CN115907580A - 城配物流的运输监控方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及物流运输技术领域，公开了一种城配物流的运输监控方法、装置、设备及存储介质。本方法包括：通过生成物流订单的运单，基于预设贪婪算法和预设宽恕机制对运单进行驳运车辆调度最优解计算，得到运单对应的目标驳运车辆；判断目标驳运车辆是否按照预设路线进行运输；当车辆入场时，获取目标驳运车辆的泊车图像数据，并对泊车图像数据进行识别，判断目标驳运车辆是否存在异常；若否，则接收报表生成请求，并对对报表生成请求进行参数解析，生成车辆数据报表；基于目标驳运车辆数据报表，对目标驳运车辆进行实时分析监控。本发明通过贪婪算法提高车辆利用率，并根据车辆在途和入场过程中的行驶轨迹对车辆进行实时监控，提高物流配载效力。

Description

城配物流的运输监控方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及物流运输技术领域，尤其涉及一种城配物流的运输监控方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着互联网+的发展，互联网+经济也越来越受到重视，但无论哪种物流+互联网模式，智能、快速、便捷、高效、协同是发展的方向。在物流行业中，城配物流作为物流最后一公里，是直接关系到物流的效力成本，但现有的城配操作模式仍然处于比较落后状态，很难满足用户的实际降本增效需求。

现有的传统城配物流模式，由于信息化、智能化程度低、技术手段落后，操作也都采用人工查看，手动操作的运营方式，很难实现城配物流的智能化管理，导致配送效率低，信息管理混乱。

发明内容

本发明的主要目的是通过贪婪算法提高车辆利用率，并根据车辆在途和入场过程中的行驶轨迹对车辆进行实时监控，提高物流配载效力。

本发明第一方面提供了一种城配物流的运输监控方法，包括：获取物流订单的订单数据，并根据所述订单数据生成所述物流订单的运单；基于预设贪婪算法和预设宽恕机制对所述运单进行驳运车辆调度最优解计算，得到所述运单对应的目标驳运车辆；基于所述目标驳运车辆对所述运单进行运输，并获取所述目标驳运车辆的实时行车轨迹数据，判断所述目标驳运车辆是否按照预设路线进行运输；当所述目标驳运车辆入场时，获取所述目标驳运车辆在停车场内的泊车图像数据，并对所述泊车图像数据进行识别，判断所述目标驳运车辆是否存在异常；若否，则接收目标驳运车辆报表生成请求，并对所述对所述报表生成请求进行参数解析，生成目标驳运车辆数据报表；基于所述目标驳运车辆数据报表，对目标驳运车辆进行实时分析监控。

可选地，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述基于预设贪婪算法和预设宽恕机制对所述运单进行驳运车辆调度最优解计算，得到所述运单对应的目标驳运车辆，包括：根据所述运单建立对应的多维向量，并基于预设贪婪算法对所述运单进行计算，得到第一车辆集合；对所述第一车辆集合进行车辆的摧毁重建处理，得到第二车辆集合；将所述第二车辆集合输入预设的目标函数，得到符合目标函数要求的目标车辆，并将所述目标车辆作为所述运单的目标驳运车辆，得到所述运单对应的目标驳运车辆。

可选地，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述对所述第一车辆集合进行车辆的摧毁重建处理，得到第二车辆集合，包括：从所述第一车辆集合中选择一条或多条初始车辆，并将所述第一车辆中的快件全部移除；将被移除的快件随机插入至其他车辆中，得到本轮第一车辆集合；将所述本轮第一车辆集合输入至预设宽恕机制中，得到本轮第二车辆集合，迭代至预设次数，得到第二车辆集合。

可选地，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述基于预设贪婪算法和预设宽恕机制对所述运单进行驳运车辆调度最优解计算，得到所述运单对应的目标驳运车辆，还包括：获取所述运单中快件的快件数据，基于所述快件数据和预设的调度规则判断是否需要对所述运单合并组分配驳运车辆，其中，所述快件数据包括所述快件的重量数据和体积数据；若是，则获取预设的车辆配置规则，基于所述车辆配置规则和预设宽恕机制对所述运单合并进行驳运车辆分配，得到所述运单对应的目标驳运车辆。

可选地，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述获取所述目标驳运车辆的实时行车轨迹数据，包括：基于预设道路数据接口获取所述目标驳运车辆在目标路线上行驶过程中所有位置点的经纬度位置数据；根据预设微元积分法和所述经纬度位置数据，对所述目标驳运车辆的车辆行驶轨迹进行拟合，得到所述目标驳运车辆对应初始运输轨迹的拟合曲线；对所述拟合曲线进行分割，得到预设数量个微元，并基于预设GPS纠偏算法对所述微元进行定积分计算，得到所述目标驳运车辆的实时位置数据；将所述实时位置数据显示在预设地图上，根据所述实时位置数据生成所述目标驳运车辆的目标运输轨迹，其中，所述目标运输轨迹为实时运输轨迹。

可选地，在本发明第一方面的第五种实现方式中，所述判断所述目标驳运车辆是否按照预设路线进行运输，包括：基于所述实时运输轨迹，判断所述目标驳运车辆是否按照预设路线进行运输；若否，则计算所述实时运输轨迹和所述物流运输轨迹之间的偏离度，得到偏离度值；判断所述偏离度值是否大于预设偏离度阈值，若是，则向所述目标驳运车辆的车载终端发送告警信息。

可选地，在本发明第一方面的第六种实现方式中，所述接收目标驳运车辆报表生成请求，并对所述对所述报表生成请求进行参数解析，生成目标驳运车辆数据报表，包括：接收报表生成请求；对所述报表生成请求进行参数解析，得到所述报表生成请求中携带的参数数据；对所述参数数据进行合规性校验，得到校验结果；当所述校验结果为校验通过时，基于所述参数数据从预设数据库中获取相关业务指标，并根据所述业务指标生成目标驳运车辆数据报表。

