CN111882274B - 基于云平台与人工智能实现的冷链控制可视化平台与方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出基于云平台与人工智能实现的冷链控制可视化平台与方法。可视化平台包括设置于多个可移动的冷链控制车上的多个GPS温度湿度仪以及边缘计算终端。可视化平台还包括至少一个远程控制装置，远程控制装置包括至少一个人机交互界面，在所述人机交互界面上显示至少一个所述可移动的冷链控制车的参数状态；所述参数状态包括所述可移动的冷链控制车的当前位置、当前湿度、当前温度以及同组车辆的数量。本发明还提出基于设置于多个可移动冷链控制车{C1，C2，......Cn}上的边缘计算终端、以及与所述边缘计算终端进行数据通信的远程控制装置实现的可视化方法。本发明的技术方案能够可视化的展现冷链控制全过程的同时，减少数据传输成本。

Description

基于云平台与人工智能实现的冷链控制可视化平台与方法

技术领域

本发明属于冷链运输技术领域，尤其涉及一种基于云平台与人工智能实 现的冷链控制可视化平台与方法。

背景技术

冷链运输(Cold-chain transportation)是指在运输全过程中，无论是装卸搬运、变更运输方式、更换包装设备等环节，都使所运输货物始终保持一定温度的运输。冷链运输方式可以是公路运输、水路运输、铁路运输、航空运输， 也可以是多种运输方式组成的综合运输方式。冷链运输是冷链物流的一个重 要环节，冷链运输成本高，而且包含了较复杂的移动制冷技术和保温箱制造技术，冷链运输管理包含更多的风险和不确定性。

现有技术中存在相关的冷链运输温度监控的技术方案。例如，申请号为CN202010107991.9的中国发明专利申请提出面向冷链物流保温箱的全程温度与位置监测系统，包括保温箱、智能测温终端、网关和数据云平台，智能测温终端设置于保温箱上，智能测温终端由微处理器及与其相连接的无源RFID、 电源模块、存储模块、NBloT模块、LoRA模块和单总线连接接口组成，解决了冷链物流从取货到仓储到运输再到交货全过程中的温度与位置监测、温度超标实时报警、保温效果追溯的需求，为冷链物流服务可知、可靠、可信、可管理做出了创新并奠定了坚实的技术基础。

随着云计算技术的发展，将云计算技术引入冷链运输也成为常态，申请号 为CN202010238396.9的中国发明专利申请提出一种冷链车温湿度监测系统及方法，包括环境监测云平台，所述手机APP通过蜂窝网络与环境监测云平台进行TCP连接，上传温湿度传感器的数据；所述环境监测云平台，用于温 湿度数据的实时远程查看、历史数据的查看导出、并对手机APP账号进行分级权限管理；数据传输模块，用于借助手机的蜂窝网络，与环境监测云平台进行TCP连接，并保持长连接，上传温湿度传感器的数据；同时，通过TCP连接接收环境监测云平台下发的控制指令及设置信息。

不过，发明人发现，现有方案都仅仅是针对单台的冷链运输车进行个别监 控，而未考虑大规模冷链运输体系下的数据传输问题。在大规模冷链运输体系 下，存在数量较多的冷链运输车，进而会产生大量的需监控对象和数据，如果简单依旧采用传统的云平台以及数据传输技术，将会带来巨大的数据传输成本。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提出一种基于云平台与人工智能实现的冷链控制可视化平台与方法。可视化平台包括设置于多个可移动的冷链控制车上的多个GPS温度湿度仪以及边缘计算终端。可视化平台还包括至少一 个远程控制装置，远程控制装置包括至少一个人机交互界面，在所述人机 交互界面上显示至少一个所述可移动的冷链控制车的参数状态；所述参数 状态包括所述可移动的冷链控制车的当前位置、当前湿度、当前温度以及 同组车辆的数量。本发明还提出基于设置于多个可移动冷链控制车{C1， C2，......Cn}上的边缘计算终端、以及与所述边缘计算终端进行数据通信的 远程控制装置实现的可视化方法。本发明的技术方案能够可视化的展现冷 链控制全过程的同时，减少数据传输成本。

