控、RFID射频监控和车辆定位监控这三种不同的监控方式同时对样品的封样车载运输过程进行全方位的监控，这样能够实现在样品送检运输构成的人、车、物三者合一的监控，从而有效地防止由于对人员和车辆的监控缺失而导致样品送检安全性降低的情况发生；此外，该用于车载的封样监控系统还能够在样品车载送检的过程中同步地对采集得到的监控信息进行实时的分析处理，以此保证该封样监控的及时性和有效性，并且该封样监控系统还能够与移动终端进行数据通信，以便于用户在移动终端的应用程序上执行相应的运输调控和运输任务核实。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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他的附图。
图1为本发明提供的一种用于车载的封样监控系统及装置的结构示意图。
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作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。
参阅图1，为本发明实施例提供的一种用于车载的封样监控系统及装置的结构示意图。该用于车载的封样监控系统包括图像采集模块、RFID射频模块、车辆状态采集模块、车载服务端模块和云端控制模块；其中，
该图像采集模块用于获取样品当前所处车辆内部环境的相关图像信息；
该RFID射频模块用于获取该样品的实时封装状态信息；
该车辆状态采集模块用于获取该车辆的实时运行状态信息；
该车载服务端模块用于根据该相关图像信息、该实时封装状态信息和该实时运行状态信息中的至少一者，生成关于该样品在车载运输过程中对应的封样状态变化信息；
该云端控制模块用于根据该封样状态变化信息，对该样品和/或该车辆进行适应的监控操作。
优选地，该图像采集模块包括第一图像拍摄子模块、第二图像拍摄子模块和第三图像拍摄子模块；其中，
该第一图像拍摄子模块用于采集在该车辆内部环境中关于该样品实时状态的第一视频；
该第二图像拍摄子模块用于采集在该车辆内部环境中关于车内人员实时状态的第二视频；
该第三图像拍摄子模块用于采集关于该车辆四周的周围环境实时状态的第三视频。
优选地，该图像采集模块还包括拍摄调整子模块、视频流存储/传送子模块和拍摄安全监控子模块；其中，
该拍摄调整子模块用于对该第一图像拍摄子模块、该第二图像拍摄子模块和该第三图像拍摄子模块中的至少一者，进行关于拍摄动作参数和/或拍摄时间参数的调整；
该视频流存储/传送子模块用于将该第一视频、该第二视频和该第三视频中的至少一者对应的视频流进行定点更新云存储和/或定点上传至该车载服务端模块；
该拍摄安全监控子模块用于对该第一图像拍摄子模块、该第二图像拍摄子模块和该第三图像拍摄子模块中的至少一者，进行拍摄过程安全性监控，以此获得相应的拍摄过程安全性信息。
优选地，该图像采集模块包括人脸特征提取子模块，该人脸特征提取子模块用于根据该车内人员实时状态信息提取其对应的人脸特征和/或肢体特征，其过程具体包括，
步骤S1，构建训练样本集，将该第二图像拍摄子模块拍摄的该第二视频进行噪声消除和失真校正后，获取每一帧视频图像对应的人脸和/或肢体图像信息矩阵X，即
X＝[x1,x2,…,xn]
在上述公式中，X为m×n阶人脸和/或肢体图像信息矩阵，xi为第i帧视频图像对应的人脸和/或肢体图像信息，i＝1、2…n，该人脸和/或肢体图像信息至少包括五官位置、五官大小、肢体大小、肢体动作和图像亮度；
步骤S2，根据下面公式确定总体散布矩阵G
在上述公式中，G为总体散布矩阵，xi为第i帧视频图像对应的人脸和/或肢体图像信息，m为每帧视频图像中包含的人脸和/或肢体信息数目；
步骤S3，根据下面公式计算该总体散布矩阵G的特征向量
在上述公式中，εi为第i个特征向量，δi为构造矩阵U的特征值ai对应的特征向量，其中，该构造矩阵U如下公式表示
对上述公式进行矩阵变换处理后得到
∧＝diag[a1,a2,…,an]
在上述公式中，∧为构造矩阵U的对角型矩阵，为构造矩阵U的第i个特征值，并且a1＞a2＞…＞an；
