CN115294523A - 一种基于物联网的电商货物监控分析云平台 - Google Patents

一种基于物联网的电商货物监控分析云平台 Download PDF

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CN115294523A CN202210929256.5A CN202210929256A CN115294523A CN 115294523 A CN115294523 A CN 115294523A CN 202210929256 A CN202210929256 A CN 202210929256A CN 115294523 A CN115294523 A CN 115294523A
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Abstract

本发明公开提供的一种基于物联网的电商货物监控分析云平台；该基于物联网的电商货物监控分析云平台包括自提点基本信息获取模块，配货员身份核实信息生成模块，配货员身份信息确认模块，配货员配货视频采集与分析模块，货物放置信息获取模块，顾客身份核实信息生成模块，顾客身份信息确认模块，顾客取货视频采集与分析模块，预警终端和数据库；本发明通过获取目标配送员和目标顾客的配货视频和取货视频，并依次分析得到目标配货人员的配货规范评估系数和目标顾客的取货规范评估系数，有效地解决了当前技术对货物监控力度不强的问题，避免了货物被顾客错拿、多拿等现象的发生，避免了因在放置过程中导致货物损坏的问题。

Description

一种基于物联网的电商货物监控分析云平台
技术领域
本发明属于电商货物监控分析技术领域，涉及到一种基于物联网的电商货物监控分析云平台。
背景技术
近年来，随着城市经济的社会转型和生产生活方式的变革，通过电商购买货物的方式逐渐被大众所接纳，但是货物经常出现丢失等问题，为了保障货物的安全性，对于电商货物监控也就愈发重要。
目前对于电商货物监控主要针对货物物流信息进行分析，进而达到电商货物监控的结果，很显然，当前对电商货物监控还存在以下几点不足：
1、当前电商货物监控仅对货物物流信息进行监控，对于货物到达提货点之后的状态却无从得知，对货物监控的力度不强，无法保障货物到达自提点之后的安全状态，使得货物容易丢失，进而无法保障顾客的利益；
2、当前无人自提点缺乏对配货人员和取货人员的身份进行识别，容易造成顾客错拿、多拿等现象的发生，无法提高货物管理的规范性，也无法判定取货人员身份的真实性，使得自提点货物管理杂乱，造成自提点货物安全预警程度不高和预警及时性不足；
3、当前还缺少对配送人员放置货物的监控管理，容易产生货物在放置过程中因坠落而造成的货物损坏等问题，进而提高了顾客的退货率，使得商家的售后压力增大，并且还加重了商家的售后处理工作量。
发明内容
鉴于以上现有技术存在的问题，本发明提供一种基于物联网的电商货物监控分析云平台，用于解决据上述技术问题。
为了实现上述目的及其他目的，本发明采用的技术方案如下：
本发明提供了一种基于物联网的电商货物监控分析云平台，该系统包括：
自提点基本信息获取模块，用于获取当前自提点内各货架对应的编号、各货架中各放置区域对应的编号以及各关联配货人员对应的证件图像；
配货人员身份核实信息生成模块，用于根据获取的当前自提点中各关联配货人员对应的证件图像生成配货人员身份特征信息；
配货人员身份信息确认模块，用于当某配货人员进入当前自提点配送货物时，将该配货人员记为目标配货人员，通过当前自提点外装置的人脸识别仪对目标配货人员进行身份特征确认，若确认成功则启动解除门禁指令，若确认失败则启动身份核实失败自动语音提示指令，并进行自动播报提醒；
配货人员配货视频采集与分析模块，用于当目标配货人员完成身份确认后，通过当前自提点内布设的高清摄像头对目标配货人员进行配货视频采集，进而分析得出目标配货人员的配货规范评估系数；
货物放置信息获取模块，用于根据采集的目标配货人员对应的配货视频，从中提取出目标配货人员的配送货物数目、各配送货物对应的基本信息和位置信息；
顾客身份核实信息生成模块，用于将当前自提点内各货物对应的基本信息和位置信息进行相互对比，统计各购买人员对应的货物数目，将各购买人员记为各待取货人员，将各待取货人员对应的各货物记为各待取货物品，提取各待取货人员对应各待取货物品的位置信息，生成各待取货人员对应的取货验证码，并基于各待取货人员对应的取货验证码以及各待取货人员对应待取货物品数目、各待取货物品对应的位置信息，构建取货人员关联取货信息集合；
顾客身份信息确认模块，用于当某待取货人员进行自提点取货时，将其标记为目标顾客，通过自提点外布设的短信验证码输入器对目标顾客进行身份确认，若确认成功则启动解除门禁指令，若确认失败则启动身份核实失败自动语音提示指令，并进行自动播报提醒；
顾客取货视频采集与分析模块，用于当目标顾客完成身份确认后，通过当前自提点内布设的高清摄像头对目标顾客进行取货视频采集，进而综合分析得出目标顾客的取货规范评估系数；
