CN112348443A - 一种基于物联网装置和区块链算法的货物监测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于物联网装置和区块链算法的货物监测方法，包括以下步骤：获取仓储系统的库位信息；接收货物的预入库信息并根据预入库信息和库位信息进行库位规划；接收货物并根据预入库信息进行到货处理；根据预入库信息对经到货处理的货物进行卸货处理；根据库位规划对经卸货处理的货物进行入库处理。通过库位规划预先确认货物库位，到货处理将到达的货物与预先录入的预入库信息完成匹配，并通过磅秤操作进一步绑定，最后完成入库，在整个过程中通过图像识别技术进行全程追踪和监测，运用了物联网、图像识别、深度学习等技术，实现大宗商品仓储环节的智能化、无人化，提升仓储环节的执行效率，仓储企业能更好的监管在库货物。

Description

一种基于物联网装置和区块链算法的货物监测方法
技术领域
本发明涉及电子商务技术领域，尤其涉及一种基于物联网装置和区块链算法的货物监测方法。
背景技术
大宗商品是指可进入流通领域，但非零售环节，具有商品属性并用于工农业生产与消费使用的大批量买卖的物质商品。
在大宗商品行业，仓库是大宗商品交易的重要环节，也是容易出现疏漏的环节，如，供应链各参与主体的之间的信息传递较慢，且不具有透明性，易被认为修改，一旦出现纠纷或质量问题，追溯困难，难以监管，且隐私数据保护困难，无法做到数据透明和隐私保护两者兼顾，此外，其自动化程度较低，供应链部分需要人工录入数据，效率低且易出错，成本花费高。
发明内容
鉴于目前存在的上述不足，本发明提供一种基于物联网装置和区块链算法的货物监测方法，能够保护隐私数据，提高仓储环节的智能化、无人化，提升仓储环节的智能效率，节约人力成本，同时帮助仓储企业更好的监管在库货物。
为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：
一种基于物联网装置和区块链算法的货物监测方法，包括以下步骤：
获取仓储系统的库位信息；
接收货物的预入库信息并根据预入库信息和库位信息进行库位规划；
接收货物并根据预入库信息进行到货处理；
根据预入库信息对经到货处理的货物进行卸货处理；
根据库位规划对经卸货处理的货物进行入库处理。
依照本发明的一个方面，所述货物的预入库信息包括货物重量、货物明细和运货车牌照。
依照本发明的一个方面，所述接收货物并根据预入库信息进行到货处理具体包括：货物送到后，对运货车辆车牌进行识别并与预入库信息中的运货车牌照比对，匹配到相应的货物预入库信息。
依照本发明的一个方面，所述根据预入库信息和卸货区域信息对经到货处理的货物进行卸货处理具体包括：仓储系统根据当前卸货区域情况规划出卸货区；发出卸货指令；运货车辆运送至卸货区根据卸货指令进行卸货；对卸载货物磅秤并与匹配的货物预入库信息绑定。
依照本发明的一个方面，所述对卸载货物磅秤并与匹配的货物预入库信息绑定具体包括：对卸载货物过磅称重；将称重结果与货物预入库信息中最接近数据比对，误差不差过预设值，则将该卸载货物与该货物预入库信息绑定。
依照本发明的一个方面，所述根据预入库信息对经到货处理的货物进行卸货处理还包括步骤：通过视频检测确保在运货车辆在指定卸货区卸货。
依照本发明的一个方面，所述根据库位规划对经卸货处理的货物进行入库处理具体包括：根据货物预入库信息对应的库位规划将卸载货物从卸货区运送至指定库位，并对货物进行实时追踪；将货物放置入指定库位，并对放置次数进行实时检测；对指定库位进行货物监测。
依照本发明的一个方面，所述对货物进行实时追踪具体为：通过摄像头图像识别技术对货物位置进行实时追踪，计算出货物从卸货区至指定库位的运送时间。
依照本发明的一个方面，所述对放置次数进行实时检测具体为：通过摄像头实时监测货物在指定库位的放置次数。
依照本发明的一个方面，所述对指定库位进行货物监测具体为：通过摄像头实时监测指定库位是否有货物堆放。