本发明第二方面提供了一种城配物流的运输监控装置，包括：生成模块，用于获取物流订单的订单数据，并根据所述订单数据生成所述物流订单的运单；

计算模块，用于基于预设贪婪算法和预设宽恕机制对所述运单进行驳运车辆调度最优解计算，得到所述运单对应的目标驳运车辆；判断模块，用于基于所述目标驳运车辆对所述运单进行运输，并获取所述目标驳运车辆的实时行车轨迹数据，判断所述目标驳运车辆是否按照预设路线进行运输；识别模块，用于当所述目标驳运车辆入场时，获取所述目标驳运车辆在停车场内的泊车图像数据，并对所述泊车图像数据进行识别，判断所述目标驳运车辆是否存在异常；解析模块，用于若否，则接收目标驳运车辆报表生成请求，并对所述对所述报表生成请求进行参数解析，生成目标驳运车辆数据报表；分析模块，用于基于所述目标驳运车辆数据报表，对目标驳运车辆进行实时分析监控。

可选地，在本发明第二方面的第一种实现方式中，所述计算模块包括：计算单元，用于根据所述运单建立对应的多维向量，并基于预设贪婪算法对所述运单进行计算，得到第一车辆集合；重建单元，用于对所述第一车辆集合进行车辆的摧毁重建处理，得到第二车辆集合；输入单元，用于将所述第二车辆集合输入预设的目标函数，得到符合目标函数要求的目标车辆，并将所述目标车辆作为所述运单的目标驳运车辆，得到所述运单对应的目标驳运车辆。

可选地，在本发明第二方面的第二种实现方式中，所述重建单元具体用于：从所述第一车辆集合中选择一条或多条初始车辆，并将所述第一车辆中的快件全部移除；将被移除的快件随机插入至其他车辆中，得到本轮第一车辆集合；将所述本轮第一车辆集合输入至预设宽恕机制中，得到本轮第二车辆集合，迭代至预设次数，得到第二车辆集合。

可选地，在本发明第二方面的第三种实现方式中，所述计算模块具体还用于：获取所述运单中快件的快件数据，基于所述快件数据和预设的调度规则判断是否需要对所述运单合并组分配驳运车辆，其中，所述快件数据包括所述快件的重量数据和体积数据；若是，则获取预设的车辆配置规则，基于所述车辆配置规则和预设宽恕机制对所述运单合并进行驳运车辆分配，得到所述运单对应的目标驳运车辆。

可选地，在本发明第二方面的第四种实现方式中，所述判断模块具体用于：基于预设道路数据接口获取所述目标驳运车辆在目标路线上行驶过程中所有位置点的经纬度位置数据；根据预设微元积分法和所述经纬度位置数据，对所述目标驳运车辆的车辆行驶轨迹进行拟合，得到所述目标驳运车辆对应初始运输轨迹的拟合曲线；对所述拟合曲线进行分割，得到预设数量个微元，并基于预设GPS纠偏算法对所述微元进行定积分计算，得到所述目标驳运车辆的实时位置数据；将所述实时位置数据显示在预设地图上，根据所述实时位置数据生成所述目标驳运车辆的目标运输轨迹，其中，所述目标运输轨迹为实时运输轨迹。

可选地，在本发明第二方面的第五种实现方式中，所述判断模块具体还用于：基于所述实时运输轨迹，判断所述目标驳运车辆是否按照预设路线进行运输；若否，则计算所述实时运输轨迹和所述物流运输轨迹之间的偏离度，得到偏离度值；判断所述偏离度值是否大于预设偏离度阈值，若是，则向所述目标驳运车辆的车载终端发送告警信息。

可选地，在本发明第二方面的第六种实现方式中，所述解析模块具体用于：接收报表生成请求；对所述报表生成请求进行参数解析，得到所述报表生成请求中携带的参数数据；对所述参数数据进行合规性校验，得到校验结果；当所述校验结果为校验通过时，基于所述参数数据从预设数据库中获取相关业务指标，并根据所述业务指标生成目标驳运车辆数据报表。

本发明第三方面提供了一种城配物流的运输监控设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；

所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述城配物流的运输监控设备执行上述的城配物流的运输监控方法的各个步骤。

本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的城配物流的运输监控方法的各个步骤。

本发明提供的技术方案中，通过生成物流订单的运单，基于预设贪婪算法和预设宽恕机制对运单进行驳运车辆调度最优解计算，得到运单对应的目标驳运车辆；判断目标驳运车辆是否按照预设路线进行运输；当车辆入场时，获取目标驳运车辆的泊车图像数据，并对泊车图像数据进行识别，判断目标驳运车辆是否存在异常；若否，则接收报表生成请求，并对对报表生成请求进行参数解析，生成车辆数据报表；基于目标驳运车辆数据报表，对目标驳运车辆进行实时分析监控。本发明通过贪婪算法提高车辆利用率，并根据车辆在途和入场过程中的行驶轨迹对车辆进行实时监控，提高物流配载效力。

