CN114063583A - 一种基于物联网技术智慧物流方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于物联网技术智慧物流系统，属于物流技术领域，北斗车载定位APP向智慧物流云平台上传车辆信息，进行危险品识别，进行订单发布，自动分配订单，监控运输过程，解决了能够快速、精确、全面的获取车辆状态和定位数据，将处理后的信息实时动态地传递到监控中心并进行发布的技术问题，本发明解决了传统的基于PC时代建设平台的技术方案严重滞后，不能满足用户的访问的问题，极大的改善了手机访问越来越多，访问量也越来越大所引发的数据滞后的情况。

Description

一种基于物联网技术智慧物流方法

技术领域

本发明属于物流技术领域，特别涉及一种基于物联网技术智慧物流方法。

背景技术

随着我国数字电商、移动购物等领域的迅猛发展以及我国居民消费支出增长的带动下，我国公路货运行业的规模快速上升。作为最主要的货物流通方式，2019年我国公路货运量突破416亿吨，货物周转量接近8万亿吨公里，载货汽车保有量超过1300万辆，已发展成为全球第一大市场。然而，在市场规模迅速扩张的同时，公路货运安全风险居高不下，一直是困扰行业良性发展的痛点。由于我国公路货运市场格局较为分散，数字化水平较低、企业的精细化管理能力良莠不齐，导致安全风险缺乏全面系统的数据统计与分析，成为行业长期“免不了”又“看不透”的痼疾，阻碍着我国公路货运整体运营效率的进一步提升。

我国的公路运力结构较为分散，由个体运营的车辆数量占比达到65％以上，作为市场的基盘，中小型车队1千公里风险数2高出大型车队3倍左右，反映出我国货运企业间安全管理水平差异较大的现状，中小型车队由于缺乏完善的管理流程、管理工具和管理手段，行车安全系数长期处于低水平。在监管标准、安全法规政策不断完善的背景下，近年来中国公路货运事故数量已得到有效控制，但整体事故风险依然高发。据调查数据平台显示，2019年我国的百万公里事故数为3.7起；然而据美国交通运输部的统计，早在2014年，美国公路货运百万公里事故数已经降到0.1起左右。

公路货物运输通常会受到司机驾驶行为、装备、外部环境、突发事件等多种因素的叠加影响，因此造成事故的因素是复杂多元的，然而，除直接原因外，事故背后不完善的安全管理体系是长期潜伏于“冰山下”的系统性原因。

其中司机因素，激进驾驶行为导致的事故数量最高：在司机原因导致的事故中，激进驾驶行为占比接近80％，包含路口超速、车速过快、过快转弯、超车剐蹭、未保持安全距离等。除此之外，疲劳驾驶为第二大因素，导致的事故占比为15％。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于物联网技术智慧物流方法，解决了能够快速、精确、全面的获取车辆状态和定位数据，将处理后的信息实时动态地传递到监控中心并进行发布的技术问题。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于物联网技术智慧物流方法，包括如下步骤：

步骤1：北斗车载定位APP向智慧物流云平台上传车辆信息，车辆信息包括车辆登记信息、驾驶员个人信息、行驶轨迹信息、行驶速度信息、方向信息、胎压信息、驾驶员状态信息、付出告警信息和盲点检测信息；

北斗车载定位APP部署在司机的手机或随车安装的定位终端内；

步骤2：用户根据智慧物流云平台提供的页面进行货源信息初步录入；录入货源的名称、重量、单位和货物类型基础信息；智慧物流云平台根据用户录入的信息进行初步的危险品校验，无危险品的货源信息将生成一档的编号；

步骤3：用户在填写发货订单时，根据录入的货源信息进行快速选择，订单生成后由客服人员通过智慧物流云平台进行审核；

步骤4：审核通过的订单，将由客服人员通过智慧物流云平台发布在接货大厅，供司机进行抢单，如一定时间内未被司机抢单，则订单将由智慧物流云平台根据货物的运输距离、运输时间和要求车型进行初步的筛选运输车辆，初步选定车辆后再进一步根据车辆空车情况、往返情况进行指定司机运输；

