CN116308006B - 一种数字乡村综合服务云平台 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种数字乡村综合服务云平台，涉及数字乡村技术领域，建立配送天气数据集和快递信息数据集并分别生成条件系数和急切系数并输出；生成许可值，依据许可值及其预测值与预设的第一许可阈值和第二许可阈值的关系，判断当前是否具备快递配送条件；若具有，则依据许可值及其预测值与预设阈值的关系，则采取相对应的配送策略，使路径规划单元结合配送地图上的位置标记生成飞行区域，在飞行区域内为配送无人机规划配送路径，当配送路径可行时，将配送路径输出，由配送无人机将依次将快递向收货人配送。选择配送无人机进行辅助配送，减少配送风险，保障配送员的安全，使较为急切的快递能够及时的被配送，提高配送效率。

Description

一种数字乡村综合服务云平台

技术领域

本发明涉及数字乡村技术领域，具体为一种数字乡村综合服务云平台。

背景技术

数字乡村是在农村地区应用数字技术，实现数字化转型，推动乡村振兴的发展模式，数字乡村的目标是利用数字技术推动农村经济的发展，提升农村生活质量，加强农村与城市的联系与互动，实现城乡融合发展。

数字乡村的主要特点包括：一是利用数字技术改善农业生产效率，提高农业生产质量和安全；二是利用数字技术提升农村服务和管理水平，包括电商、物流、医疗、教育等方面；三是利用数字技术打通城乡信息通道，促进城乡融合发展。

数字乡村综合服务云平台则是一种利用信息技术手段为农村提供全方位服务的平台，包括但不限于农业生产、社会服务、教育文化等领域，例如：教育文化服务、物流配送服务、政务服务及交易市场服务等。

但是在提高物流配送服务时，由于乡村的基础建设相对比较落后，进行物流配送的便利程度较低，特别是冬天，产生常见的雨雪天气时，由于通常缺乏专人清理，乡村道路容易结冰，如果在此条件下仍然坚持进行配送，就可能存在一定的配送风险，比如产生交通事故等，这就导致乡村物流配送效率相对较低。

为此，本发明提供了一种数字乡村综合服务云平台。

发明内容

（一）解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种数字乡村综合服务云平台，通过建立配送天气数据集和快递信息数据集并分别生成条件系数和急切系数并输出；生成许可值，依据许可值Xz及其预测值与预设的第一许可阈值和第二许可阈值的关系，判断当前是否具备快递配送条件；若具有，则依据许可值及其预测值与预设阈值的关系，则采取相对应的配送策略，使路径规划单元结合配送地图上的位置标记生成飞行区域，在飞行区域内为配送无人机规划配送路径，当配送路径可行时，将配送路径输出，由配送无人机将依次将快递向收货人配送。选择配送无人机进行辅助配送，减少配送风险，保障配送员的安全，使较为急切的快递能够及时的被配送，提高配送效率，解决了背景技术中提出的问题。

（二）技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种数字乡村综合服务云平台，

包括数据采集单元、第一处理单元、控制单元、路径规划单元、通信单元、第二处理单元、第三处理单元及报警单元，其中，在下雪天气对快递进行配送前，由数据采集单元分别对快递配送区域内的配送环境和所要配送的快递进行检测和识别，以获取的检测识别结果，分别建立配送天气数据集和快递信息数据集；将配送天气数据集和快递信息数据集发送至第一处理单元后，由第一处理单元分别生成条件系数Pxs和急切系数Kxs并输出；当两者中至少一个低于对应阈值时，使用条件系数Pxs和急切系数Kxs生成许可值Xz，并获取许可值Xz的预测值，依据许可值Xz及其预测值与预设的第一许可阈值和第二许可阈值的关系，判断当前是否具备快递配送条件；若具有，则依据许可值Xz及其预测值与预设阈值的关系，则采取相对应的配送策略，配送策略包括：

将待配送快递区分为急切快递和非急切快递，将非急切快递的配送暂停，将未被暂停配送的急切快递的收货人地址在配送地图上标记，形成位置标记，通过控制单元形成控制指令，使通信单元向被暂停配送的快递收货人发出通知信息，并在确定急切快递待配送的位置标记后，使路径规划单元结合配送地图上的位置标记生成飞行区域，在飞行区域内为配送无人机规划配送路径并输出；在获取配送路径后，由第二处理单元结合当前的天气条件和配送无人机性能，建立飞行数字孪生模型，由第三处理单元使用飞行数字孪生模型对选择配送路径进行仿真分析，当配送路径可行时，将配送路径输出，再结合所述配送路径，由配送无人机将依次将快递向收货人配送，当不存在可行的配送路径时，由报警单元向外部发出预警。

