CN112863165A - 基于5g的物流企业车队管理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种基于5G的物流企业车队管理方法及系统，所述方法包括：数据终端采集车辆的轨迹信息以及轨迹的时间信息，将该轨迹信息以及轨迹的时间信息发送至数据中心；采集车辆的第一驾驶人员的第一图片，将第一图片发送至数据中心；数据中心依据该轨迹信息以及时间信息提取与该时间信息以及轨迹信息对应的交通情况；数据中心依据该第一图片识别第一驾驶人员的第一身份，依据第一身份获取与第一身份对应的油耗参数，依据该油耗参数、轨迹信息、交通情况、车辆信息计算得到第一油耗，将该第一油耗存储在车辆管理表内。本申请提供的技术方案具有成本低的优点。

Description

基于5G的物流企业车队管理方法及系统

技术领域

本申请涉及互联网物流技术领域，具体涉及一种基于5G的物流企业车队管理方法及系统。

背景技术

物流企业是物流金融公共信息平台建设和运营的主要参与主体，一方面物流企业通过平台发布需求信息、车货交易以及车货跟踪定位等信息，扩大了信息影响范围；另一方面物流金融公共信息平台可以为物流企业提供实时动态信息，减少了信息的不对称性，较全面地掌握融资企业、金融机构以及物流同业的信息，可以增加物流企业与金融机构的合作机会，有利于其发展新的业务，提高自身竞争力。

现有的物流企业对车队管理基于人工管理，人工管理成本高并且数值并不准确。

发明内容

本申请实施例提供了一种基于5G的物流企业车队管理方法，可以通过物流管理系统自动的对车队管理，降低人工管理的成本，提高物流管理的准确性。

第一方面，本申请实施例提供一种基于5G的物流企业车队管理方法，所述方法包括如下步骤：

数据终端采集车辆的轨迹信息以及轨迹的时间信息，将该轨迹信息以及轨迹的时间信息发送至数据中心；采集车辆的第一驾驶人员的第一图片，将第一图片发送至数据中心；

数据中心依据该轨迹信息以及时间信息提取与该时间信息以及轨迹信息对应的交通情况；

数据中心依据该第一图片识别第一驾驶人员的第一身份，依据第一身份获取与第一身份对应的油耗参数，依据该油耗参数、轨迹信息、交通情况、车辆信息计算得到第一油耗，将该第一油耗存储在车辆管理表内

第二方面，提供一种基于5G的物流企业车队管理系统，所述系统包括：数据中心以及多个数据终端，所述多个数据终端基于5G与所述数据中心连接，

数据终端，用于采集车辆的轨迹信息以及轨迹的时间信息，将该轨迹信息以及轨迹的时间信息发送至数据中心；采集车辆的第一驾驶人员的第一图片，将第一图片发送至数据中心；

数据中心，用于依据该轨迹信息以及时间信息提取与该时间信息以及轨迹信息对应的交通情况；

数据中心，还用于依据该第一图片识别第一驾驶人员的第一身份，依据第一身份获取与第一身份对应的油耗参数，依据该油耗参数、轨迹信息、交通情况、车辆信息计算得到第一油耗，将该第一油耗存储在车辆管理表内。

第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的程序，其中，所述程序使得终端执行第一方面提供的方法。

实施本申请实施例，具有如下有益效果：

可以看出，本申请提供的技术方案数据终端采集车辆的轨迹信息以及轨迹的时间信息，将该轨迹信息以及轨迹的时间信息发送至数据中心；数据终端采集车辆的第一驾驶人员的第一图片，将第一图片发送至数据中心；数据中心以及该轨迹信息以及时间信息提取与该时间信息以及轨迹信息对应的交通情况；数据中心依据该第一图片识别第一驾驶人员的第一身份，依据第一身份获取与第一身份对应的油耗参数，依据该油耗参数、轨迹信息、交通情况、车辆信息计算得到第一油耗，将该第一油耗存储在车辆管理表内。这样物流企业可以非常方便的将油耗进行验证，尤其是增加了交通情况的调整，因此能够提高油耗的调整方式，并且能够自动的进行油耗进行统计，降低了人工统计的成本。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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是一种车队管理系统的结构示意图。

图2是本申请提供的一种基于5G的物流企业车队管理方法的流程示意图；

图3为本申请提供的卷差运算的切割示意图。

图4为本申请提供的像素矩阵与交点矩阵的关系示意图。

图5是本申请实施例提供的一个水平等距线的区域示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结果或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