本发明实施的优点：本发明所述的一种基于物联网装置和区块链算法的货物监测方法，包括以下步骤：获取仓储系统的库位信息；接收货物的预入库信息并根据预入库信息和库位信息进行库位规划；接收货物并根据预入库信息进行到货处理；根据预入库信息对经到货处理的货物进行卸货处理；根据库位规划对经卸货处理的货物进行入库处理。通过库位规划预先确认货物库位，到货处理将到达的货物与预先录入的预入库信息完成匹配，并通过磅秤操作进一步绑定，最后完成入库，在整个过程中通过图像识别技术进行全程追踪和监测，运用了物联网、图像识别、深度学习等技术，实现大宗商品仓储环节的智能化、无人化，提升仓储环节的执行效率，节约人力成本，同时帮助仓储企业更好的监管在库货物。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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为本发明实施例一至三所述的一种基于物联网装置和区块链算法的货物监测方法的示意图；
图2为本发明实施例四所述的一种基于物联网装置和区块链算法的货物监测方法的整体架构示意图。
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。
实施例一
如图1所示，一种基于物联网装置和区块链算法的货物监测方法，包括以下步骤：
S1：获取仓储系统的库位信息；
在实际应用中，先行获取仓储系统中可用的库位位置和数量。
S2：接收货物的预入库信息并根据预入库信息和库位信息进行库位规划；
在实际应用中，所述货物的预入库信息包括货物重量、货物明细和运货车牌照。
在实际应用中，预先将货物的预入库信息录入仓储系统中，完整的关键信息为：
1.到货日期
2.到货总重量
3.到货总件数
4.货物条目明细(每件货的重量)
5.货主信息
6.运输车牌照
在实际应用中，根据货物的预入库信息和仓储系统的库位信息，可以进行库位规划，具体为将该批货物放置在哪几个指定库位，每个指定库位放置多少重量的货物。
在实际应用中，可同时计算出货物在指定库位的应放置次数，放置次数大于等于库位数。
S3：接收货物并根据预入库信息进行到货处理；
在实际应用中，所述接收货物并根据预入库信息进行到货处理具体包括：货物送到后，对运货车辆车牌进行识别并与预入库信息中的运货车牌照比对，匹配到相应的货物预入库信息。
在实际应用中，需要说明的是，并不局限于使用运货车辆车牌识别匹配，还可通过在运货车辆上设置独特标识来进行识别匹配。
在实际应用中，当运货车辆的车牌在预入库信息中不存在时，匹配失败，判定该运货车辆并未预先录入仓储系统，不予进入。
在实际应用中，匹配是为了将该运货车辆运送过来的货物与之前录入的预入库信息对应起来。
S4：根据预入库信息对经到货处理的货物进行卸货处理；
在实际应用中，根据匹配的预入库信息获取相应的库位规划。
在实际应用中，所述根据预入库信息对经到货处理的货物进行卸货处理：发出卸货指令；运货车辆根据与预入库信息对应的库位规划运送至指定库位进行卸货。
在实际应用中，将指定库位发送给运货车辆，将卸货指令发送给叉车，运货车辆将货物运送至指定库位，叉车将运货车辆上的货物卸下。
S5：根据库位规划对经卸货处理的货物进行入库处理。
在实际应用中，所述根据库位规划对经卸货处理的货物进行入库处理具体包括：叉车将卸载货物放置入指定库位。
实施例二
如图1所示，一种基于物联网装置和区块链算法的货物监测方法，包括以下步骤：
S1：获取仓储系统的库位信息；
在实际应用中，先行获取仓储系统中可用的库位位置和数量。
S2：接收货物的预入库信息并根据预入库信息和库位信息进行库位规划；
在实际应用中，所述货物的预入库信息包括货物重量、货物明细和运货车牌照。
在实际应用中，预先将货物的预入库信息录入仓储系统中，完整的关键信息为：
1.到货日期
2.到货总重量
3.到货总件数
4.货物条目明细(每件货的重量)
5.货主信息
6.运输车牌照
在实际应用中，根据货物的预入库信息和仓储系统的库位信息，可以进行库位规划，具体为将该批货物放置在哪几个指定库位，每个指定库位放置多少重量的货物。
在实际应用中，可同时计算出货物在指定库位的应放置次数，放置次数大于等于库位数。
S3：接收货物并根据预入库信息进行到货处理；