具体来说，在本发明的第一个方面，提供一种基于云平台与人工智能实 现的冷链控制可视化平台，所述可视化平台包括多个GPS温度湿度仪；所述多个GPS温度湿度仪设置于多个可移动的冷链控制车上；所述多个可移 动的冷链控制车可相互无线通信。

作为本发明的第一个优点，每个所述可移动的冷链控制车配置至少一个 所述GPS温度湿度仪以及至少一个边缘计算终端；所述每个所述可移动的 冷链控制车配置的所述边缘计算终端可相互无线通信；

所述可视化平台还包括至少一个远程控制装置，所述远程控制装置包括 至少一个人机交互界面，在所述人机交互界面上显示至少一个所述可移动 的冷链控制车的参数状态；所述参数状态包括所述可移动的冷链控制车的 当前位置、当前湿度、当前温度以及同组车辆的数量。

作为本发明的再一个优点，每个可移动的冷链控制车上配置的所述GPS 温度湿度仪按照预定周期将探测到的当前可移动的冷链控制车的参数状态 发送至所述当前可移动的冷链控制车上配置的所述边缘计算终端；

每个所述可移动的冷链控制车上的所述边缘计算终端判断所述参数 状态是否正常；

如果所述参数状态不正常，则所述边缘计算终端直接向所述远程控 制装置转发所述不正常的参数状态；

如果所述参数状态正常，则所述边缘计算终端向其他可移动的冷链 控制车上配置的边缘计算终端广播所述参数状态。

基于所述每个可移动的冷链控制车上配置的所述边缘计算终端广播的 所述参数状态，对所述可移动的冷链车进行分组之后，选择处于同一组的 可移动冷链车之一，与所述云平台进行数据传输，所述数据传输包括将所 述选择的可移动冷链车的参数状态上传至所述云平台。

在本发明的第二个方面，提供基于云平台与人工智能实现的冷链控制可 视化方法，所述方法基于设置于多个可移动冷链控制车{C1，C2，......Cn} 上的边缘计算终端、以及与所述边缘计算终端进行数据通信的远程控制装 置实现，其中n为可移动冷链控制车的数量；

其特征在于，所述方法包括如下步骤：

101：获取可移动冷链控制车Ci(i＝1，2，...，n)上配置的GPS温度 湿度仪当前的参数状态Ti；

S102：通过所述可移动冷链控制车Ci上配置的边缘计算终端判断所述 参数状态Ti是否正常，如果不正常，转至步骤S107；

否则，执行下一步；

S103：将所述参数状态广播给其他可移动冷链控制车上配置的边缘计 算终端；

S104：对所有可移动冷链控制车进行分组；

S105：对于每一个分组，选择该分组中的可移动冷链控制车之一，在 所述远程控制装置的人机交互界面上显示；

S106：判断是否到达预先设定的更新周期；如果是，返回步骤S101；

S107：所述边缘计算终端向所述远程控制装置转发所述不正常的参数 状态。

所述步骤S103进一步包括：

将所述参数状态广播给其他处于预定设定范围内的可移动冷链控制 车上配置的边缘计算终端；

所述步骤S105进一步包括：

选择该分组中的可移动冷链控制车之一，与所述云平台进行数据传 输，所述数据传输包括将所述选择的可移动冷链车的参数状态上传至所述 云平台。

本发明的上述方法可以通过计算机自动化的指令形式实现。因此，在本 发明的第三个方面，提供一种计算机可读存贮介质，其上存储有计算机可 执行程序指令，所述处理器和存储器执行所述可执行程序指令，用于实现 前述的基于云平台与人工智能实现的冷链控制可视化方法。

本发明的技术方案针对大规模冷链运输体系下的多个冷链运输控制车， 首次采用边缘计算终端在本地进行数据处理后再对冷链车进行分组，基于每一个分组选择一辆冷链车进行数据传输，既保证了全局数据的可控性， 又降低了数据传输量。