预警终端，用于当目标配货人员的配货规范系数或目标顾客的取货规范系数达到预警值时，发送预警指令并启动蜂鸣器装置进行预警；
数据库，用于存储当前自提点历史取货各顾客对应的基本信息和各顾客设定的关联共享联系人信息。
在一种可能实施的方式中，所述配货人员身份特征信息具体生成过程为：
A1、从各配货人员对应的证件图像中，提取出目标配货人员的眼部轮廓、嘴部轮廓和鼻部轮廓；
A2、以眉心为中心作中垂线，以眉峰的最高点作垂直于中垂线的线条，形成面部直角坐标系，根据眼部、嘴部、鼻部对应的中心点位置，得出目标配货人员眼部中心点、嘴部中心点、鼻部中心点对应的位置坐标，由此将其作为各配货人员对应的身份特征信息。
在一种可能实施的方式中，所述对目标配货人员进行身份特征确认，具体确认过程如下：
Q1、从各配货人员对应的身份特征信息中提取各配货人员对应的眼部中心点位置坐标、嘴部中心点位置坐标、鼻部中心点位置坐标；
Q2、获取目标配货人员身份特征图像，将目标配货人员身份特征图像按照各配货人员对应的身份特征信息的生成方式生成目标配货人员对应的身份特征信息，进而得到目标配货人员眼部中心点位置坐标、嘴部中心点位置坐标、鼻部中心点位置坐标；
Q3、将目标配货人员对应的身份特征信息与各配货人员对应的身份特征信息进行匹配对比，得到目标配货人员与各配货人员对应的眼部位置坐标差、嘴部位置坐标差和鼻部位置坐标差，并分别记为△l0 i、△l1 i、△l2 i，通过计算公式
Figure BDA0003780931140000041
计算得出目标配货人员与各配货人员对应的身份符合系数εi，其中，i表示为各配货人员对应的编号，i＝1,2，......y,△l′0、△l′1、△l′2分别表示为设定的配货人员对应的许可眼部、嘴部、鼻部对应的坐标差，f1、f2、f3分别表示为设定的眼部位置坐标差、嘴部位置坐标差和鼻部位置坐标差对应的影响权重，且f1+f2+f3＝1。
在一种可能实施的方式中，所述配货人员身份信息确认模块，具体判断过程如下：
将目标配货人员与各配货人员的身份特征匹配度按照从大到小的顺序进行排序，提取排名第一位的身份特征匹配度，并作为目标配货人员对应的参考身份特征匹配度，将目标配货人员对应的参考身份特征匹配度与设定的人员标准身份特征匹配对进行对比，若目标配货人员对应的参考身份特征匹配度大于设定的人员标准身份特征匹配对进行对比，则判定该配货人员身份确认成功，反之则判定该配货人员身份确认失败。
在一种可能实施的方式中，所述对目标配货人员在当前自提点内对应的配货视频进行分析，具体分析过程包括以下步骤：
B1、将目标配货人员在当前自提点内对应的配货视频分割为各配货画面；
B2、将目标配货人员在当前自提点内对应的各配货画面聚焦在手部位置，得到目标配货人员在当前自提点内对应的各手部行为特征，将目标配货人员对应各手部行为特征与设定的配货人员异常手部行为特征进行匹配对比，若某配货人员在当前自提点内的某手部行为特征与配货人员异常手部行为特征匹配一致，则判定该配货人员在当前自提点内该手部行为特征为异常特征，由此统计目标配货人员在当前自提点内的手部异常行为特征数目；
B3、根据目标配货人员在当前自提点内的手部异常行为特征数目，通过计算公式
Figure BDA0003780931140000061
计算得出目标配货人员在当前自提点内对应的手部规范评估系数λi，其中，U表示为设定的配货人员许可手部异常行为特征数目，U′为目标配货人员在当前自提点内的手部异常行为特征数目；
B4、根据各配货画面，从中提取出该目标配货人员对应各放置货物与其放置货架外边缘侧之间的距离，利用计算公式
Figure BDA0003780931140000062
计算得出目标配货人员对应的放置规范评估系数α，其中，j表示为各货物对应的编号，j＝1,2，......n,H表示为设定的配货人员对应放置货物与其放置货架外边缘侧之间的距离，Hj表示为该目标配货人员对应放置第j个货物与其放置货架外边缘侧之间的距离；
B5、根据各配货画面，从中提取出目标配货人员对应放置的各货物的面积，利用计算公式
Figure BDA0003780931140000063
计算得出目标配货人员在当前自提点内对应的货物变形评估系数β，其中，X′j表示为设定的各货物的初始面积，Xj表示为目标配货人员对应放置的第j个货物的面积，X表示为设定的放置各货物许可的变形值。
在一种可能实施的方式中，所述分析得出目标配货人员的配货规范评估系数，具体分析过程如下：
基于目标配货人员在当前自提点内对应的手部规范评估系数、放置规范评估系数和货物变形评估系数，利用计算公式
Figure BDA0003780931140000071
计算得出目标配货人员的配货规范评估系数δ，其中，a1、a2和a3分别表示为设定的目标配货人员的手部规范评估系数、放置规范评估系数和货物变形评估系数对应的权重因子，且b1+b2+b3＝1。
在一种可能实施的方式中，所述各货物对应的基本信息具体包括取货人员的联系方式和姓名，各货物对应的位置信息包括各货物对应的货架编号和放置区域编号。
在一种可能实施的方式中，所述对目标顾客进行身份确认，具体确认过程如下：