步骤5：司机在确定接单后在手机端或者定位终端上传自己的车辆的信息，智慧物流云平台根据司机上传的车辆信息查询车辆基本信息、定位轨迹和目前告警信息；

步骤6：运输过程中，智慧物流云平台将定位终端获取的定位轨迹和告警信息记录在数据库中，并将告警信息提示在运输大厅中，供客服人员进行及时跟踪；

步骤7：运输完成后，手机端上报司机卸货地定位轨迹。

优选的，车辆登记信息包括车辆名称、车牌号和车型。

优选的，所述定位终端为北斗车载硬件设备，其型号为MDVR。

优选的，所述智慧物流云平台包括数个服务器集群，所述接货大厅和所述运输大厅均为智慧物流云平台通过web界面方式提供的操作平台。

优选的，在执行步骤2时，货物类型基础信息包含货物照片，智慧物流云平台对货物照片进行图像分析，将图像分析获得的数据与数据库预存的图像特征数据进行比对，得出货物的类型。

优选的，所述数据库预存的图像特征数据包含了危险品的图像特征，所述数据库同时预存危险品的品类以及名，根据将图像分析获得的数据与数据库预存的图像特征数据进行比对的结果，判断货物是否是危险品。

优选的，在执行步骤4时，具体包括如下步骤：

步骤S4-1：首先按车辆经常活动的位置对司机进行分库，得到司机库，并构建元数据；

步骤S4-2：根据用户发货的位置，选择覆盖该位置的多边形，找到该多边形对应的一个或多个司机库；

步骤S4-3：建立订单映射关系,订单映射关系用于表示一个订单在哪个司机库生成的；

步骤S4-4：对车辆的最新位置进行修订，完成司机的抢单和自动派单。

优选的，在执行步骤6时，智慧物流云平台在接收到定位终端上报的定位数据后，根据定位终端中的设定的车辆信息和车牌号拼装成后续分析的json报文，并初步存储在消息队列服务器中；

负责处理定位轨迹存储的云服务器将定时请求mq中的信息，并将获取的json报文根据解析处理为数据库存储字段，存储在数据库中；

告警信息通过星通北斗云安全系统上传至智慧物流云平台，智慧物流云平台在接收到告警信息后，通过WebSocket将信息概述推送至客服界面，即时提醒客服处理告警问题，客服界面为智慧物流云平台提供的web界面；

智慧物流云平台将告警信息存储在Elasticsearch中，当客服人员通过客服界面点击查看告警信息详情时，智慧物流云平台查询Elasticsearch，将详细信息展示给客服人员。

本发明所述的一种基于物联网技术智慧物流方法，解决了能够快速、精确、全面的获取车辆状态和定位数据，将处理后的信息实时动态地传递到监控中心并进行发布的技术问题，本发明解决了传统的基于PC时代建设平台的技术方案严重滞后，不能满足用户的访问的问题，极大的改善了手机访问越来越多，访问量也越来越大所引发的数据滞后的情况，本发明以高品质、高效率的集中化、分布式网络管理为架构，以视频、音频、数据等多媒体信息的网络传输为基础，为用户执行实时监视、GPS定位、录像存储、车辆调度及报警预警的安全防范工作，满足车辆用户对车辆在地图上的实时监控，提供历史轨迹数据的查询和回放，对报警和处警进行统一管理，分析和呈现用户需要的各种报表；，当产生位移要推送警报信息，针对长时间停车的车辆进行上线位置与离线位置实时监控。发生的计划进行管理、当车辆到发生时间还未发生，推送警报消息，车辆的营运成本管理。本系统能实现：业务流程可视化、业务安全稳定性、运输过程的安全性，运输成本的优化；本发明不受距离的限制，车辆却可以得到充分的监控。

附图说明

图1是本发明的数据流向图；

图2是本发明的步骤2中用户输入货源信息的流程图；

图3是本发明的步骤2中对危险品进行识别的流程图；

图4是本发明的RabbitMQ数据库存储数据的流程图；

图5是本发明的智慧物流平台处理告警数据的流程图。

具体实施方式

如图1-图3所示的一种基于物联网技术智慧物流方法，包括如下步骤：

步骤1：北斗车载定位APP向智慧物流云平台上传车辆信息，车辆信息包括车辆登记信息、驾驶员个人信息、行驶轨迹信息、行驶速度信息、方向信息、胎压信息、驾驶员状态信息、付出告警信息和盲点检测信息；