本发明的进一步优点将结合说明书附图在具体实施例部分进一步详细 体现。

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是本发明一个实施例的基于云平台与人工智能实现的冷链控制可 视化平台的整体架构图

图2是图1所述可视化平台使用的可移动冷链控制车的基本构造图

图3是图1所述可视化平台的工作原理图

图4是利用图1所述可视化平台实现的可视化方法流程图

具体实施方式

下面，结合附图以及具体实施方式，对发明做出进一步的描述。

参照图1是本发明一个实施例的基于云平台与人工智能实现的冷链控 制可视化平台的整体架构图。

图1中，所述可视化平台包括多个GPS温度湿度仪；所述多个GPS温 度湿度仪设置于多个可移动的冷链控制车上。所述多个可移动的冷链控制 车可相互无线通信。

在本实例中，并不是每个可移动的冷链控制车均与云平台进行数据通 信，而仅仅是部分。

具体而言，所述多个可移动的冷链控制车中的部分与所述云平台进行 数据传输。

在图1基础上，参见图2。

每个所述可移动的冷链控制车配置至少一个所述GPS温度湿度仪以及 至少一个边缘计算终端；

所述每个所述可移动的冷链控制车配置的所述边缘计算终端可相互无 线通信。

需要指出的是，在图1实施例中，所述边缘计算终端可相互无线通信， 采用的是无需网络支持的无线电磁波。这里所述的无需网络支持，是指无需电信运营商提供的网络.无需网络支持的无线电磁波通信的典型应用是雷达和对讲机。一般说 来，图1所述的无需网络支持的无线电磁波可以是空间直线波。

这里简单介绍一下几种不同的无线电磁波的特点。

无线电波自发射地点到接收地点主要有天波、地波、空间直线波3种传 播方式，各波特性如下：

地波：沿着地球表面传播的电波，称为地波。在传播过程中因电波受到 地面的吸收，其传播距离不远。频率越高，地面吸收越大，因此短波、超 短波沿地面传播时，距离较近，一般不超过100公里，而中波传播距离相 对较远。优点是受气候影响较小，信号稳定，通信可靠性高。

天波：靠大气层中的电离层反射传播的电波，称为天波，又称电离层 反射波。发射的电波是经距地面70-80公里以上的电离层反射后至接收 地点，其传播距离较远，一般在1000公里以上。缺点是受电离层气候影 响较大，传播信号很不稳定。短波频段是天波传播的最佳频段，渔业船舶 配备的短波单边带电台，就是利用天波传播方式进行远距离通信的设备。

空间直线波：在空间由发射地点向接收地点直线传播的电波，称空间直线电波，又称直线波或视距波。传播距离为视距范围，仅为数十公里。 渔业船舶配备的对讲机和雷达均是利用空间波传播方式进行通信的设备。

本实施例具体采用空间直线波在不同的可移动的冷链控制车配置的所 述边缘计算终端进行简单的数据传输，可避免采用运营商网络，降低数据 传输成本；此外，空间直线波的传输距离短，传输稳定，也保证了数据传 输不受运营商信号影响。

所述可视化平台还包括至少一个远程控制装置，所述远程控制装置包括 至少一个人机交互界面，在所述人机交互界面上显示至少一个所述可移动 的冷链控制车的参数状态；所述参数状态包括所述可移动的冷链控制车的 当前位置、当前湿度、当前温度以及同组车辆的数量。

更具体的，在图1-图2基础上参见图3。

每个可移动的冷链控制车上配置的所述GPS温度湿度仪按照预定周期 将探测到的当前可移动的冷链控制车的参数状态发送至所述当前可移动的 冷链控制车上配置的所述边缘计算终端；

每个所述可移动的冷链控制车上的所述边缘计算终端判断所述参数状 态是否正常；

如果所述参数状态不正常，则所述边缘计算终端直接向所述远程控制装 置转发所述不正常的参数状态；

如果所述参数状态正常，则所述边缘计算终端向其他可移动的冷链控制 车上配置的边缘计算终端广播所述参数状态。

基于所述每个可移动的冷链控制车上配置的所述边缘计算终端广播的 所述参数状态，对所述可移动的冷链车进行分组，所述分组基于所述广播 的所述参数状态包含的位置参数确定。