将当前自提点外目标顾客输入的短信验证码与顾客关联取货信息集合中各顾客对应的取货验证码进行匹配，若某顾客在当前自提点输入的短信验证码与顾客关联取货信息集合中该顾客对应的取货验证码匹配一致，则判定该顾客身份确认成功，反之则判定该顾客身份确认错误。
在一种可能实施的方式中，所述分析得出目标顾客的取货规范评估系数，具体分析过程包括以下步骤：
C1、从目标顾客在当前自提点内对应的取货视频中定位出目标顾客对应的逗留货架数目、各逗留货架对应的编号和各逗留货架对应的时长；
C2、从顾客关联取货信息集合中定位出目标顾客各待取货物品对应的货架编号，将目标顾客各待取货物品对应的货架编号进行相互对比，筛选出目标顾客待取货物品对应的货架数目，并记为目标逗留货架数目，利用计算公式
Figure BDA0003780931140000081
计算得出目标顾客对应的异常逗留货架数目评估系数κ，其中，R表示为设定的许可逗留货架数目差值，R1表示为目标顾客对应的逗留货架数目，R2表示为目标逗留货架数目；
C3、基于目标顾客各逗留货架对应的逗留时长，从中定位出目标顾客各待取货物品所在货架对应的逗留时长，进而统计目标顾客待取货物品对应的综合逗留时长，利用计算公式
Figure BDA0003780931140000082
计算得出目标顾客对应的异常逗留时长评估系数
Figure BDA0003780931140000083
其中，F表示为设定的非取货物品所在货架的许可逗留时长差值，F1表示为目标顾客待取货物品对应的综合逗留时长，F2表示为目标顾客各待取货物品对应的逗留时长；
C4、基于目标顾客对应的异常逗留货架数目评估系数和异常逗留时长评估系数，利用计算公式
Figure BDA0003780931140000084
计算得出目标顾客对应的异常逗留评估系数γ，其中，c1和c2分别表示为设定的异常逗留货架数目和异常逗留时长对应的权重因子，且c1+c2＝1；
C5、根据目标顾客在当前自提点内对应的取货视频中定位出目标顾客对应的取货物品数目，将其与目标顾客对应的待取货物品数目进行对比，若目标顾客取货物品数目与目标顾客对应的待取货物品数目对比一致，则将其记为M，若目标顾客取货物品数目与目标顾客对应的待取货物品数目对比不一致，则将其记为M′，以此得到当前自提点目标顾客对应的取货数目符合系数τ，τ取值为M或M′，且M>M′；
C6、将目标顾客在当前自提点内对应的取货视频分割为各取货画面，将各取货画面聚焦在各取货物品位置，得到各取货物品对应的基本信息，将其与当前自提点内各货物对应的基本信息进行对比，若目标顾客某取货物品对应的基本信息与目标顾客待取货物品对应的基本信息不一致，将该取货物品记为验证物品，提取验证物品对应的基本信息，从数据库中定位出该验证物品所属顾客对应设定各共享取货人员的基本信息，进而将目标顾客对应的基本信息与该验证物品所属顾客对应设定各共享取货人员的基本信息进行对比，若目标顾客对应的基本信息与该验证物品所属顾客对应设定某共享取货人员的基本信息一致，则判定该验证物品验证通过，并将目标顾客对应的规范取货指数记为ζ，若目标顾客对应的基本信息与该验证物品所属顾客对应设定各共享取货人员的基本信息均不一致，则判定该验证物品验证失败，并将该顾客对应的无序取货指数记为ζ′，以此得到当前自提点目标顾客对应的取货信息符合系数ψ，ψ取值为ζ或ζ′，ζ且>ζ′；
C7、基于当前自提点目标顾客对应的取货数目符合系数和取货信息符合系数，利用计算公式
Figure BDA0003780931140000091
计算得出目标顾客的取货符合系数ι，其中，g1和g2分别表示为设定的目标顾客对应的取货数目和取货信息对应的权重因子，且g1+g2＝1。
C8、利用计算公式
Figure BDA0003780931140000092
计算得出目标顾客的取货规范评估系数θ，其中，h1和h2分别表示为设定的目取货符合和逗留异常对应的权重因子，e表示为自然数，且h1+h2＝1。
如上所述，本发明提供的一种基于物联网的电商货物监控分析云平台，至少具有以下有益效果：
(1)本发明提供的一种基于物联网的电商货物监控分析云平台，通过对各配送员进行人脸身份识别和行为分析，得出各配货员的行为安全评估系数，还通过对各顾客身份进行筛选识别分析和行为分析，得出各顾客的行为安全评估系数，一方面，有效地解决了当前技术对货物监控力度不强的问题，提高了当前自提点的全面监控，提高了当前自提点的安全性，一方面，通过在当前自提点外布设的短信验证码输入器对各顾客身份进行筛选，提高了当前自提点的人员流动安全性，保障了货物的防丢失，进一步保障了各顾客的利益，另一方面，通过对当前自提点进行智能化分析，通过智能化设备的监控方式，节省了大量的人力和物力，减少了当前自提点工作的成本；
(2)本发明通过对当前自提点设立门禁，对进入当前自提点的人进行严加管理，提高了货物管理的规范性，避免了货物被顾客错拿、多拿等现象的发生，进一步保障了当前自提点人员的井然性，进而提高了自提点内安全预警的及时性；