在实际应用中，所述接收货物并根据预入库信息进行到货处理具体包括：货物送到后，对运货车辆车牌进行识别并与预入库信息中的运货车牌照比对，匹配到相应的货物预入库信息。
在实际应用中，需要说明的是，并不局限于使用运货车辆车牌识别匹配，还可通过在运货车辆上设置独特标识来进行识别匹配。
在实际应用中，当运货车辆的车牌在预入库信息中不存在时，匹配失败，判定该运货车辆并未预先录入仓储系统，不予进入。
在实际应用中，匹配是为了将该运货车辆运送过来的货物与之前录入的预入库信息对应起来。
S4：根据预入库信息对经到货处理的货物进行卸货处理；
在实际应用中，根据匹配的预入库信息获取相应的库位规划。
在实际应用中，所述根据预入库信息对经到货处理的货物进行卸货处理：发出卸货指令；运货车辆根据与预入库信息对应的库位规划运送至指定库位进行卸货。
在实际应用中，将指定库位发送给运货车辆，将卸货指令发送给叉车，运货车辆将货物运送至指定库位，叉车将运货车辆上的货物卸下。
在实际应用中，根据库位规划对经到货处理的货物进行卸货处理还包括步骤：通过视频检测确保在运货车辆在指定库位卸货。
S5：根据库位规划对经卸货处理的货物进行入库处理。
在实际应用中，所述根据库位规划对经卸货处理的货物进行入库处理具体包括：对货物进行实时追踪；叉车将卸载货物放置入指定库位，并对放置次数进行实时检测；对指定库位进行货物监测。
在实际应用中，所述对货物进行实时追踪具体为：通过摄像头图像识别技术对货物位置进行实时追踪，计算出货物至指定库位的运送时间。
在实际应用中，计算运货车辆到达指定库位的运送时间，如果货物与运货车辆到达库位的时间在指定的区间范围内，则证明运货车辆未在中途长时间停留。
在实际应用中，所述对放置次数进行实时检测具体为：通过摄像头实时监测货物在指定库位的放置次数。
在实际应用中，假定一个库位只存放一件货的情况下，在库位规划好的同时，货物与叉车在指定库位的应放置次数(即叉车与货物的分离次数)，也同时计算完成(分离次数>＝库位数)，通过摄像头实时监测货物在指定库位的放置次数与应放置次数比对，防止叉车作假。
在实际应用中，所述对指定库位进行货物监测：通过摄像头实时监测指定库位是否有货物堆放。
在实际应用中，通过监测指定库位是否有货物堆放防止叉车放置货物的位置发生错误。
在实际应用中，最后还可对库位和货物的匹配结果进行进一步检测，确认是否正确入库。
实施例三
如图1所示，一种基于物联网装置和区块链算法的货物监测方法，包括以下步骤：
S1：获取仓储系统的库位信息；
在实际应用中，先行获取仓储系统中可用的库位位置和数量。
S2：接收货物的预入库信息并根据预入库信息和库位信息进行库位规划；
在实际应用中，所述货物的预入库信息包括货物重量、货物明细和运货车牌照。
在实际应用中，预先将货物的预入库信息录入仓储系统中，完整的关键信息为：
1.到货日期
2.到货总重量
3.到货总件数
4.货物条目明细(每件货的重量)
5.货主信息
6.运输车牌照
在实际应用中，根据货物的预入库信息和仓储系统的库位信息，可以进行库位规划，具体为将该批货物放置在哪几个指定库位，每个指定库位放置多少重量的货物。
在实际应用中，可同时计算出货物在指定库位的应放置次数，放置次数大于等于库位数。
S3：接收货物并根据预入库信息进行到货处理；
在实际应用中，所述接收货物并根据预入库信息进行到货处理具体包括：货物送到后，对运货车辆车牌进行识别并与预入库信息中的运货车牌照比对，匹配到相应的货物预入库信息。
在实际应用中，需要说明的是，并不局限于使用运货车辆车牌识别匹配，还可通过在运货车辆上设置独特标识来进行识别匹配。
在实际应用中，当运货车辆的车牌在预入库信息中不存在时，匹配失败，判定该运货车辆并未预先录入仓储系统，不予进入。
在实际应用中，匹配是为了将该运货车辆运送过来的货物与之前录入的预入库信息对应起来，便于之后的判断和绑定。
S4：根据预入库信息对经到货处理的货物进行卸货处理；
在实际应用中，所述根据预入库信息对经到货处理的货物进行卸货处理具体包括：仓储系统根据当前卸货区域情况规划出卸货区；发出卸货指令；运货车辆运送至卸货区根据卸货指令进行卸货；对卸载货物磅秤并与匹配的货物预入库信息绑定。
