CN115660541B - 一种货物运力智能匹配系统及匹配方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种货物运力智能匹配系统及匹配方法，包括：节点模块，用于获取运输节点位置数据，并将运输节点位置数据发送给服务器端；运力模块，用于获取各车辆的运力资源数据，并将运力资源数据上传传输给服务器端；货物模块，用于根据货物订单信息生成数字订单，并将数字订单发送给服务器端；服务器端，根据获取的运力资源数据和运输节点位置数据生成节点地图，基于生成的节点地图与数字订单进行匹配；该货物运力智能匹配系统及匹配方法能够优先匹配与货物重量相适合的运力车辆，提高车辆的利用率，避免运力资源浪费。
Description
技术领域
本发明涉及一种货物运力智能匹配系统及匹配方法。
背景技术
目前的货运市场的运力模式，主要分为两大类。一类是双边运力：服务于往返有货的企业，车辆承接的是双边货物的运力。另一类是单边运力：适用于货量不对流的情况，或者临时产生的爆仓运力需求。
其中，关于单边运力的模式是通过运力共享模式，通过一定的平台管控手段让外协车辆实现特定临时的运输服务，也可以说网络货运平台的合作方式。
目前，这种网络货运平台的运力匹配存在着较高的运力资源浪费，对于车辆的利用率和匹配的及时性较低，匹配度不高。
发明内容
针对现有技术中的不足，本发明的目的是提供一种能够优先匹配与货物重量相适合的运力车辆，提高车辆的利用率，避免运力资源浪费的货物运力智能匹配系统及匹配方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种货物运力智能匹配系统，包括：
节点模块，用于获取运输节点位置数据，并将运输节点位置数据发送给服务器端；
运力模块，用于获取各车辆的运力资源数据，并将运力资源数据上传传输给服务器端；
货物模块，用于根据货物订单信息生成数字订单，并将数字订单发送给服务器端；
服务器端，根据获取的运力资源数据和运输节点位置数据生成节点地图，基于生成的节点地图与数字订单进行匹配。
作为优选，根据获取的运力资源数据和运输节点位置数据生成节点地图的方法为：
该服务器端接收运输节点位置数据信息后，对获取的每一运输节点的位置数据赋予唯一标识码，同时将各个运输节点的位置数据导入至地图软件中，得到带有运输节点位置分布的节点地图。
作为优选，基于生成的节点地图与数字订单进行匹配的方法为：
将货物位置导致至节点地图中，并进行临近运输节点的搜索；
将搜索的临近运输节点进行统计并按照距离远近进行排名；
按照排名顺序，根据货物重量对运输节点内的车辆进行依次匹配，并向匹配度最高的车辆发送数字订单。
作为优选，进行临近运输节点的搜索的方法为：
将货物位置导入至节点地图中，并采用geohash算法对进行节点地图进行编码，得到该货物位置的编码值，以该编码为中心，通过九宫格的方式搜索临近的8个编码值中是否存在运输节点，若不存在临近运输节点，则降低geohash算法的编码精度，直至搜索出任一临近的运输节点，若存在临近的运输节点，则将该运输节点纳入统计，并按照距离长度进行排名。
作为优选，该运输节点的位置数据为若干运输节点共同上传至服务器端的坐标位置数据。
作为优选，该运力资源数据包括有车辆的行驶状态和运力数据。
作为优选，该行驶状态包括有运载状态和空载状态，该运力数据包括有运力类型和运力荷载量。
作为优选，该订单信息包括有货物类型、货物重量、货物位置和交付位置。
作为优选，货物类型包括有普通货物、特殊货物、件杂货物、危险货物和散装货物，货物重量包括有货物毛重和货物净重，货物位置为货物的取货地址位置，交付位置为货物的目标位置。
一种货物运力智能匹配方法，包括以下步骤：
获取各个运输节点的坐标数据，并对运输节点赋予标识号，同时将各个运输节点的坐标数据导入地图软件，得到带有运输节点位置分布的节点地图；
获取各车辆的行驶状态和运力数据，该行驶状态包括有运载状态和空载状态，该运力数据包括有运力类型和运力荷载量；
获取货物的订单信息，该订单信息包括有货物类型、货物重量、货物位置和交付位置，基于订单信息生成数字订单；
将处于空载状态的车辆与最接近的运输节点进行关联，基于关联的结果生成带有空载数量的节点地图；
将货物的货物位置导入至节点地图中，并采用geohash算法对进行节点地图进行编码，得到该货物的编码值，以该编码为中心，通过九宫格的方式搜索临近的8个编码值中是否存在运输节点，若不存在临近运输节点，则降低geohash算法的编码精度，直至搜索出任一临近的运输节点，若存在临近的运输节点，则将该运输节点纳入统计，并按照距离长度进行排名；