北斗车载定位APP部署在司机的手机或随车安装的定位终端内；

本发明采用的定位终端为北斗车载硬件设备，型号为MDVR，该设备内置北斗短报文模块和专用北斗SIM卡槽；支持北斗短报文发送和接收。该设备可采集到车辆的行驶速度、行驶方向、胎压信息等，该设备还通过摄像头实时拍摄司机面部状态以及驾驶室内全貌。这些数据可直接利用北斗设别中的SIM通讯设备将数据上传至星通北斗主动安全平台。同时司机也可下载APP,通过app查看实时的数据信息，以及上报车辆的相关登记信息、驾驶员个人信息等。星通北斗主动安全平台实时采集车载北斗模块上传的数据，实时的与后台设定的胎压阀值、行驶速度进行对比。如果超出阀值，星通北斗主动安全平台将会产生报警信息并发送至客服人员监控界面。星通北斗主动安全平台还实时分析用户面部画面，分析出司机是否具有接打电话、抽烟、打瞌睡等危险行为。一旦出现，系统便将危险信息发送至客服人员。

步骤2：用户根据智慧物流云平台提供的页面进行货源信息初步录入；录入货源的名称、重量、单位和货物类型基础信息；智慧物流云平台根据用户录入的信息进行初步的危险品校验，无危险品的货源信息将生成一档的编号；

如图3和图4所示，本发明根据货主发布的货物照片，进行图像分析。将分析数据与数据库预存的图像特征数据进行比对。同时智慧物流系统中预设危险品品类以及名称数据库。用于初步判断用户发布货物时所填写的货物名称。便于减少客服人员审核货源信息的工作量。

在执行步骤2时，货物类型基础信息包含货物照片，智慧物流云平台对货物照片进行图像分析，将图像分析获得的数据与数据库预存的图像特征数据进行比对，得出货物的类型。

所述数据库预存的图像特征数据包含了危险品的图像特征，所述数据库同时预存危险品的品类以及名，根据将图像分析获得的数据与数据库预存的图像特征数据进行比对的结果，判断货物是否是危险品。

用户在递交货源信息后，智慧物流云平台通过预设的字典库进行对比，从而发现并连接危险品，同时，通过分析货物类型基础信息的图片，生成特征值，在根据特征值与预设的危险品图片特征值进行对比，从而找出危险品。

步骤3：用户在填写发货订单时，根据录入的货源信息进行快速选择，订单生成后由客服人员通过智慧物流云平台进行审核；

本实施例中，智慧物流云平台提供用户发货页面，用户发货页面包含历史数据参考按钮。用户在点击此按钮后，系统将查询出此用户最近一次发布的货源信息，并自动填写在货源发布界面。

步骤4：审核通过的订单，将由客服人员通过智慧物流云平台发布在接货大厅，供司机进行抢单，如一定时间内未被司机抢单，则订单将由智慧物流云平台根据货物的运输距离、运输时间和要求车型进行初步的筛选运输车辆，初步选定车辆后再进一步根据车辆空车情况、往返情况进行指定司机运输；

在执行步骤4时，具体包括如下步骤：

步骤S4-1：首先按车辆经常活动的位置对司机进行分库，得到司机库，并构建元数据；

步骤S4-2：根据用户发货的位置，选择覆盖该位置的多边形，找到该多边形对应的一个或多个司机库；

步骤S4-3：建立订单映射关系,订单映射关系用于表示一个订单在哪个司机库生成的；在本实施例中是按订单号分库，不存在空间交错问题。

步骤S4-4：对车辆的最新位置进行修订，完成司机的抢单和自动派单。比如某个车辆因订单跑到很远的地方，点更新所属位置，将车辆信息进行迁移(从一个分库改到另一个分库)，这样目标位置库内就有它的车辆信息了，可以被用户看到。同时司机也能看到该区域附近的货源订单信息了。