进一步的，所述数据采集单元包括信息采集模块及天气监测模块，其中，在对快递进行配送前，依据快递的收货人地址分布，完成快递配送区域的划定，并由信息采集模块对所要配送的快递的信息进行识别和判断，获取当前所要配送快递的平均积压时间，生成积压时间Jy，并识别出其中的急切快递，确定急切快递在所有待配快递中的占比并生成急切比Jz，获取所要配送快递的平均配送距离，生成配送距离Ps；汇总积压时间Jy、急切比Jz及配送距离Ps后，建立快递信息数据集。

进一步的，在当前为下雪天气时，使用天气监测模块获取配送当前的天气条件，以当天最高温度和最低温度的均值作为配送温度Pt，获取当前天气条件下的平均能见度，生成能见度Nd，在能见度Nd不超过预设的可见度阈值时，获取当前区域内的最深积雪深度，生成积雪深度Sd，汇总配送温度Pt、能见度Nd及积雪深度Sd，建立配送天气数据集。

进一步的，所述第一处理单元包括评价模块、判断模块、预测模块及标记模块，其中，分别将快递信息数据集及配送天气数据集发送至评价模块，由评价模块分别生成条件系数Pxs和急切系数Kxs；条件系数Pxs的生成方式如下：由评价模块获取配送温度Pt、能见度Nd及积雪深度Sd后，做无量纲处理，依照如下公式生成条件系数Pxs：

其中，α及β为可变更常数参数，，其具体值由用户调整设置，/>为常数修正系数。

进一步的，急切系数Kxs的生成方式如下：由评价模块获取积压时间Jy、急切比Jz及配送距离Ps，做无量纲处理，依照如下公生成急切系数Kxs：

其中，参数的意义及取值为：，/>为权重，其具体值由用户调整设置，/>为常数修正系数；在设置第一许可阈值和第二许可阈值后，使第二许可阈值高于第一许可阈值，在判断模块获取条件系数Pxs和急切系数Kxs后，若判断出两者中至少有一个低于对应阈值，生成判断结果，在获取判断结果后，由评价模块依照如下方式生成许可值Xz：

其中，/>，且/>，其具体值由用户调整设置，/>为常数修正系数。

进一步的，在许可值Xz小于第一许可阈值时，由预测模块预测第二天的天气条件，获取新的配送天气数据集，以及与第二天相对应的快递信息数据集，并在分别形成条件系数Pxs和急切系数Kxs后，以新获取的许可值Xz作为预测许可值Xz；若预测许可值Xz小于对应的当前许可值Xz时，将对应的当前许可值Xz调整至第一许可阈值与第二许可阈值之间，若预测许可值Xz小于第一许可阈值时，则将急切快递和非急切快递均暂停配送，使通信单元向所有被暂停配送的快递收货人发出通知信息。

进一步的，当许可值Xz不小于第一许可阈值时，获取快递配送区域的电子地图，以该电子点图作为配送地图，由标记模块将当前所有待配送的急切快递和非急切快递的收货人地址在配送地图上进行标记，形成位置标记并在配送地图上显示；当许可值Xz处于第一许可阈值和第二许可阈值之间时，对急切快递进行配送，将非急切快递的配送暂停，当配送员对急切快递进行配送时，采用配送无人机对急切快递进行配送，并将包含有不易配送的急切快递的收货人地址区的区域确认为飞行区域。

进一步的，在许可值Xz大于第二许可阈值时，对急切快递和非急切快递均进行配送，在配送路径汇中存在路况不利于通行的区域时，将包含有由于路况不利于通行导致快递不易配送的区域确认为飞行区域；使通信单元向所有被暂停配送的快递收货人发出通知信息，在飞行区域内存在不易配送的快递的收货人地址时，使路径规划单元结合飞行区域内与收货人地址对应的位置标记，为配送无人机规划配送路径，由配送无人机沿着配送路径进行配送。