根据货物的货物重量与排名中的运输节点内的车辆进行匹配，选择与车辆运力类型相同的货物类型，并在该运力类型中选择与货物重量匹配的运力荷载量的车辆，并按照匹配结果将数字订单发送至所匹配的车辆上。
本发明的有益效果是：
基于货物的取货地址位置，进行周边运输节点的搜索，基于附近运输节点与货物进行匹配，节约取货时间，提高货物运输的及时性，另一方面，还针对于货物类型和货物重量，选择匹配度更高的货车来发送数字订单，从而提高车辆的利用率，降低运力资源的浪费。
附图说明
图1为本发明的一种货物运力智能匹配系统的流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。在下列段落中参照附图以举例方式更具体地描述本发明。根据下面说明和权利要求书，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
实施例
参阅图1所示，一种货物运力智能匹配系统，包括：
节点模块，用于获取运输节点位置数据，并将运输节点位置数据发送给服务器端；
运力模块，用于获取各车辆的运力资源数据，并将运力资源数据上传传输给服务器端；
货物模块，用于根据货物订单信息生成数字订单，并将数字订单发送给服务器端；
服务器端，根据获取的运力资源数据和运输节点位置数据生成节点地图，基于生成的节点地图与数字订单进行匹配。
根据获取的运力资源数据和运输节点位置数据生成节点地图的方法为：
该服务器端接收运输节点位置数据信息后，对获取的每一运输节点的位置数据赋予唯一标识码，同时将各个运输节点的位置数据导入至地图软件中，得到带有运输节点位置分布的节点地图，每一标识码对应一运输节点。
基于生成的节点地图与数字订单进行匹配的方法为：
将货物位置导致至节点地图中，并进行临近运输节点的搜索；
将搜索的临近运输节点进行统计并按照距离远近进行排名；
按照排名顺序，根据货物重量对运输节点内的车辆进行依次匹配，并向匹配度最高的车辆发送数字订单。
进行临近运输节点的搜索的方法为：
将货物位置导入至节点地图中，并采用geohash算法对进行节点地图进行编码，得到该货物位置的编码值，以该编码为中心，通过九宫格的方式搜索临近的8个编码值中是否存在运输节点，若不存在临近运输节点，则降低geohash算法的编码精度，直至搜索出任一临近的运输节点，若存在临近的运输节点，则将该运输节点纳入统计，并按照距离长度进行排名。
Geohash能够提供任意精度的分段级别，一般分级从1-12级，在本实施例中，首先采用精度为6的分段级别，当未搜索到临近运输节点时，则采用精度为5的分段级别，如若依旧未搜索到临近运输节点，则继续降低精度级别，直至搜索得到运输节点，一般而言，当精度级别处于4级仍未搜索到运输节点时，则认定附近无运输节点，放弃搜索。
该运输节点的位置数据为若干运输节点共同上传至服务器端的坐标位置数据，该运力资源数据包括有车辆的行驶状态和运力数据。
该行驶状态包括有运载状态和空载状态，该运力数据包括有运力类型和运力荷载量，该订单信息包括有货物类型、货物重量、货物位置和交付位置，货物类型包括有普通货物、特殊货物、件杂货物、危险货物和散装货物，货物重量包括有货物毛重和货物净重，货物位置为货物的取货地址位置，交付位置为货物的目标位置，在本实施例中，仅将空载状态的车辆与最接近的运输节点进行关联，并在节点地图上显示该节点空载的车辆数量，当某一节点的空载车辆过低时，如无空载车辆的情况，则可以根据需要进行空载车辆的调度，从其他富余的节点进行空载车辆的调用，从而平衡各个运输节点的空载车辆，快速响应订单需求。
一种货物运力智能匹配方法，包括以下步骤：
获取各个运输节点的坐标数据，并对运输节点赋予标识号，同时将各个运输节点的坐标数据导入地图软件，得到带有运输节点位置分布的节点地图；
获取各车辆的行驶状态和运力数据，该行驶状态包括有运载状态和空载状态，该运力数据包括有运力类型和运力荷载量；
获取货物的订单信息，该订单信息包括有货物类型、货物重量、货物位置和交付位置，基于订单信息生成数字订单；
将处于空载状态的车辆与最接近的运输节点进行关联，基于关联的结果生成带有空载数量的节点地图；
将货物的货物位置导入至节点地图中，并采用geohash算法对进行节点地图进行编码，得到该货物的编码值，以该编码为中心，通过九宫格的方式搜索临近的8个编码值中是否存在运输节点，若不存在临近运输节点，则降低geohash算法的编码精度，直至搜索出任一临近的运输节点，若存在临近的运输节点，则将该运输节点纳入统计，并按照距离长度进行排名；
根据货物的货物重量与排名中的运输节点内的车辆进行匹配，选择与车辆运力类型相同的货物类型，并在该运力类型中选择与货物重量匹配的运力荷载量的车辆，并按照匹配结果将数字订单发送至所匹配的车辆上。