参阅图1，图1提供了一种基于5G的物流企业车队管理系统，该车队管理系统包括：数据中心101以及多个数据终端102，该数据终端设置在车辆内，具体的，该数据终端可以为智能车载终端，该多个数据终端可以通过无线网络与数据中心连接，该无线网络具体可以包括：5G等通信连接。

对于物流企业来说，有两个主要的成本开支，第一是人工的开支，此种开支计算方式较为固定，第二是车辆的开支，而车辆开支中又区分两大类，第一大类为油费的开支，第二大类为维修费用的开支，对于油费的开支，其统计比较困难，无法进行非常准确的统计，因此需要一种对自动的车辆关系来实现对车辆油费的估算，进而与实际油费核算，来确定油费是否正常。

参阅图2，图2提供了一种基于5G的物流企业的车队管理的方法，该方法可以由如图1所示的车队管理系统来执行，该方法如图2所示，包括如下步骤：

步骤S201、数据终端采集车辆的轨迹信息以及轨迹的时间信息，将该轨迹信息以及轨迹的时间信息发送至数据中心；采集车辆的第一驾驶人员的第一图片，将第一图片发送至数据中心；

步骤S202、数据中心依据该轨迹信息以及时间信息提取与该时间信息以及轨迹信息对应的交通情况；

步骤S203、数据中心依据该第一图片识别第一驾驶人员的第一身份，依据第一身份获取与第一身份对应的油耗参数，依据该油耗参数、轨迹信息、交通情况、车辆信息计算得到第一油耗，将该第一油耗存储在车辆管理表内。

本申请提供的技术方案数据终端采集车辆的轨迹信息以及轨迹的时间信息，将该轨迹信息以及轨迹的时间信息发送至数据中心；数据终端采集车辆的第一驾驶人员的第一图片，将第一图片发送至数据中心；数据中心以及该轨迹信息以及时间信息提取与该时间信息以及轨迹信息对应的交通情况；数据中心依据该第一图片识别第一驾驶人员的第一身份，依据第一身份获取与第一身份对应的油耗参数，依据该油耗参数、轨迹信息、交通情况、车辆信息计算得到第一油耗，将该第一油耗存储在车辆管理表内。这样物流企业可以非常方便的将油耗进行验证，尤其是增加了交通情况的调整，因此能够提高油耗的调整方式，并且能够自动的进行油耗进行统计，降低了人工统计的成本。

在一种可选的方案中，上述交通情况可以包括：严重拥堵、拥堵、普通、顺畅，上述，依据该油耗参数、轨迹信息、交通情况、车辆信息计算得到第一油耗具体可以包括：

从预设的交通情况映射表中查询轨迹信息对应的交通情况对应的第一调整系数，依据车辆信息查询该基础油耗，依据该第一身份确定与该身份对应的第二调整系数，确定第一油耗等于基础油耗、第一调整系数、第二调整系数以及轨迹信息公里数的乘积。

上述基础油耗可以通过车辆的型号来确定，例如基础油耗可以为：例如工信部综合油耗，当然还可以为其他的参考油耗。

在一种可选的方案中，

数据终端获取车辆的载重量，依据该载重量调整第一油耗的值，上述调整的方式可以通过系数来调整，例如类似第一调整系数或第二调整系数的方式。

在一种可选的方案中，上述数据中心依据该第一图片识别第一驾驶人员的第一身份具体可以包括：

上述第一图片可以为静脉图片，数据中心对静脉图片进行识别确定静脉图片中每个分支的角度值，将每个分支的角度值按分支点的位置组成角度矩阵，数据中心获取智能终端采集的特定语音信息，对认定语音信息进行识别得到驾驶人员的第二身份，提取第二身份对应的模板矩阵，将该角度矩阵作为卷差核与模板矩阵执行卷差操作得到多个差值矩阵，若多个差值矩阵中任意一个差值矩阵的元素中的最大数值低于数值阈值且所有元素的平均值低于平均阈值，确定该第一身份与第二身份相同；