步骤S4，根据下面公式确定主要特征向量集w，以作为该人脸特征和/或肢体特征
在上述公式中，W为主要特征向量集，R为总体散布矩阵的特征向量矩阵，并且R＝[ε1,ε2,…,εn]；
通过上述步骤过程，不仅能够识别车内人员人脸特征，而且还能够去除原始图像中的冗余信息。
优选地，该车载服务端模块包括视频可信度计算子模块、待处理视频确定子模块和视频处理子模块；其中，
该视频可信度计算子模块用于根据预设拍摄过程评价模型，对该拍摄过程安全性信息进行分析处理，以此计算得到该第一视频、该第二视频和该第三视频各自对应的视频可信度值；
该待处理视频确定子模块用于根据该视频可信度值，从该第一视频、该第二视频和该第三视频中分别摘选确定满足预设可信度条件的视频数据；
该视频处理子模块用于根据预设视频深度学习神经网络模型，对该视频数据进行分析处理，以此获得关于样品封装正常与否和/或是否受到接触的封样状态变化信息。
优选地，该RFID射频模块包括射频标签物理状态检测子模块和射频标签信号状态检测子模块；其中，
该射频标签物理状态检测子模块用于检测关于RFID射频标签的粘附状态和/或位移状态信息；
该射频标签信号状态检测子模块用于检测关于RFID射频标签的射频信号传输状态信息。
优选地，该车载服务端模块包括射频标签状态可信度计算子模块、待处理射频标签状态信息确定子模块和视频标签状态信息处理子模块；其中，
该射频标签状态可信度计算子模块用于根据预设射频标签工作评价模型，分别计算得到关于该粘附状态和/或位移状态信息和该射频信号传输状态信息的射频标签状态可信度值；
该待处理射频标签状态信息确定子模块用于根据该射频标签状态可信度值，从该粘附状态和/或位移状态信息和该射频信号传输状态信息中分别摘选确定满足预设可信度条件的射频标签相关状态信息；
该视频标签状态信息处理子模块用于根据预设射频标签深度学习神经网络模型，对该射频标签相关状态信息进行分析处理，以此获得关于射频标签是否脱落和/或是否存在射频信号异常的封装状态变化信息。
优选地，该车辆状态采集模块包括GPS定位子模块、行车参数采集子模块和行车环境采集子模块；其中，
该GPS定位子模块用于获取该车辆的实时位置信息；
该行车参数采集子模块用于获取该车辆的实时行驶运动参数信息；
该行车环境采集子模块用于获取该车辆的实时行驶外界环境信息。
优选地，该车载服务端模块包括车辆状态可信度计算子模块、待处理车辆状态信息确定子模块和车辆状态信息处理子模块；其中，
该车辆状态可信度计算子模块用于根据预设车辆状态评价模型，分别计算得到关于该实时位置信息、该实时行驶运动参数信息和该实时行驶外界环境信息的车辆状态可信度值；
该待处理车辆状态信息确定子模块用于根据该车辆状态可信度值，对该车辆状态可信度值进行分析处理，以此获得关于该车辆行驶线路、行驶过程和行驶运动模式是否存在异常的封样状态变化信息。
优选地，该车载服务端模块包括车载报警子模块、车辆调控子模块和车载通信模块；其中，
该车载报警子模块用于根据该封样状态变化信息，执行不同预定模式的报警操作；
该车辆调控子模块用于根据该封样状态变化信息，对该车辆的行驶运动状态进行不同预定模式的调控操作。
优选地，该车载通信模块用于与该云端控制模块的数据交互通信；
该云端控制模块包括云数据处理子模块、监控终端子模块和移动应用链接子模块；其中，
该云数据处理子模块用于对来自该车载服务端模块的封样状态变化信息、样品相关状态信息和车辆相关状态信息中的至少一者进行云存储处理和/或云计算处理；
该监控终端子模块用于提供关于车载封样的实时监控界面；
该移动应用链接子模块用于实现该云端控制模块与移动应用之间的实时数据交互链路。
此外，本发明的用于车载的封样监控装置包括封样监控系统和移动终端；其中，
该封样监控系统用于获取目标车载样品的封样状态变化信息；
该移动终端与该封样监控系统进行通信连接，并提供关于该目标车载样品对应的运输调控界面和/或运输任务核实界面。