基于所述每个可移动的冷链控制车上配置的所述边缘计算终端广播的 所述参数状态，对所述可移动的冷链车进行分组之后，选择处于同一组的 可移动冷链车之一，与所述云平台进行数据传输，所述数据传输包括将所 述选择的可移动冷链车的参数状态上传至所述云平台。

更具体的，选择处于同一组的可移动冷链车之一，与所述云平台进行数 据传输，包括：

选择同一组中与所述云平台进行数据传输的传输速率最大的可移动冷 链车，与所述云平台进行数据传输。

在所述人机交互界面上显示至少一个所述可移动的冷链控制车的参数 状态，具体包括：

对所述可移动的冷链车进行分组之后，选择处于同一组的可移动冷链车 之一，在所述人机交互界面上显示。

在上述实施例中，所述参数状态不正常，具体包括如下之一或者其组 合：

所述参数状态包括的位置参数超出第一预定范围；

所述参数状态包括的温度参数超出第二预定范围；

所述参数状态包括的湿度参数超出第三预定范围。

在上述实施例中，对所述可移动的冷链车进行分组，所述分组基于所述 广播的所述参数状态包含的位置参数确定，具体包括：

同一组中所述可移动冷链车的位置参数之间的差值小于预定值。

在图1基础上，参见图4。图4是一种基于云平台与人工智能实现的冷 链控制可视化方法，所述方法基于设置于多个可移动冷链控制车{C1， C2，......Cn}上的边缘计算终端、以及与所述边缘计算终端进行数据通信的远程控制装置实现，其中n为可移动冷链控制车的数量。

该方法包括步骤S101-S108，各个步骤具体实现如下：

S101：获取可移动冷链控制车Ci(i＝1，2，...，n)上配置的GPS温度 湿度仪当前的参数状态Ti；

S102：通过所述可移动冷链控制车Ci上配置的边缘计算终端判断所述参数状态Ti是否正常，如果不正常，转至步骤S107；

否则，执行下一步；

S103：将所述参数状态广播给其他可移动冷链控制车上配置的边缘计 算终端；

S104：对所有可移动冷链控制车进行分组；

S105：对于每一个分组，选择该分组中的可移动冷链控制车之一，在 所述远程控制装置的人机交互界面上显示；

S106：判断是否到达预先设定的更新周期；如果是，返回步骤S101；

S107：所述边缘计算终端向所述远程控制装置转发所述不正常的参数 状态。

更具体的，

所述步骤S103进一步包括：

将所述参数状态广播给其他处于预定设定范围内的可移动冷链控制车 上配置的边缘计算终端；

所述步骤S105进一步包括：

选择该分组中的可移动冷链控制车之一，与所述云平台进行数据传输， 所述数据传输包括将所述选择的可移动冷链车的参数状态上传至所述云平 台。

发明的优点至少体现在：

1)通过无需网络支持的无线电磁波在不同的可移动冷链控制车进行 数据传输通信，使得可移动冷链控制车相互之间的通信不需要依赖运营商 网络；

2)通过设置于可移动冷链控制车本地的边缘计算终端对实时的数据 进行本地处理，不需要每一个可移动冷链控制车都与远端云平台进行数据 传输；

3)在可移动冷链控制车的状态参数正常时，无需均在可视化界面上 显示，而只需要显示分组状态。

通过上述优点，本发明的技术方案能够极大地降低数据传输量，能够适 应于大规模冷链传输体系下的冷链运输车的可视化控制。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而 言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进 行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同 物限定。

Claims (1)