附图说明

图1为本发明提供的城配物流的运输监控方法的第一个实施例示意图；

图2为本发明提供的城配物流的运输监控方法的第二个实施例示意图；

图3为本发明提供的城配物流的运输监控方法的第三个实施例示意图；

图4为本发明提供的城配物流的运输监控装置的第一个实施例示意图；

图5为本发明提供的城配物流的运输监控装置的第二个实施例示意图；

图6为本发明提供的城配物流的运输监控设备的一个实施例示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种城配物流的运输监控方法、装置、设备及存储介质，本发明的技术方案中，首先通过生成物流订单的运单，基于预设贪婪算法和预设宽恕机制对运单进行驳运车辆调度最优解计算，得到运单对应的目标驳运车辆；判断目标驳运车辆是否按照预设路线进行运输；当车辆入场时，获取目标驳运车辆的泊车图像数据，并对泊车图像数据进行识别，判断目标驳运车辆是否存在异常；若否，则接收报表生成请求，并对对报表生成请求进行参数解析，生成车辆数据报表；基于目标驳运车辆数据报表，对目标驳运车辆进行实时分析监控。本发明通过贪婪算法提高车辆利用率，并根据车辆在途和入场过程中的行驶轨迹对车辆进行实时监控，提高物流配载效力。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，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、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中城配物流的运输监控方法的第一个实施例包括：

101、获取物流订单的订单数据，并根据订单数据生成物流订单的运单；

本实施例中，通过系统对接的方式接收用户向区域内的共配系统输入配送订单，该用户表征配送订单的委托者，可以是第三方公司、个人等，该配送订单可以是用户在共配系统中委托的订单，可以是用户在共配系统中委托的正向订单，也可以是正向订单对应的逆向订单。其中，用户可以设置有自己的用户系统，用户系统可以接收其他用户的订单。然后用户可以根据用户系统中的订单接入上述执行主体，从而上述执行主体还可以接收用户系统的外单，并将该外单作为用户对应的配送订单。

具体地，上述执行主体中可以预先存储有用户对应的用户信息，该用户信息可以是用户系统信息映射至上述执行主体提供的共配系统中的信息，用户系统信息可以包括用户系统中的用户主数据信息和第三方管理系统的管理信息。其中，用户主数据信息的映射配置可以包括标准标签或共配标签，在进行用户系统信息映射配置过程中，用户可以根据自身需求进行标准标签或共配标签的选择配置。

本实施例中，执行主体确定出初始共配运单的共配路由后，可以根据该共配路由提取对应的线路流向信息，该线路流向信息可以表征初始共配运单的线路走向，即运输路径的具体路线。上述执行主体可以将提取的线路流向信息更新至初始共配运单中，生成共配订单对应的共配运单，该共配运单中包括最终运单号、共配路由的线路流向等运单信息。其中，上述线路流向信息可以包括多种表现形式，可以是将运输路径的具体路线提取为数据信息的形式，还可以是将运输路径的具体路线进行编码，生成二维码、条形码等各种编码形式，本公开对线路流向信息的表现形式不做具体限定。

102、基于预设贪婪算法和预设宽恕机制对运单进行驳运车辆调度最优解计算，得到运单对应的目标驳运车辆；

本实施例中，主要是基于贪婪算法和自适应大邻域算法进行驳运车辆分配规划，通过贪心算法进行初始的驳运车辆分配规划，主要通过构建的邻接矩阵，更新配送中心到所有待配送快件的配送驳运车辆，然后不断借助其他驳运车辆分配更新调度中心到其他驳运车辆的最高利用率，并通过自适应大邻域算法计算出运单对应的较优的目标驳运车辆。

具体地，构造贪婪算法的基本迭代思想是：每一次迭代，仅选择当前状态下迭代一步时得到的最好解，该方法不考虑迭代二步以上情况下的最优解。当算法迭代达到停止准则时，算法停止，产生近似解。贪婪算法被成功应用于背包问题、拓扑排序问题、二分覆盖问题、最短路径问题、最小代价生成树等最优化问题的求解。所有订单选择最合适的驳运车集合，构造出初始的订单分配方案。

采用贪婪算法，在算法过程中，贪婪准则决定了算法的收敛速度与解的最优化程度。在每一次迭代都选择当前可用驳运车辆的最大满足状态订单进行分派，可用车辆是指未指派车辆和已指派未满载的驳运车。同时为了避免出现无解的情况，设置宽恕机制来挽回为加快搜索速度导致结果很差的情况。当出现多辆已分派过订单的驳运车未达到满载状态的情况时，则从未分派订单中抽取可使这些未满载驳运车达到满载的订单进行拆分分派，显然当全部车辆都能满载时总使用车辆数目就最少，贪婪准则导致部分订单因不满足当前需求的含量而不被选择，从而导致多辆驳运车不能满载的情况，设立宽恕机制可以提高车辆利用率。

103、基于目标驳运车辆对运单进行运输，并获取目标驳运车辆的实时行车轨迹数据，判断目标驳运车辆是否按照预设路线进行运输；

本实施例中，在两点之间计算距离时，为了进一步提高里程计算精度，减少误差，采取微元积分法进行里程计算。采用微元积分法的基本思想是，若干个定位点之间的不规则轨迹总可以用一个有规则的光滑曲线去逼近或拟合这个不规则的行驶轨迹，然后将拟合曲线无线分割成细小的微元，并在特定的时间点段内求定积分之后累加形成里程。选取两个相邻定位点投射到电子地图上显示，使用第三方地图定位的GPS纠偏算法，从终端采集得到的经纬度数据可以准确的定位在实际道路上。第三方地图开放了相关道路数据接口API，通过调用相关接口方法，可以容易的得到道路的所有点的经纬度位置数据以及数据长度，以车辆行使里程。

104、当目标驳运车辆入场时，获取目标驳运车辆在停车场内的泊车图像数据，并对泊车图像数据进行识别，判断目标驳运车辆是否存在异常；

本实施例中，驳运车辆在进入园区前排队取号完成后，当驳运车辆开始进场，利用视觉计算的方法，使计算机可在无需人为控制的状态下，通过对视频中运动目标的自主运算和分析，形成对场景中运动目标行为及其相互关系的高层次语义上的理解，赋予计算机理解动态场景的能力，实现运动目标异常行为的快速检测，并以最快和最佳的方式发出警报；使计算机具有通过二维图像感知三维环境信息的能力，包括感知、描述、理解和识别。当驳运车辆卸货完成，即该驳运车辆当前运输任务完成。