从上述实施例的内容可知，该用于车载的封样监控系统通过视频监控、RFID射频监控和车辆定位监控这三种不同的监控方式同时对样品的封样车载运输过程进行全方位的监控，这样能够实现在样品送检运输构成的人、车、物三者合一的监控，从而有效地防止由于对人员和车辆的监控缺失而导致样品送检安全性降低的情况发生；此外，该用于车载的封样监控系统还能够在样品车载送检的过程中同步地对采集得到的监控信息进行实时的分析处理，以此保证该封样监控的及时性和有效性，并且该封样监控系统还能够与移动终端进行数据通信，以便于用户在移动终端的应用程序上执行相应的运输调控和运输任务核实。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种用于车载的封样监控系统，其特征在于：
所述用于车载的封样监控系统包括图像采集模块、RFID射频模块、车辆状态采集模块、车载服务端模块和云端控制模块；其中，
所述图像采集模块用于获取样品当前所处车辆内部环境的相关图像信息；
所述RFID射频模块用于获取所述样品的实时封装状态信息；
所述车辆状态采集模块用于获取所述车辆的实时运行状态信息；
所述车载服务端模块用于根据所述相关图像信息、所述实时封装状态信息和所述实时运行状态信息中的至少一者，生成关于所述样品在车载运输过程中对应的封样状态变化信息；
所述云端控制模块用于根据所述封样状态变化信息，对所述样品和/或所述车辆进行适应的监控操作。
2.如权利要求1所述的用于车载的封样监控系统，其特征在于：
所述图像采集模块包括第一图像拍摄子模块、第二图像拍摄子模块和第三图像拍摄子模块；其中，
所述第一图像拍摄子模块用于采集在所述车辆内部环境中关于所述样品实时状态的第一视频；
所述第二图像拍摄子模块用于采集在所述车辆内部环境中关于车内人员实时状态的第二视频；
所述第三图像拍摄子模块用于采集关于所述车辆四周的周围环境实时状态的第三视频。
3.如权利要求2所述的用于车载的封样监控系统，其特征在于：
所述图像采集模块还包括拍摄调整子模块、视频流存储/传送子模块和拍摄安全监控子模块；其中，
所述拍摄调整子模块用于对所述第一图像拍摄子模块、所述第二图像拍摄子模块和所述第三图像拍摄子模块中的至少一者，进行关于拍摄动作参数和/或拍摄时间参数的调整；
所述视频流存储/传送子模块用于将所述第一视频、所述第二视频和所述第三视频中的至少一者对应的视频流进行定点更新云存储和/或定点上传至所述车载服务端模块；
所述拍摄安全监控子模块用于对所述第一图像拍摄子模块、所述第二图像拍摄子模块和所述第三图像拍摄子模块中的至少一者，进行拍摄过程安全性监控，以此获得相应的拍摄过程安全性信息；
或者，
所述图像采集模块包括人脸特征提取子模块，所述人脸特征提取子模块用于根据所述车内人员实时状态信息提取其对应的人脸特征和/或肢体特征，其过程具体包括，
步骤S1，构建训练样本集，将所述第二图像拍摄子模块拍摄的所述第二视频进行噪声消除和失真校正后，获取每一帧视频图像对应的人脸和/或肢体图像信息矩阵X，即
X＝[x1,x2,…,xn]
在上述公式中，X为m×n阶人脸和/或肢体图像信息矩阵，xi为第i帧视频图像对应的人脸和/或肢体图像信息，i＝1、2…n，所述人脸和/或肢体图像信息至少包括五官位置、五官大小、肢体大小、肢体动作和图像亮度；
步骤S2，根据下面公式确定总体散布矩阵G
在上述公式中，G为总体散布矩阵，xi为第i帧视频图像对应的人脸和/或肢体图像信息，m为每帧视频图像中包含的人脸和/或肢体信息数目；
步骤S3，根据下面公式计算所述总体散布矩阵G的特征向量
在上述公式中，εi为第i个特征向量，δi为构造矩阵U的特征值ai对应的特征向量，其中，所述构造矩阵U如下公式表示
对上述公式进行矩阵变换处理后得到
∧＝diag[a1,a2,…,an]
在上述公式中，∧为构造矩阵U的对角型矩阵，为构造矩阵U的第i个特征值，并且a1＞a2＞…＞an；
步骤S4，根据下面公式确定主要特征向量集w，以作为所述人脸特征和/或肢体特征
在上述公式中，W为主要特征向量集，R为总体散布矩阵的特征向量矩阵，并且R＝[ε1,ε2,…,εn]。
4.如权利要求3所述的用于车载的封样监控系统，其特征在于：
所述车载服务端模块包括视频可信度计算子模块、待处理视频确定子模块和视频处理子模块；其中，