上述将该角度矩阵作为卷差核与模板矩阵执行卷差操作得到多个差值矩阵具体可以包括：

在模板矩阵以角度矩阵为基准并以移动窗口为移动参数将模板矩阵切割成α个基础矩阵，每以移动窗口移动一次，执行一次切割得到一个基础矩阵，将α个基础矩阵分别与角度矩阵执行差值运算得到一个差值矩阵，上述移动窗口可以为先以长度方向每次移动1个元素值直至移动到模板矩阵的长度最边缘，然后以宽度方向移动1个元素值后在以长度方向每次移动1个元素值直至移动到模板矩阵的长度最边缘。

由于卷差操作为本申请自定义的一种操作，为了方便理解，这里以附图3为由进行说明，这里假设模板矩阵为5*5矩阵，角度矩阵为4*4矩阵，如图3所示，模板矩阵5*5会被切割成4个4*4基础矩阵，然后每个基础矩阵与角度矩阵执行差值的运算，在切割时，以移动窗口1为基准进行移动，如图3所示，一个正方形可以表示一个元素。

上述特定语音信息可以为包含第二身份的语音信息，例如，我是张三，“张三”为第二身份的名字。上述语音识别的方式可以采用普通的识别方式，例如科大讯飞的语音识别系统，例如小米的语音识别等等。

上述数据中心对静脉图片进行识别确定静脉图片中每个分支的角度值，将每个分支的角度值按分支点的位置组成角度矩阵具体可以包括：

对静脉图片进行初步识别确定静脉图片中第一分支的第一分支区域(此可以通过分类识别方式来确定，也可以通过区域识别的方式来确定，具体的实现可以由现有的分类识别，例如支持向量机来实现)，确定第一分支区域中的第一支线子区域和第二支线子区域，对第一支线子区域的所有像素点执行RGB值的识别得到第一支线子区域的所有像素点的RGB值，依据所有像素点的RGB值将第一支线子区域划分为静脉子区域、模糊子区域和非静脉子区域，在第一支线子区域构建多条水平等距线，相邻两条水平等距线的距离为一个像素点的距离，对多条水平等距线中的每条水平等距线进行像素点识别操作确定模糊子区域的左分界像素点和右分界像素点，将静脉子区域一侧的相邻的左分界像素点连接起来得到左侧的静脉边界线，将静脉子区域另一个侧相邻的右分界像素点连接起来得到右侧的静脉边界线，构件左侧的静脉边界线与右侧的静脉边界线之间的静脉中心线，将静脉中心线确定为第一支线的中心线，遍历第二支线子区域得到第二支线子区域的第二支线的中心线，获取第一支线的中心线与第二支线的中心线之间的第一角度值，将该第一角度值确定为第一分支的角度值，遍历静脉图片中的剩余分支(除第一分支以外)得到剩余分支的剩余角度值，对该静脉图片的所有像素点构件像素点矩阵，将像素点矩阵中属于交点的像素点保留，将非交点的像素点删除得到交点矩阵，将所有交点对应的角度值填充值交点矩阵的对应位置得到角度矩阵。

参阅图4，图4为像素点矩阵变换成为交点矩阵的变换示意图(黑色的为交点像素点，虚线箭头表示交点矩阵在保留交点像素点后的位置对应关系)，这里将交点的像素点保留后，然后按像素点的位置重新排列得到交点矩阵。

参阅图5，图5为多条水平等距线中的一条等距线示意图，如图5所示，水平等距线具有1个静脉子区域，2个模糊子区域(分别为左、右两个区域)，2个非静脉子区域，参阅图5，本申请的技术方案需要在模糊子区域中预估出静脉的边界像素点。