步骤5：司机在确定接单后在手机端或者定位终端上传自己的车辆的信息，智慧物流云平台根据司机上传的车辆信息查询车辆基本信息、定位轨迹和目前告警信息；

本实施例中，司机在接单后是允许撤销订单的。司机撤销订单后，系统会根据步骤四中的算法再次将单子指派给附近的司机，同时告知货主。

此时，智慧物流云平台会根据司机撤单的时间与预计装货时间进行对比，根据平台设定的惩罚规则，对司机进行惩罚。以及更新司机的信用评分。

步骤6：运输过程中，智慧物流云平台将定位终端获取的定位轨迹和告警信息记录在数据库中，并将告警信息提示在运输大厅中，供客服人员进行及时跟踪；

在执行步骤6时，智慧物流云平台在接收到定位终端上报的定位数据后，根据定位终端中的设定的车辆信息和车牌号拼装成后续分析的json报文，并初步存储在消息队列服务器中；

负责处理定位轨迹存储的云服务器将定时请求mq中的信息，并将获取的json报文根据解析处理为数据库存储字段，存储在存储至RabbitMQ数据库中，并定时处理RabbitMQ中的信息；

告警信息通过星通北斗云安全系统上传至智慧物流云平台，定位终端上传的数据包括车速、人脸录像数据，这些数据被上传至星通北斗安全云平台，然后通过星通北斗安全云平台上传到智慧物流云平台，在星通北斗安全云平台收定位终端的数据后，根据设定的告警阀值，生成告警数据，将告警数据通过http接口上传到智慧物流云平台，智慧物流云平台在接收到告警信息后，通过WebSocket将信息概述推送至客服界面，即时提醒客服处理告警问题，客服界面为智慧物流云平台提供的web界面；

智慧物流云平台将告警信息存储在Elasticsearch中，当客服人员通过客服界面点击查看告警信息详情时，智慧物流云平台查询Elasticsearch，将详细信息展示给客服人员。

步骤7：运输完成后，手机端上报司机卸货地定位轨迹。

在本实施例中，运输完成后，司机在app端点击运输完成按钮。此时系统收到指令后仅更新运单状态、以及记录完成地点的定位轨迹。

优选的，车辆登记信息包括车辆名称、车牌号和车型。

优选的，所述定位终端为北斗车载硬件设备，其型号为MDVR。

优选的，所述智慧物流云平台包括数个服务器集群，所述接货大厅和所述运输大厅均为智慧物流云平台通过web界面方式提供的操作平台。

本实施例中，在系统接收用户访问量方面通过通过增强服务器硬件性能，比如将CPU核数增至32核，升级更好的网卡如万兆，升级更好的硬盘如SSD，扩充硬盘容量如2T，扩充系统内存如128G。另外，本发明增加服务器数量，线性扩充系统性能。采用分布式部署策略，减少单机处理压力。通过以上两点来增强用户请求的数量，提高相应速度。更好的减少北斗设上传数阻塞的次数以及时间。

本发明所述的一种基于物联网技术智慧物流方法，解决了能够快速、精确、全面的获取车辆状态和定位数据，将处理后的信息实时动态地传递到监控中心并进行发布的技术问题，本发明解决了传统的基于PC时代建设平台的技术方案严重滞后，不能满足用户的访问的问题，极大的改善了手机访问越来越多，访问量也越来越大所引发的数据滞后的情况，本发明以高品质、高效率的集中化、分布式网络管理为架构，以视频、音频、数据等多媒体信息的网络传输为基础，为用户执行实时监视、GPS定位、录像存储、车辆调度及报警预警的安全防范工作，满足车辆用户对车辆在地图上的实时监控，提供历史轨迹数据的查询和回放，对报警和处警进行统一管理，分析和呈现用户需要的各种报表；，当产生位移要推送警报信息，针对长时间停车的车辆进行上线位置与离线位置实时监控。发生的计划进行管理、当车辆到发生时间还未发生，推送警报消息，车辆的营运成本管理。本系统能实现：业务流程可视化、业务安全稳定性、运输过程的安全性，运输成本的优化；本发明不受距离的限制，车辆却可以得到充分的监控。

Claims (8)