进一步的，所述第二处理单元包括环境分析模块及模型训练模块；在配送过程中，获取涉及到配送无人机飞行的飞行区域，使用环境分析模块收集飞行区域内的天气条件信息，并获取及配送无人机性能，汇总为飞行条件集；并且在测试和训练后，结合天气条件信息和配送无人机性能，使用模型训练模块建立飞行数字孪生模型，将训练后的飞行数字孪生模型输出。

进一步的，所述第三处理单元包括选择模块、仿真分析模块及输出模块，其中，获取所有在飞行区域内的待配送快递的位置标记后，使用路径规划单元为配送无人机规划配送路径，将所规划的配送路径汇总为配送路径库，由选择模块从配送路径库中选择配送路径，通过仿真分析模块使用飞行数字孪生模型对所选择配送路径进行仿真分析；当选择的配送路径可行时，由输出模块将仿真分析后显示可行的配送路径输出，并选择其中距离最短的配送路径作为配送路径，由配送无人机沿着配送路径将快递向收货人配送。

（三）有益效果

本发明提供了一种数字乡村综合服务云平台，具备以下有益效果：

1、通过生成条件系数Pxs和急切系数Kxs，分别对当前的配送环境和所要配送的快递是否急切进行判断，进而确定在雨雪天气下展开配送的必要性，若必要性较低，则可以等天气好转时再进行配送，或者只配送其中的部分，提高配送的效率。

2、通过许可值Xz的分布，判断当前快递是否具有配送条件，在当前天气条件下较差时，形成明确的判断标准，在配送时提高配送的效率，避免配送员的盲目配送，能够尽量减少配送条件的不便带来的负面影响，保障配送员的安全，降低配送风险的产生。

3、通过许可值Xz与第一许可阈值和第二许可阈值的关系，在配送员对快递进行配送时，选择不同的配送策略，并且可以选择配送无人机进行辅助配送，由配送无人机进入飞行区域，减少配送风险，从而可以充分保障配送员的安全，也可以使较为急切的快递能够及时的被配送，提高配送效率，维持配送安全性。

4、通过使用飞行数字孪生模型对所选择的配送路径进行仿真分析，确保配送无人机的飞行安全性，避免恶劣天气对配送无人机的配送任务造成负面影响，也可以避免快递丢失或者损坏，特别是其中的急切快递，若分析结果显示配送无人机难以正常飞行，则终止当前的配送，保障配送无人机的安全。

附图说明

图1为本发明数字乡村综合服务云平台的工作第一流程示意图；

图2为本发明数字乡村综合服务云平台的工作第二流程示意图。

图中：10、数据采集单元；11、信息采集模块；12、天气监测模块；20、第一处理单元；21、评价模块；22、判断模块；23、预测模块；24、标记模块；30、控制单元；40、路径规划单元；50、通信单元；60、第二处理单元；61、环境分析模块；62、模型训练模块；70、第三处理单元；71、选择模块；72、仿真分析模块；73、输出模块；80、报警单元。

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。

请参阅图1-图2，本发明提供一种数字乡村综合服务云平台，包括数据采集单元10、第一处理单元20、控制单元30、路径规划单元40、通信单元50、第二处理单元60、第三处理单元70及报警单元80，其中，在下雪天气对快递进行配送前，由数据采集单元10分别对快递配送区域内的配送环境和所要配送的快递进行检测和识别，以获取的检测识别结果，分别建立配送天气数据集和快递信息数据集；将配送天气数据集和快递信息数据集发送至第一处理单元20后，由第一处理单元20分别生成条件系数Pxs和急切系数Kxs并输出，当两者中至少一个低于对应阈值时，例如，条件系数Pxs低于对应的环境阈值，或者急切系数Kxs低于对应的急切阈值；

使用条件系数Pxs和急切系数Kxs生成许可值Xz，并获取许可值Xz的预测值，依据许可值Xz及其预测值与预设的第一许可阈值和第二许可阈值的关系，判断当前是否具备快递配送条件；若具有，则依据许可值Xz及其预测值与预设阈值的关系，则采取相对应的配送策略，配送策略包括：