在实际应用中，将指定卸货区发送给运货车辆，将卸货指令发送给叉车，运货车辆将货物运送至指定卸货区，叉车将运货车辆上的货物卸下。
在实际应用中，同时将货物匹配的预入库信息通知磅秤系统进行管理及误差设定，误差可根据实际需要进行预设。
在实际应用中，通过之上两步将货车、预入库信息、叉车、磅秤进行关联。
在实际应用中，所述对卸载货物磅秤并与匹配的货物预入库信息绑定具体包括：对卸载货物过磅称重；将称重结果与货物预入库信息中最接近数据比对，误差不差过预设值，则将该卸载货物与该货物预入库信息绑定。
在实际应用中，通过称重结果与货物预入库信息中最接近数据的比对，如果相等或者在误差范围内，则说明该卸载货物与之前匹配的货物预入库信息确属于同一批货物，可以进行绑定。
在实际应用中，当误差超过了误差范围，可认为该批货物发生了遗失或人为更换，提醒工作人员进行人工审查。
在实际应用中，当绑定后的货物过磅结束后，可启动摄像头进行叉车及货物图像监测，用于之后的实时追踪。
在实际应用中，所述根据预入库信息和卸货区域信息对经到货处理的货物进行卸货处理还包括步骤：通过视频检测确保在运货车辆在指定卸货区卸货。
S5：根据库位规划对经卸货处理的货物进行入库处理。
在实际应用中，所述根据库位规划对经卸货处理的货物进行入库处理具体包括：根据货物预入库信息对应的库位规划将卸载货物从卸货区运送至指定库位，并对货物进行实时追踪；将货物放置入指定库位，并对放置次数进行实时检测；对指定库位进行货物监测。
在实际应用中，所述对货物进行实时追踪具体为：通过摄像头图像识别技术对货物位置进行实时追踪，计算出货物从卸货区至指定库位的运送时间。
在实际应用中，计算叉车从卸货区至指定库位的运送时间，如果货物与叉车到达库位的时间在指定的区间范围内，则证明叉车未在中途长时间停留。
在实际应用中，所述对放置次数进行实时检测具体为：通过摄像头实时监测货物在指定库位的放置次数。
在实际应用中，假定一个库位只存放一件货的情况下，在库位规划好的同时，货物与叉车在指定库位的应放置次数(即叉车与货物的分离次数)，也同时计算完成(分离次数>＝库位数)，通过摄像头实时监测货物在指定库位的放置次数与应放置次数比对，防止叉车作假。
在实际应用中，所述对指定库位进行货物监测：通过摄像头实时监测指定库位是否有货物堆放。
在实际应用中，通过监测指定库位是否有货物堆放防止叉车放置货物的位置发生错误。
在实际应用中，最后还可对库位和货物的匹配结果进行进一步检测，确认是否正确入库。
实施例四
如图2所示，展示了本实施例的具体流程架构。
首先，仓储系统录入货物的预入库信息，预入库信息包括到货日期，到货总重量到货总件数，货物条目明细(每件货的重量)，货主信息，运输车牌照等。
接着，根据预入库信息进行库位规划，具体为将该批货物放置在哪几个指定库位，每个指定库位放置多少重量的货物。
在运货车辆到达后，图像视频识别系统识别车辆车牌，与预入库信息中的运货车牌照比对，匹配到相应的货物预入库信息，匹配失败时，判定该运货车辆并未预先录入仓储系统，不予进入。
在磅秤系统中匹配与该车辆车牌对应的预入库信息，同时预设误差范围，仓储系统根据当前卸货区域情况规划出卸货区。
仓储系统将指定卸货区发送给运货车辆，将卸货指令发送给叉车，运货车辆将货物运送至指定卸货区，叉车将运货车辆上的货物卸下，此时图像视频识别系统识别确认是否是在指定卸货区进行的卸载操作，然后将货物匹配的预入库信息通知磅秤系统进行管理及误差设定，实现货车、预入库信息、叉车、磅秤的关联。
对卸载货物进行过磅称重，称重结果与货物预入库信息中最接近数据的比对后，误差不差过预设值，则将该卸载货物与该货物预入库信息绑定，当误差超过了误差范围，可认为该批货物发生了遗失或人为更换，提醒工作人员进行人工审查。
叉车根据货物预入库信息对应的库位规划将货物从卸货区运送至指定库位进行放置，在放置的同时，进行叉车和货物追踪、货物分离监测和货物入库监测。
叉车和货物追踪：计算叉车从卸货区至指定库位的运送时间，如果货物与叉车到达库位的时间在指定的区间范围内，则证明叉车未在中途长时间停留。