105、若否，则接收目标驳运车辆报表生成请求，并对对报表生成请求进行参数解析，生成目标驳运车辆数据报表；

本实施例中，服务器接收报表生成请求，对报表生成请求进行参数解析，对已解析参数进行校验，当校验结果为校验通过时，服务器根据各自需求从系统中获取相关业务指标形成驳运车辆数据报表，如班次统计报表、空跑里程报表，驳运车辆数据报表用于指示按照相关业务指标实现驳运车辆的相关数据的实时分析监控。

106、基于目标驳运车辆数据报表，对目标驳运车辆进行实时分析监控。

本实施例中，服务器接收报表生成请求，对报表生成请求进行参数解析，对已解析参数进行校验，当校验结果为校验通过时，服务器根据各自需求从系统中获取相关业务指标形成驳运车辆数据报表，如班次统计报表、空跑里程报表，驳运车辆数据报表用于指示按照相关业务指标实现驳运车辆的相关数据的实时分析监控。

本发明实施例中，通过生成物流订单的运单，基于预设贪婪算法和预设宽恕机制对运单进行驳运车辆调度最优解计算，得到运单对应的目标驳运车辆；判断目标驳运车辆是否按照预设路线进行运输；当车辆入场时，获取目标驳运车辆的泊车图像数据，并对泊车图像数据进行识别，判断目标驳运车辆是否存在异常；若否，则接收报表生成请求，并对对报表生成请求进行参数解析，生成车辆数据报表；基于目标驳运车辆数据报表，对目标驳运车辆进行实时分析监控。本发明通过贪婪算法提高车辆利用率，并根据车辆在途和入场过程中的行驶轨迹对车辆进行实时监控，提高物流配载效力。

请参阅图2，本发明实施例中城配物流的运输监控方法的第二个实施例包括：

201、获取物流订单的订单数据，并根据订单数据生成物流订单的运单；

202、根据运单建立对应的多维向量，并基于预设贪婪算法对运单进行计算，得到第一车辆集合；

本实施例中，多维向量包括地址流向和时间窗，地址流向为快件的起始、终止地址，时间窗为客户寄件时间和要求送达时间。

在实际应用中，贪婪算法是指在对问题求解时，总做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上考虑，它所做出的仅仅是在某种意义上的局部最优解，通过仅选择当前状态下迭代一步时得到的最好解，该方法不考虑迭代二步以上情况下的最优解。当算法迭代达到停止准则时，算法停止，产生近似解。贪婪算法被成功应用于背包问题、拓扑排序问题、二分覆盖问题、最短路径问题、最小代价生成树等最优化问题的求解。所有订单选择最合适的驳运车集合，构造出初始的订单分配方案。

203、从第一车辆集合中选择一条或多条初始车辆，并将第一车辆中的快件全部移除；

本实施例中，采用贪婪算法，在算法过程中，贪婪准则决定了算法的收敛速度与解的最优化程度。在每一次迭代都选择当前可用驳运车辆的最大满足状态订单进行分派，可用车辆是指未指派车辆和已指派未满载的驳运车。同时为了避免出现无解的情况，设置宽恕机制来挽回为加快搜索速度导致结果很差的情况。当出现多辆已分派过订单的驳运车未达到满载状态的情况时，则从未分派订单中抽取可使这些未满载驳运车达到满载的订单进行拆分分派，显然当全部车辆都能满载时总使用车辆数目就最少，贪婪准则导致部分订单因不满足当前需求的含量而不被选择，从而导致多辆驳运车不能满载的情况，设立宽恕机制可以提高车辆利用率。

204、将被移除的快件随机插入至其他车辆中，得到本轮第一车辆集合；

本实施例中，将选取的初始驳运车辆的快件进行随机的移除，将被移除的快件随机插入到其他驳运车辆中，计算在每一次迭代都选择当前可用驳运车辆的最大满足状态订单进行分派，可用车辆是指未指派车辆和已指派未满载的驳运车，确定快件插入其他驳运车辆的位置，得到本轮较优集合。

205、将本轮第一车辆集合输入至预设宽恕机制中，得到本轮第二车辆集合，迭代至预设次数，得到第二车辆集合；

本实施例中，在每一次迭代都选择当前可用驳运车辆的最大满足状态订单进行分派，可用车辆是指未指派车辆和已指派未满载的驳运车。同时为了避免出现无解的情况，设置宽恕机制来挽回为加快搜索速度导致结果很差的情况。当出现多辆已分派过订单的驳运车未达到满载状态的情况时，则从未分派订单中抽取可使这些未满载驳运车达到满载的订单进行拆分分派，显然当全部车辆都能满载时总使用车辆数目就最少，贪婪准则导致部分订单因不满足当前需求的含量而不被选择，从而导致多辆驳运车不能满载的情况，设立宽恕机制可以提高车辆利用率。

206、将第二车辆集合输入预设的目标函数，得到符合目标函数要求的目标车辆，并将目标车辆作为运单的目标驳运车辆，得到运单对应的目标驳运车辆；

本实施例中，在实际应用中，在模拟退火中，温度的变化是初始高温≥温度缓慢下降≥终止在低温。温度的高低决定接受新解的可能性大小，以防止陷入局部最优解的困境。模拟退火算法从某一较高初温出发，伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解，即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。初始高温来保证接受较差解的概率为50％，温度在模型迭代过程中逐渐下降，在一定条件满足后(如5000轮迭代后)，温度会降低到一定值，这个时候使得接受较差解的概率为零，达到全局收敛，从而获取本轮迭代的目标驳运车辆，也即极优驳运车辆。