(3)本发明通过对各配送员进行放置行为采集，进而分析得出放置行为规范评估系数评估，避免了因在放置过程中导致货物损坏的问题，保障了货物的完好度，进一步保障了货物的安全，降低了顾客的退货率，同时还降低了商家的售后压力。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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为本发明的系统模块连接示意图。
图2为货架结构示意图。
图3为当前自提点构造示意图。
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。
请参照图1所示，一种基于物联网的电商货物监控分析云平台，包括自提点基本信息获取模块，配货员身份核实信息生成模块，配货员身份信息确认模块，配货员配货视频采集与分析模块，货物放置信息获取模块，顾客身份核实信息生成模块，顾客身份信息确认模块，顾客取货视频采集与分析模块，预警终端和数据库。
上述中自提点基本信息获取模块与配货员身份核实信息生成模块和顾客身份核实信息生成模块连接，预警终端与配货员配货视频采集与分析模块和顾客取货视频采集与分析模块连接，货物放置信息获取模块与配货员配货视频采集与分析模块连接，数据库与顾客取货视频采集与分析模块连接。
请参照图2所示，自提点基本信息获取模块，用于获取当前自提点内各货架对应的编号、各货架中各放置区域对应的编号以及各关联配货人员对应的证件图像。
所述配货人员身份核实信息生成模块，用于根据获取的当前自提点中各关联配货人员对应的证件图像生成配货人员身份特征信息。
上述提到的配货人员身份特征信息具体生成过程为：
A1、从各配货人员对应的证件图像中，提取出目标配货人员的眼部轮廓、嘴部轮廓和鼻部轮廓；
A2、以眉心为中心作中垂线，以眉峰的最高点作垂直于中垂线的线条，形成面部直角坐标系，根据眼部、嘴部、鼻部对应的中心点位置，得出目标配货人员眼部中心点、嘴部中心点、鼻部中心点对应的位置坐标，由此将其作为各配货人员对应的身份特征信息。
请参照图3所示，所述配货人员身份信息确认模块，用于当某配货人员进入当前自提点配送货物时，将该配货人员记为目标配货人员，通过当前自提点外装置的人脸识别仪对目标配货人员进行身份特征确认，若确认成功则启动解除门禁指令，若确认失败则启动身份核实失败自动语音提示指令，并进行自动播报提醒。
上述提到的对目标配货人员进行身份特征确认，具体确认过程如下：
Q1、从各配货人员对应的身份特征信息中提取各配货人员对应的眼部中心点位置坐标、嘴部中心点位置坐标、鼻部中心点位置坐标；
Q2、获取目标配货人员身份特征图像，将目标配货人员身份特征图像按照各配货人员对应的身份特征信息的生成方式生成目标配货人员对应的身份特征信息，进而得到目标配货人员眼部中心点位置坐标、嘴部中心点位置坐标、鼻部中心点位置坐标；
Q3、将目标配货人员对应的身份特征信息与各配货人员对应的身份特征信息进行匹配对比，得到目标配货人员与各配货人员对应的眼部位置坐标差、嘴部位置坐标差和鼻部位置坐标差，并分别记为△l0 i、△l1 i、△l2 i，通过计算公式
Figure BDA0003780931140000131
计算得出目标配货人员与各配货人员对应的身份符合系数εi，其中，i表示为各配货人员对应的编号，i＝1,2，......y,△l′0、△l′1、△l′2分别表示为设定的配货人员对应的许可眼部、嘴部、鼻部对应的坐标差，f1、f2、f3分别表示为设定的眼部位置坐标差、嘴部位置坐标差和鼻部位置坐标差对应的影响权重，且f1+f2+f3＝1。
本发明实施例通过对当前自提点设立门禁，对进入当前自提点的人进行严加管理，提高了货物管理的规范性，避免了货物被顾客错拿、多拿等现象的发生，进一步保障了当前自提点人员的井然性，进而提高了自提点内安全预警的及时性
上述提到的配货人员身份信息确认模块，具体判断过程如下：
将目标配货人员与各配货人员的身份特征匹配度按照从大到小的顺序进行排序，提取排名第一位的身份特征匹配度，并作为目标配货人员对应的参考身份特征匹配度，将目标配货人员对应的参考身份特征匹配度与设定的人员标准身份特征匹配对进行对比，若目标配货人员对应的参考身份特征匹配度大于设定的人员标准身份特征匹配对进行对比，则判定该配货人员身份确认成功，反之则判定该配货人员身份确认失败。
所述配货人员配货视频采集与分析模块，用于当目标配货人员完成身份确认后，通过当前自提点内布设的高清摄像头对目标配货人员进行配货视频采集，进而分析得出目标配货人员的配货规范评估系数。
上述提到的对目标配货人员在当前自提点内对应的配货视频进行分析，具体分析过程包括以下步骤：
B1、将目标配货人员在当前自提点内对应的配货视频分割为各配货画面；
B2、将目标配货人员在当前自提点内对应的各配货画面聚焦在手部位置，得到目标配货人员在当前自提点内对应的各手部行为特征，将目标配货人员对应各手部行为特征与设定的配货人员异常手部行为特征进行匹配对比，若某配货人员在当前自提点内的某手部行为特征与配货人员异常手部行为特征匹配一致，则判定该配货人员在当前自提点内该手部行为特征为异常特征，由此统计目标配货人员在当前自提点内的手部异常行为特征数目；