1.一种基于云平台与人工智能实现的冷链控制可视化方法，所述方法基于云平台与人工智能实现的冷链控制可视化平台；包括多个可移动冷链控制车{C₁，C₂，......C_n}上的边缘计算终端、其中n为可移动冷链控制车的数量；多个冷链运输控制车，采用边缘计算终端在本地进行数据处理后再对冷链车进行分组，基于每一个分组选择一辆冷链车进行数据传输；

所述基于云平台与人工智能实现的冷链控制可视化平台包括多个GPS温度湿度仪；所述多个GPS温度湿度仪设置于多个可移动的冷链控制车上；所述多个可移动的冷链控制车中的至少一个与所述云平台进行数据传输；每个所述可移动的冷链控制车配置至少一个所述GPS温度湿度仪以及至少一个边缘计算终端；每个所述可移动的冷链控制车配置的所述边缘计算终端采用的是无需网络支持的无线电磁波实现相互无线通信；该无需网络支持的无线电磁波通信的应用设备为雷达和/或对讲机；

所述可视化平台还包括至少一个远程控制装置，所述远程控制装置包括至少一个人机交互界面，在所述人机交互界面上显示至少一个所述可移动的冷链控制车的参数状态；所述参数状态包括所述可移动的冷链控制车的当前位置、当前湿度、当前温度以及同组车辆的数量；每个可移动的冷链控制车上配置的所述GPS温度湿度仪按照预定周期将探测到的当前可移动的冷链控制车的参数状态发送至所述当前可移动的冷链控制车上配置的所述边缘计算终端；每个所述可移动的冷链控制车上的所述边缘计算终端判断所述参数状态是否正常；如果所述参数状态不正常，则所述边缘计算终端直接向所述远程控制装置转发所述不正常的参数状态；如果所述参数状态正常，则所述边缘计算终端向其他可移动的冷链控制车上配置的边缘计算终端广播所述参数状态；基于所述每个可移动的冷链控制车上配置的所述边缘计算终端广播的所述参数状态，对所述可移动的冷链车进行分组，所述分组基于所述广播的所述参数状态包含的位置参数确定；基于所述每个可移动的冷链控制车上配置的所述边缘计算终端广播的所述参数状态，对所述可移动的冷链车进行分组之后，选择处于同一组的可移动冷链车之一，与所述云平台进行数据传输，所述数据传输包括将所述选择的可移动冷链车的参数状态上传至所述云平台；在所述人机交互界面上显示至少一个所述可移动的冷链控制车的参数状态，具体包括：对所述可移动的冷链车进行分组之后，选择处于同一组的可移动冷链车之一，在所述人机交互界面上显示；所述参数状态不正常，具体包括如下之一或者其组合：所述参数状态包括的位置参数超出第一预定范围；所述参数状态包括的温度参数超出第二预定范围；所述参数状态包括的湿度参数超出第三预定范围；对所述可移动的冷链车进行分组，所述分组基于所述广播的所述参数状态包含的位置参数确定，具体包括：同一组中所述可移动冷链车的位置参数之间的差值小于预定值；

所述方法包括如下步骤：

S101：获取可移动冷链控制车C_i(i＝1，2，...，n)上配置的GPS温度湿度仪当前的参数状态T_i；

S102：通过所述可移动冷链控制车C_i上配置的边缘计算终端判断所述参数状态T_i 是否正常，如果不正常，转至步骤S107；

否则，执行下一步；

S103：将所述参数状态广播给其他可移动冷链控制车上配置的边缘计算终端；所述步骤S103进一步包括：将所述参数状态广播给其他处于预定设定范围内的可移动冷链控制车上配置的边缘计算终端；

S104：对所有可移动冷链控制车进行分组；

S105：对于每一个分组，选择该分组中的可移动冷链控制车之一，在所述远程控制装置的人机交互界面上显示；所述步骤S105进一步包括：选择该分组中的可移动冷链控制车之一，与所述云平台进行数据传输，所述数据传输包括将所述选择的可移动冷链车的参数状态上传至所述云平台；

S106：判断是否到达预先设定的更新周期；如果是，返回步骤S101；

S107：所述边缘计算终端向所述远程控制装置转发所述不正常的参数状态。

Images