将待配送快递区分为急切快递和非急切快递，将非急切快递的配送暂停，将未被暂停配送的急切快递的收货人地址在配送地图上标记，形成位置标记，通过控制单元30形成控制指令，使通信单元50向被暂停配送的快递收货人发出通知信息，并在确定急切快递待配送的位置标记后，使路径规划单元40结合配送地图上的位置标记生成飞行区域，在飞行区域内为配送无人机规划配送路径并输出；

在获取配送路径后，由第二处理单元60结合当前的天气条件和配送无人机性能，建立飞行数字孪生模型，由第三处理单元70使用飞行数字孪生模型对选择配送路径进行仿真分析，当配送路径可行时，将配送路径输出，再结合所述配送路径，由配送无人机将依次将快递向收货人配送，当不存在可行的配送路径时，由报警单元80向外部发出预警。

参考图1及图2，所述数据采集单元10包括信息采集模块11及天气监测模块12，其中，在对快递进行配送前，依据快递的收货人地址分布，完成快递配送区域的划定，并由信息采集模块11对所要配送的快递的信息进行识别和判断，获取当前所要配送快递的平均积压时间，生成积压时间Jy，并识别出其中存在较为紧急的物品，例如，药品或者难以保存的生鲜产品，将其确定为急切快递，确定急切快递在所有待配快递中的占比并生成急切比Jz；进一步的，在识别所有的快递收货信息后，获取所要配送快递的平均配送距离，生成配送距离Ps；汇总积压时间Jy、急切比Jz及配送距离Ps后，建立快递信息数据集；

在当前为下雪天气时，使用天气监测模块12获取配送当前的天气条件，例如，获取当前的天气温度，以当天最高温度和最低温度的均值作为配送温度Pt，获取当前天气条件下的平均能见度，生成能见度Nd，在能见度Nd不超过预设的可见度阈值时，获取当前区域内的最深积雪深度，生成积雪深度Sd；汇总配送温度Pt、能见度Nd及积雪深度Sd，建立配送天气数据集。

使用时，在当前的天气处于雨雪天气，特别是下大雪时，分别建立快递信息数据集及配送天气数据集，并进一步的将所要配送的快递区分为急切快递和非急切快递，在不同的配送环境下时，选择不同的配送策略。

参考图1及图2，所述第一处理单元20包括评价模块21、判断模块22、预测模块23及标记模块24，其中，分别将快递信息数据集及配送天气数据集发送至评价模块21，由评价模块21分别生成条件系数Pxs和急切系数Kxs，其中，条件系数Pxs的生成方式如下：由评价模块21获取配送温度Pt、能见度Nd及积雪深度Sd后，做无量纲处理，依照如下公式生成条件系数Pxs：

其中，α及β为可变更常数参数，，用户可以按照实际情况进行调整，/>为常数修正系数。

急切系数Kxs的生成方式如下：由评价模块21获取积压时间Jy、急切比Jz及配送距离Ps，做无量纲处理，依照如下公生成急切系数Kxs：

其中，参数的意义及取值为：，/>为权重，其具体值由用户调整设置，/>为常数修正系数。

使用时，在生成条件系数Pxs和急切系数Kxs后，通过条件系数Pxs可以对当前的配送环境，也即对当前的天气条件进行评价，若天气条件符合配送条件，则可以展开配送，依据急切系数Kxs的值，可以判断当前所要配送的快速的急切程度，若配送较为急切，则需要对快递进行配送。

参考图1及图2，在设置第一许可阈值和第二许可阈值后，使第二许可阈值高于第一许可阈值，在判断模块22获取条件系数Pxs和急切系数Kxs后，若判断出两者中至少有一个低于对应阈值，生成判断结果，在获取判断结果后，由评价模块21依照如下方式生成许可值Xz：

其中，/>，且/>，其具体值由用户调整设置，/>为常数修正系数。

使用时，在条件系数Pxs和急切系数Kxs的基础上获取许可值Xz，以许可值Xz的分布，判断当前快递是否具有配送条件，若具有，即可以展开配，从而在当前天气条件下较差时，形成明确的判断标准，在配送时提高配送的效率，能够尽量减少配送条件带来的负面影响，保障配送员的安全。

参考图1及图2，在许可值Xz小于第一许可阈值时，由预测模块23预测第二天的天气条件，获取新的配送天气数据集，以及与第二天相对应的快递信息数据集，例如，延迟至第二天配送时，所有待配送快递的积压时间就会增加，并在分别形成条件系数Pxs和急切系数Kxs后，以新获取的许可值Xz作为预测许可值Xz；