B3、根据目标配货人员在当前自提点内的手部异常行为特征数目，通过计算公式
Figure BDA0003780931140000141
计算得出目标配货人员在当前自提点内对应的手部规范评估系数λi，其中，U表示为设定的配货人员许可手部异常行为特征数目，U′为目标配货人员在当前自提点内的手部异常行为特征数目；
B4、根据各配货画面，从中提取出该目标配货人员对应各放置货物与其放置货架外边缘侧之间的距离，利用计算公式
Figure BDA0003780931140000151
计算得出目标配货人员对应的放置规范评估系数α，其中，j表示为各货物对应的编号，j＝1,2，......n,H表示为设定的配货人员对应放置货物与其放置货架外边缘侧之间的距离，Hj表示为该目标配货人员对应放置第j个货物与其放置货架外边缘侧之间的距离；
B5、根据各配货画面，从中提取出目标配货人员对应放置的各货物的面积，利用计算公式
Figure BDA0003780931140000152
计算得出目标配货人员在当前自提点内对应的货物变形评估系数β，其中，X′j表示为设定的各货物的初始面积，Xj表示为目标配货人员对应放置的第j个货物的面积，X表示为设定的放置各货物许可的变形值。
在一个具体的实施例中，货物摆放的整洁性决定货物规范性。
本发明实施例通过对各配送员进行放置行为采集，进而分析得出放置行为规范评估系数评估，避免了因在放置过程中导致货物损坏的问题，保障了货物的完好度，进一步保障了货物的安全，降低了顾客的退货率，同时还降低了商家的售后压力。
上述提到的分析得出目标配货人员的配货规范评估系数，具体分析过程如下：
基于目标配货人员在当前自提点内对应的手部规范评估系数、放置规范评估系数和货物变形评估系数，利用计算公式
Figure BDA0003780931140000153
计算得出目标配货人员的配货规范评估系数δ，其中，a1、a2和a3分别表示为设定的目标配货人员的手部规范评估系数、放置规范评估系数和货物变形评估系数对应的权重因子，且b1+b2+b3＝1。
所述货物放置信息获取模块，用于根据采集的目标配货人员对应的配货视频，从中提取出目标配货人员的配送货物数目、各配送货物对应的基本信息和位置信息。
上述提到的各货物对应的基本信息具体包括取货人员的联系方式和姓名，各货物对应的位置信息包括各货物对应的货架编号和放置区域编号。
所述顾客身份核实信息生成模块，用于将当前自提点内各货物对应的基本信息和位置信息进行相互对比，统计各购买人员对应的货物数目，将各购买人员记为各待取货人员，将各待取货人员对应的各货物记为各待取货物品，提取各待取货人员对应各待取货物品的位置信息，生成各待取货人员对应的取货验证码，并基于各待取货人员对应的取货验证码以及各待取货人员对应待取货物品数目、各待取货物品对应的位置信息，构建取货人员关联取货信息集合。
所述顾客身份信息确认模块，用于当某待取货人员进行自提点取货时，将其标记为目标顾客，通过自提点外布设的短信验证码输入器对目标顾客进行身份确认，若确认成功则启动解除门禁指令，若确认失败则启动身份核实失败自动语音提示指令，并进行自动播报提醒。
上述提到的对目标顾客进行身份确认，具体确认过程如下：
将当前自提点外目标顾客输入的短信验证码与顾客关联取货信息集合中各顾客对应的取货验证码进行匹配，若某顾客在当前自提点输入的短信验证码与顾客关联取货信息集合中该顾客对应的取货验证码匹配一致，则判定该顾客身份确认成功，反之则判定该顾客身份确认错误。
所述顾客取货视频采集与分析模块，用于当目标顾客完成身份确认后，通过当前自提点内布设的高清摄像头对目标顾客进行取货视频采集，进而分析得出目标顾客的取货规范评估系数。
上述提到的分析得出目标顾客的取货规范评估系数，具体分析过程包括以下步骤：
C1、从目标顾客在当前自提点内对应的取货视频中定位出目标顾客对应的逗留货架数目、各逗留货架对应的编号和各逗留货架对应的时长；
C2、从顾客关联取货信息集合中定位出目标顾客各待取货物品对应的货架编号，将目标顾客各待取货物品对应的货架编号进行相互对比，筛选出目标顾客待取货物品对应的货架数目，并记为目标逗留货架数目，利用计算公式
Figure BDA0003780931140000171
计算得出目标顾客对应的异常逗留货架数目评估系数κ，其中，R表示为设定的许可逗留货架数目差值，R1表示为目标顾客对应的逗留货架数目，R2表示为目标逗留货架数目；
C3、基于目标顾客各逗留货架对应的逗留时长，从中定位出目标顾客各待取货物品所在货架对应的逗留时长，进而统计目标顾客待取货物品对应的综合逗留时长，利用计算公式
Figure BDA0003780931140000172
计算得出目标顾客对应的异常逗留时长评估系数
Figure BDA0003780931140000181
其中，F表示为设定的非取货物品所在货架的许可逗留时长差值，F1表示为目标顾客待取货物品对应的综合逗留时长，F2表示为目标顾客各待取货物品对应的逗留时长；