上述对多条水平等距线中的每条水平等距线进行像素点识别操作确定模糊子区域的左分界像素点和右分界像素点具体可以包括：

对一条水平等距线一侧的模糊区域执行分界操作，该分界操作包括：获取一条水平等距线一侧的模糊区域(例如左模糊区域)的第一左界点和第二左界点，计算第一左界点的RGB值的和即C₁值以及第二左界点(位于模糊区域且与第一左界点相邻的像素点)的RGB值的和即C₂值，分别计算C₁值与静脉子区域内的像素点的C₀值以及非静脉子区域内的像素点的C₀’之间的差得到两个差值X₁、X₁’，分别计算C₂值与静脉子区域内的像素点的C₀值以及非静脉子区域内的像素点的C₀’之间的差得到两个差值X₂、X₂’，若X₁＜X₁’且X₂＞X₂’，确定第一左界点为左分界像素点，若X₁＜X₁’且X₂＜X₂’，在一条水平等距线一侧的模糊区域提取两个左界点i和左界点i+1，计算左界点i的RGB值的和即C_i值以及左界点i+1(位于模糊区域且与左界点i相邻的像素点)的RGB值的和即C_i+1值，分别计算C_i值与静脉子区域内的像素点的C₀值以及非静脉子区域内的像素点的C₀’之间的差得到两个差值X_i、X_i’，分别计算C_i+1值与静脉子区域内的像素点的C₀值以及非静脉子区域内的像素点的C₀’之间的差得到两个差值X_i+1、X_i+1’；若X_i＜X_1i’且X_i+1＞X_i+1’，确定左界点i为左分界像素点；对一条水平等距线另一侧的模糊区域执行分界操作得到右边界像素点。

上述C值＝R值+G值+B值。

对于静脉边界的分析本申请人得到，在静脉边界的实际位置的像素点往往在模糊区域中的跳跃像素点(该跳跃像素点的C值靠近C₀值，该跳跃像素点的相邻的靠近非静脉子区域的像素点的C值靠近C₀’值)，基于这个特点即能够对静脉的边界线进行准确的区分，以提高角度值的计算精度。

本申请还提供一种基于5G的物流企业车队管理系统，所述系统包括：数据中心以及多个数据终端，所述多个数据终端基于5G与所述数据中心连接，

数据终端，用于采集车辆的轨迹信息以及轨迹的时间信息，将该轨迹信息以及轨迹的时间信息发送至数据中心；采集车辆的第一驾驶人员的第一图片，将第一图片发送至数据中心；

数据中心，用于依据该轨迹信息以及时间信息提取与该时间信息以及轨迹信息对应的交通情况；

数据中心，还用于依据该第一图片识别第一驾驶人员的第一身份，依据第一身份获取与第一身份对应的油耗参数，依据该油耗参数、轨迹信息、交通情况、车辆信息计算得到第一油耗，将该第一油耗存储在车辆管理表内。

本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种方法的部分或全部步骤。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种方法的部分或全部步骤。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

以上对本申请实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (5)

1.一种基于5G的物流企业车队管理方法，其特征在于，所述方法应用于车队管理系统，所述车队管理系统包括：数据中心以及多个数据终端，所述多个数据终端基于5G与所述数据中心连接，所述方法包括如下步骤：

数据终端采集车辆的轨迹信息以及轨迹的时间信息，将该轨迹信息以及轨迹的时间信息发送至数据中心；采集车辆的第一驾驶人员的第一图片，将第一图片发送至数据中心；

数据中心依据该轨迹信息以及时间信息提取与该时间信息以及轨迹信息对应的交通情况；

数据中心依据该第一图片识别第一驾驶人员的第一身份，依据第一身份获取与第一身份对应的油耗参数，依据该油耗参数、轨迹信息、交通情况、车辆信息计算得到第一油耗，将该第一油耗存储在车辆管理表内。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述据该油耗参数、轨迹信息、交通情况、车辆信息计算得到第一油耗具体包括：

从预设的交通情况映射表中查询轨迹信息对应的交通情况对应的第一调整系数，依据车辆信息查询该基础油耗，依据该第一身份确定与该身份对应的第二调整系数，确定第一油耗等于基础油耗、第一调整系数、第二调整系数以及轨迹信息公里数的乘积。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

数据终端获取车辆的载重量，依据该载重量调整第一油耗的值。

4.一种基于5G的物流企业车队管理系统，其特征在于，所述系统包括：数据中心以及多个数据终端，所述多个数据终端基于5G与所述数据中心连接，

数据终端，用于采集车辆的轨迹信息以及轨迹的时间信息，将该轨迹信息以及轨迹的时间信息发送至数据中心；采集车辆的第一驾驶人员的第一图片，将第一图片发送至数据中心；

数据中心，用于依据该轨迹信息以及时间信息提取与该时间信息以及轨迹信息对应的交通情况；

数据中心，还用于依据该第一图片识别第一驾驶人员的第一身份，依据第一身份获取与第一身份对应的油耗参数，依据该油耗参数、轨迹信息、交通情况、车辆信息计算得到第一油耗，将该第一油耗存储在车辆管理表内。

5.一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的程序，其中，所述程序使得终端执行如权利要求1-3任意一项的方法。

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