所述视频可信度计算子模块用于根据预设拍摄过程评价模型，对所述拍摄过程安全性信息进行分析处理，以此计算得到所述第一视频、所述第二视频和所述第三视频各自对应的视频可信度值；
所述待处理视频确定子模块用于根据所述视频可信度值，从所述第一视频、所述第二视频和所述第三视频中分别摘选确定满足预设可信度条件的视频数据；
所述视频处理子模块用于根据预设视频深度学习神经网络模型，对所述视频数据进行分析处理，以此获得关于样品封装正常与否和/或是否受到接触的封样状态变化信息。
5.如权利要求1所述的用于车载的封样监控系统，其特征在于：
所述RFID射频模块包括射频标签物理状态检测子模块和射频标签信号状态检测子模块；其中，
所述射频标签物理状态检测子模块用于检测关于RFID射频标签的粘附状态和/或位移状态信息；
所述射频标签信号状态检测子模块用于检测关于RFID射频标签的射频信号传输状态信息。
6.如权利要求5所述的用于车载的封样监控系统，其特征在于：
所述车载服务端模块包括射频标签状态可信度计算子模块、待处理射频标签状态信息确定子模块和视频标签状态信息处理子模块；其中，
所述射频标签状态可信度计算子模块用于根据预设射频标签工作评价模型，分别计算得到关于所述粘附状态和/或位移状态信息和所述射频信号传输状态信息的射频标签状态可信度值；
所述待处理射频标签状态信息确定子模块用于根据所述射频标签状态可信度值，从所述粘附状态和/或位移状态信息和所述射频信号传输状态信息中分别摘选确定满足预设可信度条件的射频标签相关状态信息；
所述视频标签状态信息处理子模块用于根据预设射频标签深度学习神经网络模型，对所述射频标签相关状态信息进行分析处理，以此获得关于射频标签是否脱落和/或是否存在射频信号异常的封装状态变化信息。
7.如权利要求1所述的用于车载的封样监控系统，其特征在于：
所述车辆状态采集模块包括GPS定位子模块、行车参数采集子模块和行车环境采集子模块；其中，
所述GPS定位子模块用于获取所述车辆的实时位置信息；
所述行车参数采集子模块用于获取所述车辆的实时行驶运动参数信息；
所述行车环境采集子模块用于获取所述车辆的实时行驶外界环境信息。
8.如权利要求7所述的用于车载的封样监控系统，其特征在于：
所述车载服务端模块包括车辆状态可信度计算子模块、待处理车辆状态信息确定子模块和车辆状态信息处理子模块；其中，
所述车辆状态可信度计算子模块用于根据预设车辆状态评价模型，分别计算得到关于所述实时位置信息、所述实时行驶运动参数信息和所述实时行驶外界环境信息的车辆状态可信度值；
所述待处理车辆状态信息确定子模块用于根据所述车辆状态可信度值，对所述车辆状态可信度值进行分析处理，以此获得关于所述车辆行驶线路、行驶过程和行驶运动模式是否存在异常的封样状态变化信息。
9.如权利要求1所述的用于车载的封样监控系统，其特征在于：
所述车载服务端模块包括车载报警子模块、车辆调控子模块和车载通信模块；其中，
所述车载报警子模块用于根据所述封样状态变化信息，执行不同预定模式的报警操作；
所述车辆调控子模块用于根据所述封样状态变化信息，对所述车辆的行驶运动状态进行不同预定模式的调控操作；
或者，
所述车载通信模块用于与所述云端控制模块的数据交互通信；
所述云端控制模块包括云数据处理子模块、监控终端子模块和移动应用链接子模块；其中，
所述云数据处理子模块用于对来自所述车载服务端模块的封样状态变化信息、样品相关状态信息和车辆相关状态信息中的至少一者进行云存储处理和/或云计算处理；
所述监控终端子模块用于提供关于车载封样的实时监控界面；
所述移动应用链接子模块用于实现所述云端控制模块与移动应用之间的实时数据交互链路。
10.一种用于车载的封样监控装置，其特征在于：
所述用于车载的封样监控装置包括如权利要求1-9中任一项所述的封样监控系统和移动终端；其中，
所述封样监控系统用于获取目标车载样品的封样状态变化信息；
所述移动终端与所述封样监控系统进行通信连接，并提供关于所述目标车载样品对应的运输调控界面和/或运输任务核实界面。
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