当货物重量与车辆的运力荷载量匹配度低于50％时，则进行货物的联合运输，通过选择另一货物类型相同，货物重量总和低于运力荷载量上限的订单信息，且交付位置处于运输节点同一侧的订单信息进行合并，实现两个以上的订单的同时运输。
本发明的有益效果是：
基于货物的取货地址位置，进行周边运输节点的搜索，基于附近运输节点与货物进行匹配，节约取货时间，提高货物运输的及时性，另一方面，还针对于货物类型和货物重量，选择匹配度更高的货车来发送数字订单，从而提高车辆的利用率，降低运力资源的浪费。
本发明的上述实施例并不是对本发明保护范围的限定，本发明的实施方式不限于此，凡此种种根据本发明的上述内容，按照本领域的普通技术知识和惯用手段，在不脱离本发明上述基本技术思想前提下，对本发明上述结构做出的其它多种形式的修改、替换或变更，均应落在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种货物运力智能匹配系统，其特征在于，包括：
节点模块，用于获取运输节点位置数据，并将运输节点位置数据发送给服务器端；
运力模块，用于获取各车辆的运力资源数据，并将运力资源数据上传传输给服务器端；
货物模块，用于根据货物订单信息生成数字订单，并将数字订单发送给服务器端；
服务器端，根据获取的运力资源数据和运输节点位置数据生成节点地图，基于生成的节点地图与数字订单进行匹配；
根据获取的运力资源数据和运输节点位置数据生成节点地图的方法为：
该服务器端接收运输节点位置数据信息后，对获取的每一运输节点的位置数据赋予唯一标识码，同时将各个运输节点的位置数据导入至地图软件中，得到带有运输节点位置分布的节点地图；
基于生成的节点地图与数字订单进行匹配的方法为：
将货物位置导致至节点地图中，并进行临近运输节点的搜索；
将搜索的临近运输节点进行统计并按照距离远近进行排名；
按照排名顺序，根据货物重量对运输节点内的车辆进行依次匹配，并向匹配度最高的车辆发送数字订单；
进行临近运输节点的搜索的方法为：
将货物位置导入至节点地图中，并采用geohash算法对进行节点地图进行编码，得到该货物位置的编码值，以该编码为中心，通过九宫格的方式搜索临近的8个编码值中是否存在运输节点，若不存在临近运输节点，则降低geohash算法的编码精度，直至搜索出任一临近的运输节点，若存在临近的运输节点，则将该运输节点纳入统计，并按照距离长度进行排名。
2.根据权利要求1所述的货物运力智能匹配系统，其特征在于：该运输节点的位置数据为若干运输节点共同上传至服务器端的坐标位置数据。
3.根据权利要求1所述的货物运力智能匹配系统，其特征在于：该运力资源数据包括有车辆的行驶状态和运力数据。
4.根据权利要求1所述的货物运力智能匹配系统，其特征在于：行驶状态包括有运载状态和空载状态，运力数据包括有运力类型和运力荷载量。
5.根据权利要求1所述的货物运力智能匹配系统，其特征在于：该订单信息包括有货物类型、货物重量、货物位置和交付位置。
6.根据权利要求1所述的货物运力智能匹配系统，其特征在于：货物类型包括有普通货物、特殊货物、件杂货物、危险货物和散装货物，货物重量包括有货物毛重和货物净重，货物位置为货物的取货地址位置，交付位置为货物的目标位置。
7.一种货物运力智能匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取各个运输节点的坐标数据，并对运输节点赋予标识号，同时将各个运输节点的坐标数据导入地图软件，得到带有运输节点位置分布的节点地图；
获取各车辆的行驶状态和运力数据，该行驶状态包括有运载状态和空载状态，该运力数据包括有运力类型和运力荷载量；
获取货物的订单信息，该订单信息包括有货物类型、货物重量、货物位置和交付位置，基于订单信息生成数字订单；
将处于空载状态的车辆与最接近的运输节点进行关联，基于关联的结果生成带有空载数量的节点地图；
将货物的货物位置导入至节点地图中，并采用geohash算法对进行节点地图进行编码，得到该货物的编码值，以该编码为中心，通过九宫格的方式搜索临近的8个编码值中是否存在运输节点，若不存在临近运输节点，则降低geohash算法的编码精度，直至搜索出任一临近的运输节点，若存在临近的运输节点，则将该运输节点纳入统计，并按照距离长度进行排名；
根据货物的货物重量与排名中的运输节点内的车辆进行匹配，选择与车辆运力类型相同的货物类型，并在该运力类型中选择与货物重量匹配的运力荷载量的车辆，并按照匹配结果将数字订单发送至所匹配的车辆上。
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