若预测许可值Xz小于对应的当前许可值Xz时，将对应的当前许可值Xz调整至第一许可阈值与第二许可阈值之间，若预测许可值Xz小于第一许可阈值时，则将急切快递和非急切快递均暂停配送，使通信单元50向所有被暂停配送的快递收货人发出通知信息。

使用时，依据许可值Xz及其预测值和第一许可阈值与第二许可阈值的关系，形成第一种配送策略，此时，外部的天气情况较差而且快递不紧急，因此可以将今天配送任务暂停，从而在雨雪天气时，避免由于路面结冰或可见度过低等天气因素，在配送时产生交通事故，充分保障配送员的安全。

参考图1及图2，当许可值Xz不小于第一许可阈值时，获取快递配送区域的电子地图，以该电子点图作为配送地图，由标记模块24将当前所有待配送的急切快递和非急切快递的收货人地址在配送地图上进行标记，形成位置标记并在配送地图上显示；

其中，更为具体的：

当许可值Xz处于第一许可阈值和第二许可阈值之间时，对急切快递进行配送，将非急切快递的配送暂停，当配送员对急切快递进行配送时，采用配送无人机对急切快递进行配送，并将包含有不易配送的急切快递的收货人地址区的区域确认为飞行区域；

在许可值Xz大于第二许可阈值时，对急切快递和非急切快递均进行配送，在配送路径汇中存在路况不利于通行的区域时，将包含有由于路况不利于通行导致快递不易配送的区域确认为飞行区域；

使通信单元50向所有被暂停配送的快递收货人发出通知信息，在飞行区域内存在不易配送的快递的收货人地址时，使路径规划单元40结合飞行区域内与收货人地址对应的位置标记，为配送无人机规划配送路径，由配送无人机沿着配送路径进行配送。

使用时，通过分别产生的第二种和第三种配送策略，当许可值Xz处于第一许可阈值和第二许可阈值之间时，考虑到部分的待配送快递可能是药品或者很容易变质或损坏的产品，此时，对待这类急切产品，直接采用无人机进行配送，在减少人工配送的风险的同时，保障配送的正常进行；在许可值Xz大于第二许可阈值时，此时，则对所有的快递均进行配送，但是在部分可见度较差，路面结冰的区域时，仍然选择采用无人机进行配送，减少配送员的直接配送，保障配送员安全，同时，在配送无人机航程适宜时，也可以加快配送效率。

结合以上的内容可知：

依据由条件系数Pxs和急切系数Kxs的关联获取的许可值Xz，通过许可值Xz与第一许可阈值和第二许可阈值的关系，在配送员对快递进行配送时，选择不同的配送策略，并且在配送无人机的辅助下，充分保障配送员的安全，也能够使较为急切的快递，例如药品，能够及时的被配送，提高配送效率，维持配送安全性。

参考图1及图2，所述第二处理单元60包括环境分析模块61及模型训练模块62；在配送过程中，获取涉及到配送无人机飞行的飞行区域，使用环境分析模块61收集飞行区域内的天气条件信息，例如，风力、可见度及雨雪情况，并获取及配送无人机性能，例如飞行动力及续航等，汇总为飞行条件集；并且在测试和训练后，结合天气条件信息和配送无人机性能，使用模型训练模块62建立飞行数字孪生模型，将训练后的飞行数字孪生模型输出。

参考图1及图2，所述第三处理单元70包括选择模块71、仿真分析模块72及输出模块73，其中，获取所有在飞行区域内的待配送快递的位置标记后，使用路径规划单元40为配送无人机规划配送路径，将所规划的配送路径汇总为配送路径库，由选择模块71从配送路径库中选择配送路径，通过仿真分析模块72使用飞行数字孪生模型对所选择配送路径进行仿真分析；当选择的配送路径可行时，由输出模块73将仿真分析后显示可行的配送路径输出，并选择其中距离最短的配送路径作为配送路径，由配送无人机沿着配送路径将快递向收货人配送。