C4、基于目标顾客对应的异常逗留货架数目评估系数和异常逗留时长评估系数，利用计算公式
Figure BDA0003780931140000182
计算得出目标顾客对应的异常逗留评估系数γ，其中，c1和c2分别表示为设定的异常逗留货架数目和异常逗留时长对应的权重因子，且c1+c2＝1；
C5、根据目标顾客在当前自提点内对应的取货视频中定位出目标顾客对应的取货物品数目，将其与目标顾客对应的待取货物品数目进行对比，若目标顾客取货物品数目与目标顾客对应的待取货物品数目对比一致，则将其记为M，若目标顾客取货物品数目与目标顾客对应的待取货物品数目对比不一致，则将其记为M′，以此得到当前自提点目标顾客对应的取货数目符合系数τ，τ取值为M或M′，且M>M′；
C6、将目标顾客在当前自提点内对应的取货视频分割为各取货画面，将各取货画面聚焦在各取货物品位置，得到各取货物品对应的基本信息，将其与当前自提点内各货物对应的基本信息进行对比，若目标顾客某取货物品对应的基本信息与目标顾客待取货物品对应的基本信息不一致，将该取货物品记为验证物品，提取验证物品对应的基本信息，从数据库中定位出该验证物品所属顾客对应设定各共享取货人员的基本信息，进而将目标顾客对应的基本信息与该验证物品所属顾客对应设定各共享取货人员的基本信息进行对比，若目标顾客对应的基本信息与该验证物品所属顾客对应设定某共享取货人员的基本信息一致，则判定该验证物品验证通过，并将目标顾客对应的规范取货指数记为ζ，若目标顾客对应的基本信息与该验证物品所属顾客对应设定各共享取货人员的基本信息均不一致，则判定该验证物品验证失败，并将该顾客对应的无序取货指数记为ζ′，以此得到当前自提点目标顾客对应的取货信息符合系数ψ，ψ取值为ζ或ζ′，ζ且>ζ′；
C7、基于当前自提点目标顾客对应的取货数目符合系数和取货信息符合系数，利用计算公式
Figure BDA0003780931140000191
计算得出目标顾客的取货符合系数ι，其中，g1和g2分别表示为设定的目标顾客对应的取货数目和取货信息对应的权重因子，且g1+g2＝1。
C8、利用计算公式
Figure BDA0003780931140000192
计算得出目标顾客的取货规范评估系数θ，其中，h1和h2分别表示为设定的目取货符合和逗留异常对应的权重因子，e表示为自然数，且h1+h2＝1。
所述预警终端，用于当目标配货人员的配货规范系数或目标顾客的取货规范系数达到预警值时，发送预警指令并启动蜂鸣器装置进行预警。
所述数据库，用于存储当前自提点历史取货各顾客对应的基本信息和各顾客设定的关联共享联系人信息。
本发明提供的一种基于物联网的电商货物监控分析云平台，通过对各配送员进行人脸身份识别和行为分析，得出各配货员的行为安全评估系数，还通过对各顾客身份进行筛选识别分析和行为分析，得出各顾客的行为安全评估系数，一方面，有效地解决了当前技术对货物监控力度不强的问题，提高了当前自提点的全面监控，提高了当前自提点的安全性，一方面，通过在当前自提点外布设的短信验证码输入器对各顾客身份进行筛选，提高了当前自提点的人员流动安全性，保障了货物的防丢失，进一步保障了各顾客的利益，另一方面，通过对当前自提点进行智能化分析，通过智能化设备的监控方式，节省了大量的人力和物力，减少了当前自提点工作的成本。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于物联网的电商货物监控分析云平台，其特征在于：该系统包括：
自提点基本信息获取模块，用于获取当前自提点内各货架对应的编号、各货架中各放置区域对应的编号以及各关联配货人员对应的证件图像；
配货人员身份核实信息生成模块，用于根据获取的当前自提点中各关联配货人员对应的证件图像生成配货人员身份特征信息；
配货人员身份信息确认模块，用于当某配货人员进入当前自提点配送货物时，将该配货人员记为目标配货人员，通过当前自提点外装置的人脸识别仪对目标配货人员进行身份特征确认，若确认成功则启动解除门禁指令，若确认失败则启动身份核实失败自动语音提示指令，并进行自动播报提醒；
配货人员配货视频采集与分析模块，用于当目标配货人员完成身份确认后，通过当前自提点内布设的高清摄像头对目标配货人员进行配货视频采集，进而分析得出目标配货人员的配货规范评估系数；
货物放置信息获取模块，用于根据采集的目标配货人员对应的配货视频，从中提取出目标配货人员的配送货物数目、各配送货物对应的基本信息和位置信息；
顾客身份核实信息生成模块，用于将当前自提点内各货物对应的基本信息和位置信息进行相互对比，统计各购买人员对应的货物数目，将各购买人员记为各待取货人员，将各待取货人员对应的各货物记为各待取货物品，提取各待取货人员对应各待取货物品的位置信息，生成各待取货人员对应的取货验证码，并基于各待取货人员对应的取货验证码以及各待取货人员对应待取货物品数目、各待取货物品对应的位置信息，构建取货人员关联取货信息集合；
顾客身份信息确认模块，用于当某待取货人员进行自提点取货时，将其标记为目标顾客，通过自提点外布设的短信验证码输入器对目标顾客进行身份确认，若确认成功则启动解除门禁指令，若确认失败则启动身份核实失败自动语音提示指令，并进行自动播报提醒；