207、基于目标驳运车辆对运单进行运输，并获取目标驳运车辆的实时行车轨迹数据，判断目标驳运车辆是否按照预设路线进行运输；

208、当目标驳运车辆入场时，获取目标驳运车辆在停车场内的泊车图像数据，并对泊车图像数据进行识别，判断目标驳运车辆是否存在异常；

209、接收报表生成请求，并对报表生成请求进行参数解析，得到报表生成请求中携带的参数数据；

本实施例中，服务器接收报表生成请求，对报表生成请求进行参数解析，对已解析参数进行校验。

210、对参数数据进行合规性校验，得到校验结果，当校验结果为校验通过时，基于参数数据从预设数据库中获取相关业务指标，并根据业务指标生成目标驳运车辆数据报表；

本实施例中，服务器接收报表生成请求，对报表生成请求进行参数解析，对已解析参数进行校验，当校验结果为校验通过时，服务器根据各自需求从系统中获取相关业务指标形成驳运车辆数据报表，如班次统计报表、空跑里程报表，得到驳运车辆数据报表。

211、基于目标驳运车辆数据报表，对目标驳运车辆进行实时分析监控。

本实施例中步201、208-209、211与第一实施例中的步骤101、103-104、106类似，此处不再赘述。

本发明实施例中，通过生成物流订单的运单，基于预设贪婪算法和预设宽恕机制对运单进行驳运车辆调度最优解计算，得到运单对应的目标驳运车辆；判断目标驳运车辆是否按照预设路线进行运输；当车辆入场时，获取目标驳运车辆的泊车图像数据，并对泊车图像数据进行识别，判断目标驳运车辆是否存在异常；若否，则接收报表生成请求，并对对报表生成请求进行参数解析，生成车辆数据报表；基于目标驳运车辆数据报表，对目标驳运车辆进行实时分析监控。本发明通过贪婪算法提高车辆利用率，并根据车辆在途和入场过程中的行驶轨迹对车辆进行实时监控，提高物流配载效力。

请参阅图3，本发明实施例中城配物流的运输监控方法的第三个实施例包括：

301、获取物流订单的订单数据，并根据订单数据生成物流订单的运单；

302、获取运单中快件的快件数据，基于快件数据和预设的调度规则判断是否需要对运单合并组分配驳运车辆，其中，快件数据包括快件的重量数据和体积数据；

本实施例中，所述快件的快件数据包括快件的总重量、总体积、类型等。一个运单中可以有一个或多个订单，基于快件数据和预设的调度规则判断运单是否达到最大车型的最高配载率。

驳运车辆可以为多种，例如大型、中型、小型货运车等，最大车型为车辆承载量最大的车型。基于现有的多种方法可以获得车型的配载率，配载率包括最大配载率、最小配载率等。设置宽恕机制来挽回为加快搜索速度导致结果很差的情况。当出现多辆已分派过订单的驳运车未达到满载状态的情况时，则从未分派订单中抽取可使这些未满载驳运车达到满载的订单进行拆分分派，提高车辆的利用率。

303、若是，则获取预设的车辆配置规则，基于车辆配置规则和预设宽恕机制对运单合并进行驳运车辆分配，得到运单对应的目标驳运车辆；

本实施例中，获取与所述运单对应的车辆配置规则，并设置宽恕机制来挽回为加快搜索速度导致结果很差的情况。当出现多辆已分派过订单的驳运车未达到满载状态的情况时，则从未分派订单中抽取可使这些未满载驳运车达到满载的订单进行拆分分派，进行驳运车辆分配，得到运单对应的目标驳运车辆。

304、基于预设道路数据接口获取目标驳运车辆在目标路线上行驶过程中所有位置点的经纬度位置数据；

本实施例中，驳运车辆的车载终端通过连接请求后，运输管理系统和驳运车辆的车载终端之间连通，根据车载终端对驳运车辆进行定位，获取驳运车辆的经纬度位置数据，经纬度是经度与纬度的合称组成一个坐标系统，称为地理坐标系统，它是一种利用三度空间的球面来定义地球上的空间的球面坐标系统，能够标示地球上的任何一个位置。

305、根据预设微元积分法和经纬度位置数据，对目标驳运车辆的车辆行驶轨迹进行拟合，得到目标驳运车辆对应初始运输轨迹的拟合曲线；

本实施例中，将获取的经纬度位置数据转化为位置坐标，其中位置坐标包括可以为该经度值和纬度值的组合，除此之外，该位置坐标还可以其他形式，比如球坐标值(r，θ，φ)，三维坐标值(x,y,z)等，对此，本文不予限制。

进一步地，位置坐标确定后，根据预设微元积分法和经纬度位置数据，对目标驳运车辆的车辆行驶轨迹进行拟合，得到目标驳运车辆对应初始运输轨迹的拟合曲线。

306、对拟合曲线进行分割，得到预设数量个微元，并基于预设GPS纠偏算法对微元进行定积分计算，得到目标驳运车辆的实时位置数据；

本实施例中，在两点之间计算距离时，为了进一步提高里程计算精度，减少误差，采取微元积分法进行里程计算。采用微元积分法的基本思想是，若干个定位点之间的不规则轨迹总可以用一个有规则的光滑曲线去逼近或拟合这个不规则的行驶轨迹，然后将拟合曲线无线分割成细小的微元，并在特定的时间点段内求定积分之后累加形成里程。