使用时，在部分情况下选择配送无人机进行辅助配送时，考虑到当前的天气条件较差，比如可见度较低，处于雨雪天气下，温度也较低，此时采用无人机辅助配送，也可能存在配送无人机难以抵达配送地址的可能，因此，通过建立飞行数字孪生模型，在确定若干个配送路径后，使用飞行数字孪生模型对所选的择配送路径进行仿真分析，确保配送无人机飞行的安全性，避免恶劣天气对配送无人机的配送任务造成负面影响，使配送任务能够顺利完成，若分析结果显示配送无人机难以正常飞行，则终止当前的配送，保障配送无人机的安全。

综合以上的内容：

通过生成条件系数Pxs和急切系数Kxs，分别对当前的配送环境和所要配送的快递是否急切进行判断，进而确定在雨雪天气下展开配送的必要性，若必要性较低，则可以等天气好转时再进行配送，或者只配送其中的部分，提高配送的效率。

通过许可值Xz的分布，判断当前快递是否具有配送条件，在当前天气条件下较差时，形成明确的判断标准，在配送时提高配送的效率，避免配送员的盲目配送，能够尽量减少配送条件的不便带来的负面影响，保障配送员的安全，降低配送风险的产生。

通过许可值Xz与第一许可阈值和第二许可阈值的关系，在配送员对快递进行配送时，选择不同的配送策略，并且可以选择配送无人机进行辅助配送，由配送无人机进入飞行区域，减少配送风险，从而可以充分保障配送员的安全，也可以使较为急切的快递能够及时的被配送，提高配送效率，维持配送安全性。

通过使用飞行数字孪生模型对所选择的配送路径进行仿真分析，确保配送无人机的飞行安全性，避免恶劣天气对配送无人机的配送任务造成负面影响，也可以避免快递丢失或者损坏，特别是其中的急切快递，若分析结果显示配送无人机难以正常飞行，则终止当前的配送，保障配送无人机的安全。

上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种数字乡村综合服务云平台，其特征在于：包括数据采集单元（10）、第一处理单元（20）、控制单元（30）、路径规划单元（40）、通信单元（50）、第二处理单元（60）、第三处理单元（70）及报警单元（80），其中，

在下雪天气对快递进行配送前，由数据采集单元（10）分别对快递配送区域内的配送环境和所要配送的快递进行检测和识别，以获取的检测识别结果，分别建立配送天气数据集和快递信息数据集；将配送天气数据集和快递信息数据集发送至第一处理单元（20）后，由第一处理单元（20）分别生成条件系数Pxs和急切系数Kxs并输出；

当两者中至少一个低于对应阈值时，使用条件系数Pxs和急切系数Kxs生成许可值Xz，并获取许可值Xz的预测值，依据许可值Xz及其预测值与预设的第一许可阈值和第二许可阈值的关系，判断当前是否具备快递配送条件；若具有，则依据许可值Xz及其预测值与预设阈值的关系，则采取相对应的配送策略，配送策略包括：

将待配送快递区分为急切快递和非急切快递，将非急切快递的配送暂停，将未被暂停配送的急切快递的收货人地址在配送地图上标记，形成位置标记，通过控制单元（30）形成控制指令，使通信单元（50）向被暂停配送的快递收货人发出通知信息，并在确定急切快递待配送的位置标记后，使路径规划单元（40）结合配送地图上的位置标记生成飞行区域，在飞行区域内为配送无人机规划配送路径并输出；

在获取配送路径后，由第二处理单元（60）结合当前的天气条件和配送无人机性能，建立飞行数字孪生模型，由第三处理单元（70）使用飞行数字孪生模型对选择配送路径进行仿真分析，当配送路径可行时，将配送路径输出，再结合所述配送路径，由配送无人机依次将快递向收货人配送，当不存在可行的配送路径时，由报警单元（80）向外部发出预警；

所述数据采集单元（10）包括信息采集模块（11）及天气监测模块（12），其中，在对快递进行配送前，依据快递的收货人地址分布，完成快递配送区域的划定，并由信息采集模块（11）对所要配送的快递的信息进行识别和判断，获取当前所要配送快递的平均积压时间，生成积压时间Jy，并识别出其中的急切快递，确定急切快递在所有待配送快递中的占比并生成急切比Jz，获取所要配送快递的平均配送距离，生成配送距离Ps；汇总积压时间Jy、急切比Jz及配送距离Ps后，建立快递信息数据集；