顾客取货视频采集与分析模块，用于当目标顾客完成身份确认后，通过当前自提点内布设的高清摄像头对目标顾客进行取货视频采集，进而分析得出目标顾客的取货规范评估系数；
预警终端，用于当目标配货人员的配货规范系数或目标顾客的取货规范系数达到预警值时，发送预警指令并启动蜂鸣器装置进行预警；
数据库，用于存储当前自提点历史取货各顾客对应的基本信息和各顾客设定的关联共享联系人信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的电商货物监控分析云平台，其特征在于：所述配货人员身份特征信息具体生成过程为：
A1、从各配货人员对应的证件图像中，提取出目标配货人员的眼部轮廓、嘴部轮廓和鼻部轮廓；
A2、以眉心为中心作中垂线，以眉峰的最高点作垂直于中垂线的线条，形成面部直角坐标系，根据眼部、嘴部、鼻部对应的中心点位置，得出目标配货人员眼部中心点、嘴部中心点、鼻部中心点对应的位置坐标，由此将其作为各配货人员对应的身份特征信息。
3.根据权利要求2所述的一种基于物联网的电商货物监控分析云平台，其特征在于：所述对目标配货人员进行身份特征确认，具体确认过程如下：
Q1、从各配货人员对应的身份特征信息中提取各配货人员对应的眼部中心点位置坐标、嘴部中心点位置坐标、鼻部中心点位置坐标；
Q2、获取目标配货人员身份特征图像，将目标配货人员身份特征图像按照各配货人员对应的身份特征信息的生成方式生成目标配货人员对应的身份特征信息，进而得到目标配货人员眼部中心点位置坐标、嘴部中心点位置坐标、鼻部中心点位置坐标；
Q3、将目标配货人员对应的身份特征信息与各配货人员对应的身份特征信息进行匹配对比，得到目标配货人员与各配货人员对应的眼部位置坐标差、嘴部位置坐标差和鼻部位置坐标差，并分别记为△l0 i、△l1 i、△l2 i，通过计算公式
Figure FDA0003780931130000031
计算得出目标配货人员与各配货人员对应的身份符合系数εi，其中，i表示为各配货人员对应的编号，i＝1,2，......y,△l′0、△l′1、△l′2分别表示为设定的配货人员对应的许可眼部、嘴部、鼻部对应的坐标差，f1、f2、f3分别表示为设定的眼部位置坐标差、嘴部位置坐标差和鼻部位置坐标差对应的影响权重，且f1+f2+f3＝1。
4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的电商货物监控分析云平台，其特征在于：所述配货人员身份信息确认模块，具体判断过程如下：
将目标配货人员与各配货人员的身份特征匹配度按照从大到小的顺序进行排序，提取排名第一位的身份特征匹配度，并作为目标配货人员对应的参考身份特征匹配度，将目标配货人员对应的参考身份特征匹配度与设定的人员标准身份特征匹配对进行对比，若目标配货人员对应的参考身份特征匹配度大于设定的人员标准身份特征匹配对进行对比，则判定该配货人员身份确认成功，反之则判定该配货人员身份确认失败。
5.根据权利要求4所述的一种基于物联网的电商货物监控分析云平台，其特征在于：所述对目标配货人员在当前自提点内对应的配货视频进行分析，具体分析过程包括以下步骤：
B1、将目标配货人员在当前自提点内对应的配货视频分割为各配货画面；
B2、将目标配货人员在当前自提点内对应的各配货画面聚焦在手部位置，得到目标配货人员在当前自提点内对应的各手部行为特征，将目标配货人员对应各手部行为特征与设定的配货人员异常手部行为特征进行匹配对比，若某配货人员在当前自提点内的某手部行为特征与配货人员异常手部行为特征匹配一致，则判定该配货人员在当前自提点内该手部行为特征为异常特征，由此统计目标配货人员在当前自提点内的手部异常行为特征数目；
B3、根据目标配货人员在当前自提点内的手部异常行为特征数目，通过计算公式
Figure FDA0003780931130000041
计算得出目标配货人员在当前自提点内对应的手部规范评估系数λi，其中，U表示为设定的配货人员许可手部异常行为特征数目，U′为目标配货人员在当前自提点内的手部异常行为特征数目；
B4、根据各配货画面，从中提取出该目标配货人员对应各放置货物与其放置货架外边缘侧之间的距离，利用计算公式
Figure FDA0003780931130000051
计算得出目标配货人员对应的放置规范评估系数α，其中，j表示为各货物对应的编号，j＝1,2，......n,H表示为设定的配货人员对应放置货物与其放置货架外边缘侧之间的距离，Hj表示为该目标配货人员对应放置第j个货物与其放置货架外边缘侧之间的距离；
B5、根据各配货画面，从中提取出目标配货人员对应放置的各货物的面积，利用计算公式
Figure FDA0003780931130000052
计算得出目标配货人员在当前自提点内对应的货物变形评估系数β，其中，X′j表示为设定的各货物的初始面积，Xj表示为目标配货人员对应放置的第j个货物的面积，X表示为设定的放置各货物许可的变形值。