307、将实时位置数据显示在预设地图上，根据实时位置数据生成目标驳运车辆的目标运输轨迹，其中，目标运输轨迹为实时运输轨迹；

本实施例中，第三方地图开放了相关道路数据接口API，通过调用相关接口方法，可以容易的得到道路的所有点的经纬度位置数据以及数据长度，以车辆行使里程。

进一步地，所述地图可以为电子地图，电子地图是地图制作和应用的一个系统，是由电子计算机控制所生成的地图，是基于数字制图技术的屏幕地图，是可视化的实地图；当驳运车辆的具体位置在电子地图上可视化后，根据地址信息可以判断驳运车辆在什么时间什么位置，会形成一条路线，即驳运车辆的实时运输轨迹。

308、基于实时运输轨迹，判断目标驳运车辆是否按照预设路线进行运输，若否，则计算实时运输轨迹和物流运输轨迹之间的偏离度，得到偏离度值；

本实施例中，若驳运车辆未按照物流运输轨迹进行运输，则获取驳运车辆的实时运输轨迹，并计算实时运输轨迹和物流运输轨迹之间的偏离度，得到偏离度值；

具体的，当驳运车辆未按照物流运输轨迹进行运输时，说明驳运车辆存在偏航行为，服务器获取驳运车辆的实时运输轨迹，将实时运输轨迹和物流运输轨迹进行对比，并计算实时运输轨迹和物流运输轨迹之间的偏离度，需要确定在实时运输轨迹与物流运输轨迹之间可能存在的轨迹交叉点集；当确定了所有的轨迹交叉点之后，就可以采用等分面积求和的方法来计算二者之间所包围的面积，再计算偏离面积之累计和，在根据偏离面积计算偏离度，偏离度等于偏离面积之累计和除以偏离度计算的基准面积，计算的基准面积预先确定好，以得到偏离度值。

309、判断偏离度值是否大于预设偏离度阈值，若是，则向目标驳运车辆的车载终端发送告警信息；

本实施例中，通过偏离度的计算，可以快速准确的对实时运输轨迹和物流运输轨迹进行判断。具体地，服务器判断偏离度结果是否大于预设的偏离度阈值，如果偏离度结果大于预设的偏离度阈值，说明驳运车辆严重偏离物流运输轨迹，则向驳运车辆的车载终端发送报警信息，以防止异常情况的发生，例如防止公车私用、拉私活等现象发生。

310、当目标驳运车辆入场时，获取目标驳运车辆在停车场内的泊车图像数据，并对泊车图像数据进行识别，判断目标驳运车辆是否存在异常；

311、若否，则接收目标驳运车辆报表生成请求，并对对报表生成请求进行参数解析，生成目标驳运车辆数据报表；

312、基于目标驳运车辆数据报表，对目标驳运车辆进行实时分析监控。

本实施例中步骤301、310-312与第一实施例中的步骤101、104-106类似，此处不再赘述。

本发明实施例中，通过生成物流订单的运单，基于预设贪婪算法和预设宽恕机制对运单进行驳运车辆调度最优解计算，得到运单对应的目标驳运车辆；判断目标驳运车辆是否按照预设路线进行运输；当车辆入场时，获取目标驳运车辆的泊车图像数据，并对泊车图像数据进行识别，判断目标驳运车辆是否存在异常；若否，则接收报表生成请求，并对对报表生成请求进行参数解析，生成车辆数据报表；基于目标驳运车辆数据报表，对目标驳运车辆进行实时分析监控。本发明通过贪婪算法提高车辆利用率，并根据车辆在途和入场过程中的行驶轨迹对车辆进行实时监控，提高物流配载效力。

上面对本发明实施例中城配物流的运输监控方法进行了描述，下面对本发明实施例中城配物流的运输监控装置进行描述，请参阅图4，本发明实施例中城配物流的运输监控装置的第一个实施例包括：

生成模块401，用于获取物流订单的订单数据，并根据所述订单数据生成所述物流订单的运单；

计算模块402，用于基于预设贪婪算法和预设宽恕机制对所述运单进行驳运车辆调度最优解计算，得到所述运单对应的目标驳运车辆；

判断模块403，用于基于所述目标驳运车辆对所述运单进行运输，并获取所述目标驳运车辆的实时行车轨迹数据，判断所述目标驳运车辆是否按照预设路线进行运输；

识别模块404，用于当所述目标驳运车辆入场时，获取所述目标驳运车辆在停车场内的泊车图像数据，并对所述泊车图像数据进行识别，判断所述目标驳运车辆是否存在异常；

解析模块405，用于若否，则接收目标驳运车辆报表生成请求，并对所述对所述报表生成请求进行参数解析，生成目标驳运车辆数据报表；

分析模块406，用于基于所述目标驳运车辆数据报表，对目标驳运车辆进行实时分析监控。

本发明实施例中，通过生成物流订单的运单，基于预设贪婪算法和预设宽恕机制对运单进行驳运车辆调度最优解计算，得到运单对应的目标驳运车辆；判断目标驳运车辆是否按照预设路线进行运输；当车辆入场时，获取目标驳运车辆的泊车图像数据，并对泊车图像数据进行识别，判断目标驳运车辆是否存在异常；若否，则接收报表生成请求，并对对报表生成请求进行参数解析，生成车辆数据报表；基于目标驳运车辆数据报表，对目标驳运车辆进行实时分析监控。本发明通过贪婪算法提高车辆利用率，并根据车辆在途和入场过程中的行驶轨迹对车辆进行实时监控，提高物流配载效力。