1.一种基于物联网技术智慧物流方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1：北斗车载定位APP向智慧物流云平台上传车辆信息，车辆信息包括车辆登记信息、驾驶员个人信息、行驶轨迹信息、行驶速度信息、方向信息、胎压信息、驾驶员状态信息、付出告警信息和盲点检测信息；

北斗车载定位APP部署在司机的手机或随车安装的定位终端内；

步骤2：用户根据智慧物流云平台提供的页面进行货源信息初步录入；录入货源的名称、重量、单位和货物类型基础信息；智慧物流云平台根据用户录入的信息进行初步的危险品校验，无危险品的货源信息将生成一档的编号；

步骤3：用户在填写发货订单时，根据录入的货源信息进行快速选择，订单生成后由客服人员通过智慧物流云平台进行审核；

步骤4：审核通过的订单，将由客服人员通过智慧物流云平台发布在接货大厅，供司机进行抢单，如一定时间内未被司机抢单，则订单将由智慧物流云平台根据货物的运输距离、运输时间和要求车型进行初步的筛选运输车辆，初步选定车辆后再进一步根据车辆空车情况、往返情况进行指定司机运输；

步骤5：司机在确定接单后在手机端或者定位终端上传自己的车辆的信息，智慧物流云平台根据司机上传的车辆信息查询车辆基本信息、定位轨迹和目前告警信息；

步骤6：运输过程中，智慧物流云平台将定位终端获取的定位轨迹和告警信息记录在数据库中，并将告警信息提示在运输大厅中，供客服人员进行及时跟踪；

步骤7：运输完成后，手机端上报司机卸货地定位轨迹。

2.如权利要求1所述的一种基于物联网技术智慧物流方法，其特征在于：车辆登记信息包括车辆名称、车牌号和车型。

3.如权利要求1所述的一种基于物联网技术智慧物流方法，其特征在于：所述定位终端为北斗车载硬件设备，其型号为MDVR。

4.如权利要求1所述的一种基于物联网技术智慧物流方法，其特征在于：所述智慧物流云平台包括数个服务器集群，所述接货大厅和所述运输大厅均为智慧物流云平台通过web界面方式提供的操作平台。

5.如权利要求1所述的一种基于物联网技术智慧物流方法，其特征在于：在执行步骤2时，货物类型基础信息包含货物照片，智慧物流云平台对货物照片进行图像分析，将图像分析获得的数据与数据库预存的图像特征数据进行比对，得出货物的类型。

6.如权利要求5所述的一种基于物联网技术智慧物流方法，其特征在于：所述数据库预存的图像特征数据包含了危险品的图像特征，所述数据库同时预存危险品的品类以及名，根据将图像分析获得的数据与数据库预存的图像特征数据进行比对的结果，判断货物是否是危险品。

7.如权利要求1所述的一种基于物联网技术智慧物流方法，其特征在于：在执行步骤4时，具体包括如下步骤：

步骤S4-1：首先按车辆经常活动的位置对司机进行分库，得到司机库，并构建元数据；

步骤S4-2：根据用户发货的位置，选择覆盖该位置的多边形，找到该多边形对应的一个或多个司机库；

步骤S4-3：建立订单映射关系,订单映射关系用于表示一个订单在哪个司机库生成的；

步骤S4-4：对车辆的最新位置进行修订，完成司机的抢单和自动派单。

8.如权利要求1所述的一种基于物联网技术智慧物流方法，其特征在于：在执行步骤6时，智慧物流云平台在接收到定位终端上报的定位数据后，根据定位终端中的设定的车辆信息和车牌号拼装成后续分析的json报文，并初步存储在消息队列服务器中；

负责处理定位轨迹存储的云服务器将定时请求mq中的信息，并将获取的json报文根据解析处理为数据库存储字段，存储在数据库中；

告警信息通过星通北斗云安全系统上传至智慧物流云平台，智慧物流云平台在接收到告警信息后，通过WebSocket将信息概述推送至客服界面，即时提醒客服处理告警问题，客服界面为智慧物流云平台提供的web界面；

智慧物流云平台将告警信息存储在Elasticsearch中，当客服人员通过客服界面点击查看告警信息详情时，智慧物流云平台查询Elasticsearch，将详细信息展示给客服人员。

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