货物分离监测：假定一个库位只存放一件货的情况下，在库位规划好的同时，货物与叉车在指定库位的应放置次数(即叉车与货物的分离次数)，也同时计算完成(分离次数>＝库位数)，通过摄像头实时监测货物在指定库位的放置次数与应放置次数比对，防止叉车作假。
货物入库监测：通过监测指定库位是否有货物堆放防止叉车放置货物的位置发生错误。
最后还可对库位和货物的匹配结果进行进一步检测，确认是否正确入库。
本发明实施的优点：本发明所述的一种基于物联网装置和区块链算法的货物监测方法，包括以下步骤：获取仓储系统的库位信息；接收货物的预入库信息并根据预入库信息和库位信息进行库位规划；接收货物并根据预入库信息进行到货处理；根据预入库信息对经到货处理的货物进行卸货处理；根据库位规划对经卸货处理的货物进行入库处理。通过库位规划预先确认货物库位，到货处理将到达的货物与预先录入的预入库信息完成匹配，并通过磅秤操作进一步绑定，最后完成入库，在整个过程中通过图像识别技术进行全程追踪和监测，运用了物联网、图像识别、深度学习等技术，实现大宗商品仓储环节的智能化、无人化，提升仓储环节的执行效率，节约人力成本，同时帮助仓储企业更好的监管在库货物。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本领域技术的技术人员在本发明公开的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于物联网装置和区块链算法的货物监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取仓储系统的库位信息；
接收货物的预入库信息并根据预入库信息和库位信息进行库位规划；
接收货物并根据预入库信息进行到货处理；
根据预入库信息对经到货处理的货物进行卸货处理；
根据库位规划对经卸货处理的货物进行入库处理。
2.根据权利要求1所述的基于物联网装置和区块链算法的货物监测方法，其特征在于，所述货物的预入库信息包括货物重量、货物明细和运货车牌照。
3.根据权利要求2所述的基于物联网装置和区块链算法的货物监测方法，其特征在于，所述接收货物并根据预入库信息进行到货处理具体包括：货物送到后，对运货车辆车牌进行识别并与预入库信息中的运货车牌照比对，匹配到相应的货物预入库信息。
4.根据权利要求3所述的基于物联网装置和区块链算法的货物监测方法，其特征在于，所述根据预入库信息对经到货处理的货物进行卸货处理具体包括：仓储系统根据当前卸货区域情况规划出卸货区；发出卸货指令；运货车辆运送至卸货区根据卸货指令进行卸货；对卸载货物磅秤并与匹配的货物预入库信息绑定。
5.根据权利要求4所述的基于物联网装置和区块链算法的货物监测方法，其特征在于，所述对卸载货物磅秤并与匹配的货物预入库信息绑定具体包括：对卸载货物过磅称重；将称重结果与货物预入库信息中最接近数据比对，误差不差过预设值，则将该卸载货物与该货物预入库信息绑定。
6.根据权利要求4所述的基于物联网装置和区块链算法的货物监测方法，其特征在于，所述根据预入库信息对经到货处理的货物进行卸货处理还包括步骤：通过视频检测确保在运货车辆在指定卸货区卸货。
7.根据权利要求4所述的基于物联网装置和区块链算法的货物监测方法，其特征在于，所述根据库位规划对经卸货处理的货物进行入库处理具体包括：根据货物预入库信息对应的库位规划将卸载货物从卸货区运送至指定库位，并对货物进行实时追踪；将货物放置入指定库位，并对放置次数进行实时检测；对指定库位进行货物监测。
8.根据权利要求7所述的基于物联网装置和区块链算法的货物监测方法，其特征在于，所述对货物进行实时追踪具体为：通过摄像头图像识别技术对货物位置进行实时追踪，计算出货物从卸货区至指定库位的运送时间。
9.根据权利要求7所述的基于物联网装置和区块链算法的货物监测方法，其特征在于，所述对放置次数进行实时检测具体为：通过摄像头实时监测货物在指定库位的放置次数。
10.根据权利要求7所述的基于物联网装置和区块链算法的货物监测方法，其特征在于，所述对指定库位进行货物监测具体为：通过摄像头实时监测指定库位是否有货物堆放。
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