请参阅图5，本发明实施例中城配物流的运输监控装置的第二个实施例，该城配物流的运输监控装置具体包括：

生成模块401，用于获取物流订单的订单数据，并根据所述订单数据生成所述物流订单的运单；

计算模块402，用于基于预设贪婪算法和预设宽恕机制对所述运单进行驳运车辆调度最优解计算，得到所述运单对应的目标驳运车辆；

判断模块403，用于基于所述目标驳运车辆对所述运单进行运输，并获取所述目标驳运车辆的实时行车轨迹数据，判断所述目标驳运车辆是否按照预设路线进行运输；

识别模块404，用于当所述目标驳运车辆入场时，获取所述目标驳运车辆在停车场内的泊车图像数据，并对所述泊车图像数据进行识别，判断所述目标驳运车辆是否存在异常；

解析模块405，用于若否，则接收目标驳运车辆报表生成请求，并对所述对所述报表生成请求进行参数解析，生成目标驳运车辆数据报表；

分析模块406，用于基于所述目标驳运车辆数据报表，对目标驳运车辆进行实时分析监控。

本实施例中，计算模块402包括：

计算单元4021，用于根据所述运单建立对应的多维向量，并基于预设贪婪算法对所述运单进行计算，得到第一车辆集合；

重建单元4022，用于对所述第一车辆集合进行车辆的摧毁重建处理，得到第二车辆集合；

输入单元4023，用于将所述第二车辆集合输入预设的目标函数，得到符合目标函数要求的目标车辆，并将所述目标车辆作为所述运单的目标驳运车辆，得到所述运单对应的目标驳运车辆。

本实施例中，所述重建单元4022具体用于：

从所述第一车辆集合中选择一条或多条初始车辆，并将所述第一车辆中的快件全部移除；

将被移除的快件随机插入至其他车辆中，得到本轮第一车辆集合；

将所述本轮第一车辆集合输入至预设宽恕机制中，得到本轮第二车辆集合，迭代至预设次数，得到第二车辆集合。

本实施例中，所述计算模块402具体还用于：

获取所述运单中快件的快件数据，基于所述快件数据和预设的调度规则判断是否需要对所述运单合并组分配驳运车辆，其中，所述快件数据包括所述快件的重量数据和体积数据；

若是，则获取预设的车辆配置规则，基于所述车辆配置规则和预设宽恕机制对所述运单合并进行驳运车辆分配，得到所述运单对应的目标驳运车辆。

本实施例中，所述判断模块403具体用于：

基于预设道路数据接口获取所述目标驳运车辆在目标路线上行驶过程中所有位置点的经纬度位置数据；

根据预设微元积分法和所述经纬度位置数据，对所述目标驳运车辆的车辆行驶轨迹进行拟合，得到所述目标驳运车辆对应初始运输轨迹的拟合曲线；

对所述拟合曲线进行分割，得到预设数量个微元，并基于预设GPS纠偏算法对所述微元进行定积分计算，得到所述目标驳运车辆的实时位置数据；

将所述实时位置数据显示在预设地图上，根据所述实时位置数据生成所述目标驳运车辆的目标运输轨迹，其中，所述目标运输轨迹为实时运输轨迹。

本实施例中，所述判断模块403具体还用于：

基于所述实时运输轨迹，判断所述目标驳运车辆是否按照预设路线进行运输；

若否，则计算所述实时运输轨迹和所述物流运输轨迹之间的偏离度，得到偏离度值；

判断所述偏离度值是否大于预设偏离度阈值，若是，则向所述目标驳运车辆的车载终端发送告警信息。

本实施例中，所述解析模块405具体用于：

接收报表生成请求；

对所述报表生成请求进行参数解析，得到所述报表生成请求中携带的参数数据；

对所述参数数据进行合规性校验，得到校验结果；

当所述校验结果为校验通过时，基于所述参数数据从预设数据库中获取相关业务指标，并根据所述业务指标生成目标驳运车辆数据报表。

本发明实施例中，通过生成物流订单的运单，基于预设贪婪算法和预设宽恕机制对运单进行驳运车辆调度最优解计算，得到运单对应的目标驳运车辆；判断目标驳运车辆是否按照预设路线进行运输；当车辆入场时，获取目标驳运车辆的泊车图像数据，并对泊车图像数据进行识别，判断目标驳运车辆是否存在异常；若否，则接收报表生成请求，并对对报表生成请求进行参数解析，生成车辆数据报表；基于目标驳运车辆数据报表，对目标驳运车辆进行实时分析监控。本发明通过贪婪算法提高车辆利用率，并根据车辆在途和入场过程中的行驶轨迹对车辆进行实时监控，提高物流配载效力。

上面图4和图5从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的城配物流的运输监控装置进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中城配物流的运输监控设备进行详细描述。

图6是本发明实施例提供的一种城配物流的运输监控设备的结构示意图，该城配物流的运输监控设备600可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(central processing units，CPU)610(例如，一个或一个以上处理器)和存储器620，一个或一个以上存储应用程序633或数据632的存储介质630(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器620和存储介质630可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质630的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对城配物流的运输监控设备600中的一系列指令操作。更进一步地，处理器610可以设置为与存储介质630通信，在城配物流的运输监控设备600上执行存储介质630中的一系列指令操作，以实现上述各方法实施例提供的城配物流的运输监控方法的步骤。

城配物流的运输监控设备600还可以包括一个或一个以上电源640，一个或一个以上有线或无线网络接口650，一个或一个以上输入输出接口660，和/或，一个或一个以上操作系统631，例如Windows Serve，Mac OS X，Unix，Linux，FreeBSD等等。本领域技术人员可以理解，图6示出的城配物流的运输监控设备结构并不构成对本申请提供的城配物流的运输监控设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行上述城配物流的运输监控方法的步骤。

所述领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种城配物流的运输监控方法，其特征在于，所述城配物流的运输监控方法包括：