6.根据权利要求5所述的一种基于物联网的电商货物监控分析云平台，其特征在于：所述分析得出目标配货人员的配货规范评估系数，具体分析过程如下：
基于目标配货人员在当前自提点内对应的手部规范评估系数、放置规范评估系数和货物变形评估系数，利用计算公式
Figure FDA0003780931130000053
计算得出目标配货人员的配货规范评估系数δ，其中，a1、a2和a3分别表示为设定的目标配货人员的手部规范评估系数、放置规范评估系数和货物变形评估系数对应的权重因子，且b1+b2+b3＝1。
7.根据权利要求1所述的一种基于物联网的电商货物监控分析云平台，其特征在于：所述各货物对应的基本信息具体包括取货人员的联系方式和姓名，各货物对应的位置信息包括各货物对应的货架编号和放置区域编号。
8.根据权利要求1所述的一种基于物联网的电商货物监控分析云平台，其特征在于：所述对目标顾客进行身份确认，具体确认过程如下：
将当前自提点外目标顾客输入的短信验证码与顾客关联取货信息集合中各顾客对应的取货验证码进行匹配，若某顾客在当前自提点输入的短信验证码与顾客关联取货信息集合中该顾客对应的取货验证码匹配一致，则判定该顾客身份确认成功，反之则判定该顾客身份确认错误。
9.根据权利要求8所述的一种基于物联网的电商货物监控分析云平台，其特征在于：所述分析得出目标顾客的取货规范评估系数，具体分析过程包括以下步骤：
C1、从目标顾客在当前自提点内对应的取货视频中定位出目标顾客对应的逗留货架数目、各逗留货架对应的编号和各逗留货架对应的时长；
C2、从顾客关联取货信息集合中定位出目标顾客各待取货物品对应的货架编号，将目标顾客各待取货物品对应的货架编号进行相互对比，筛选出目标顾客待取货物品对应的货架数目，并记为目标逗留货架数目，利用计算公式
Figure FDA0003780931130000071
计算得出目标顾客对应的异常逗留货架数目评估系数κ，其中，R表示为设定的许可逗留货架数目差值，R1表示为目标顾客对应的逗留货架数目，R2表示为目标逗留货架数目；
C3、基于目标顾客各逗留货架对应的逗留时长，从中定位出目标顾客各待取货物品所在货架对应的逗留时长，进而统计目标顾客待取货物品对应的综合逗留时长，利用计算公式
Figure FDA0003780931130000072
计算得出目标顾客对应的异常逗留时长评估系数
Figure FDA0003780931130000073
其中，F表示为设定的非取货物品所在货架的许可逗留时长差值，F1表示为目标顾客待取货物品对应的综合逗留时长，F2表示为目标顾客各待取货物品对应的逗留时长；
C4、基于目标顾客对应的异常逗留货架数目评估系数和异常逗留时长评估系数，利用计算公式
Figure FDA0003780931130000074
计算得出目标顾客对应的异常逗留评估系数γ，其中，c1和c2分别表示为设定的异常逗留货架数目和异常逗留时长对应的权重因子，且c1+c2＝1；
C5、根据目标顾客在当前自提点内对应的取货视频中定位出目标顾客对应的取货物品数目，将其与目标顾客对应的待取货物品数目进行对比，若目标顾客取货物品数目与目标顾客对应的待取货物品数目对比一致，则将其记为M，若目标顾客取货物品数目与目标顾客对应的待取货物品数目对比不一致，则将其记为M′，以此得到当前自提点目标顾客对应的取货数目符合系数τ，τ取值为M或M′，且M>M′；
C6、将目标顾客在当前自提点内对应的取货视频分割为各取货画面，将各取货画面聚焦在各取货物品位置，得到各取货物品对应的基本信息，将其与当前自提点内各货物对应的基本信息进行对比，若目标顾客某取货物品对应的基本信息与目标顾客待取货物品对应的基本信息不一致，将该取货物品记为验证物品，提取验证物品对应的基本信息，从数据库中定位出该验证物品所属顾客对应设定各共享取货人员的基本信息，进而将目标顾客对应的基本信息与该验证物品所属顾客对应设定各共享取货人员的基本信息进行对比，若目标顾客对应的基本信息与该验证物品所属顾客对应设定某共享取货人员的基本信息一致，则判定该验证物品验证通过，并将目标顾客对应的规范取货指数记为ζ，若目标顾客对应的基本信息与该验证物品所属顾客对应设定各共享取货人员的基本信息均不一致，则判定该验证物品验证失败，并将该顾客对应的无序取货指数记为ζ′，以此得到当前自提点目标顾客对应的取货信息符合系数ψ，ψ取值为ζ或ζ′，ζ且>ζ′；
C7、基于当前自提点目标顾客对应的取货数目符合系数和取货信息符合系数，利用计算公式
Figure FDA0003780931130000081
计算得出目标顾客的取货符合系数ι，其中，g1和g2分别表示为设定的目标顾客对应的取货数目和取货信息对应的权重因子，且g1+g2＝1；
C8、利用计算公式
Figure FDA0003780931130000082
计算得出目标顾客的取货规范评估系数θ，其中，h1和h2分别表示为设定的目取货符合和逗留异常对应的权重因子，e表示为自然数，且h1+h2＝1。
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