获取物流订单的订单数据，并根据所述订单数据生成所述物流订单的运单；

基于预设贪婪算法和预设宽恕机制对所述运单进行驳运车辆调度最优解计算，得到所述运单对应的目标驳运车辆；

基于所述目标驳运车辆对所述运单进行运输，并获取所述目标驳运车辆的实时行车轨迹数据，判断所述目标驳运车辆是否按照预设路线进行运输；

当所述目标驳运车辆入场时，获取所述目标驳运车辆在停车场内的泊车图像数据，并对所述泊车图像数据进行识别，判断所述目标驳运车辆是否存在异常；

若否，则接收目标驳运车辆报表生成请求，并对所述对所述报表生成请求进行参数解析，生成目标驳运车辆数据报表；

基于所述目标驳运车辆数据报表，对目标驳运车辆进行实时分析监控。

2.根据权利要求1所述的城配物流的运输监控方法，其特征在于，所述基于预设贪婪算法和预设宽恕机制对所述运单进行驳运车辆调度最优解计算，得到所述运单对应的目标驳运车辆，包括：

根据所述运单建立对应的多维向量，并基于预设贪婪算法对所述运单进行计算，得到第一车辆集合；

对所述第一车辆集合进行车辆的摧毁重建处理，得到第二车辆集合；

将所述第二车辆集合输入预设的目标函数，得到符合目标函数要求的目标车辆，并将所述目标车辆作为所述运单的目标驳运车辆，得到所述运单对应的目标驳运车辆。

3.根据权利要求1所述的城配物流的运输监控方法，其特征在于，所述对所述第一车辆集合进行车辆的摧毁重建处理，得到第二车辆集合，包括：

从所述第一车辆集合中选择一条或多条初始车辆，并将所述第一车辆中的快件全部移除；

将被移除的快件随机插入至其他车辆中，得到本轮第一车辆集合；

将所述本轮第一车辆集合输入至预设宽恕机制中，得到本轮第二车辆集合，迭代至预设次数，得到第二车辆集合。

4.根据权利要求1所述的城配物流的运输监控方法，其特征在于，所述基于预设贪婪算法和预设宽恕机制对所述运单进行驳运车辆调度最优解计算，得到所述运单对应的目标驳运车辆，还包括：

获取所述运单中快件的快件数据，基于所述快件数据和预设的调度规则判断是否需要对所述运单合并组分配驳运车辆，其中，所述快件数据包括所述快件的重量数据和体积数据；

若是，则获取预设的车辆配置规则，基于所述车辆配置规则和预设宽恕机制对所述运单合并进行驳运车辆分配，得到所述运单对应的目标驳运车辆。

5.根据权利要求1所述的城配物流的运输监控方法，其特征在于，所述获取所述目标驳运车辆的实时行车轨迹数据，包括：

基于预设道路数据接口获取所述目标驳运车辆在目标路线上行驶过程中所有位置点的经纬度位置数据；

根据预设微元积分法和所述经纬度位置数据，对所述目标驳运车辆的车辆行驶轨迹进行拟合，得到所述目标驳运车辆对应初始运输轨迹的拟合曲线；

对所述拟合曲线进行分割，得到预设数量个微元，并基于预设GPS纠偏算法对所述微元进行定积分计算，得到所述目标驳运车辆的实时位置数据；

将所述实时位置数据显示在预设地图上，根据所述实时位置数据生成所述目标驳运车辆的目标运输轨迹，其中，所述目标运输轨迹为实时运输轨迹。

6.根据权利要求1所述的城配物流的运输监控方法，其特征在于，所述判断所述目标驳运车辆是否按照预设路线进行运输，包括：

基于所述实时运输轨迹，判断所述目标驳运车辆是否按照预设路线进行运输；

若否，则计算所述实时运输轨迹和所述物流运输轨迹之间的偏离度，得到偏离度值；

判断所述偏离度值是否大于预设偏离度阈值，若是，则向所述目标驳运车辆的车载终端发送告警信息。

7.根据权利要求1所述的城配物流的运输监控方法，其特征在于，所述接收目标驳运车辆报表生成请求，并对所述对所述报表生成请求进行参数解析，生成目标驳运车辆数据报表，包括：

接收报表生成请求；

对所述报表生成请求进行参数解析，得到所述报表生成请求中携带的参数数据；

对所述参数数据进行合规性校验，得到校验结果；

当所述校验结果为校验通过时，基于所述参数数据从预设数据库中获取相关业务指标，并根据所述业务指标生成目标驳运车辆数据报表。

8.一种城配物流的运输监控装置，其特征在于，所述城配物流的运输监控装置包括：

生成模块，用于获取物流订单的订单数据，并根据所述订单数据生成所述物流订单的运单；

计算模块，用于基于预设贪婪算法和预设宽恕机制对所述运单进行驳运车辆调度最优解计算，得到所述运单对应的目标驳运车辆；

判断模块，用于基于所述目标驳运车辆对所述运单进行运输，并获取所述目标驳运车辆的实时行车轨迹数据，判断所述目标驳运车辆是否按照预设路线进行运输；

识别模块，用于当所述目标驳运车辆入场时，获取所述目标驳运车辆在停车场内的泊车图像数据，并对所述泊车图像数据进行识别，判断所述目标驳运车辆是否存在异常；

解析模块，用于若否，则接收目标驳运车辆报表生成请求，并对所述对所述报表生成请求进行参数解析，生成目标驳运车辆数据报表；

分析模块，用于基于所述目标驳运车辆数据报表，对目标驳运车辆进行实时分析监控。

9.一种城配物流的运输监控设备，其特征在于，所述城配物流的运输监控设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；

所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述城配物流的运输监控设备执行如权利要求1-7中任一项所述的城配物流的运输监控方法的各个步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的城配物流的运输监控方法的各个步骤。

Images