在当前为下雪天气时，使用天气监测模块（12）获取配送当前的天气条件，以当天最高温度和最低温度的均值作为配送温度Pt，获取当前天气条件下的平均能见度，生成能见度Nd，在能见度Nd不超过预设的可见度阈值时，获取当前区域内的最深积雪深度，生成积雪深度Sd，汇总配送温度Pt、能见度Nd及积雪深度Sd，建立配送天气数据集；

所述第一处理单元（20）包括评价模块（21）、判断模块（22）、预测模块（23）及标记模块（24），其中，分别将快递信息数据集及配送天气数据集发送至评价模块（21），由评价模块（21）分别生成条件系数Pxs和急切系数Kxs；

条件系数Pxs的生成方式如下：由评价模块（21）获取配送温度Pt、能见度Nd及积雪深度Sd后，做无量纲处理，依照如下公式生成条件系数Pxs：

其中，α及β为可变更常数参数，，其具体值由用户调整设置，/>为常数修正系数；

急切系数Kxs的生成方式如下：由评价模块（21）获取积压时间Jy、急切比Jz及配送距离Ps，做无量纲处理，依照如下公生成急切系数Kxs：

其中，参数的意义及取值为：，/>为权重，其具体值由用户调整设置，/>为常数修正系数；

在设置第一许可阈值和第二许可阈值后，使第二许可阈值高于第一许可阈值，在判断模块（22）获取条件系数Pxs和急切系数Kxs后，若判断出两者中至少有一个低于对应阈值，生成判断结果，在获取判断结果后，由评价模块（21）依照如下方式生成许可值Xz：

其中，，且/>，其具体值由用户调整设置，/>为常数修正系数。

2.根据权利要求1所述的一种数字乡村综合服务云平台，其特征在于：在许可值Xz小于第一许可阈值时，由预测模块（23）预测第二天的天气条件，获取新的配送天气数据集，以及与第二天相对应的快递信息数据集，并在分别形成条件系数Pxs和急切系数Kxs后，以新获取的许可值Xz作为预测许可值Xz；

若预测许可值Xz小于对应的当前许可值Xz时，将对应的当前许可值Xz调整至第一许可阈值与第二许可阈值之间，若预测许可值Xz小于第一许可阈值时，则将急切快递和非急切快递均暂停配送，使通信单元（50）向所有被暂停配送的快递收货人发出通知信息。

3.根据权利要求2所述的一种数字乡村综合服务云平台，其特征在于：当许可值Xz不小于第一许可阈值时，获取快递配送区域的电子地图，以该电子地图作为配送地图，由标记模块（24）将当前所有待配送的急切快递和非急切快递的收货人地址在配送地图上进行标记，形成位置标记并在配送地图上显示；

当许可值Xz处于第一许可阈值和第二许可阈值之间时，对急切快递进行配送，将非急切快递的配送暂停，当配送员对急切快递进行配送时，采用配送无人机对急切快递进行配送，并将包含有不易配送的急切快递的收货人地址区的区域确认为飞行区域。

4.根据权利要求3所述的一种数字乡村综合服务云平台，其特征在于：在许可值Xz大于第二许可阈值时，对急切快递和非急切快递均进行配送，在配送路径汇中存在路况不利于通行的区域时，将包含有由于路况不利于通行，导致快递不易配送的区域确认为飞行区域；

使通信单元（50）向所有被暂停配送的快递收货人发出通知信息，在飞行区域内存在不易配送的快递的收货人地址时，使路径规划单元（40）结合飞行区域内与收货人地址对应的位置标记，为配送无人机规划配送路径，由配送无人机沿着配送路径进行配送。

5.根据权利要求4所述的一种数字乡村综合服务云平台，其特征在于：所述第二处理单元（60）包括环境分析模块（61）及模型训练模块（62）；在配送过程中，获取涉及到配送无人机飞行的飞行区域，使用环境分析模块（61）收集飞行区域内的天气条件信息，并获取配送无人机性能，汇总为飞行条件集；并且在测试和训练后，结合天气条件信息和配送无人机性能，使用模型训练模块（62）建立飞行数字孪生模型，将训练后的飞行数字孪生模型输出。

6.根据权利要求5所述的一种数字乡村综合服务云平台，其特征在于：所述第三处理单元（70）包括选择模块（71）、仿真分析模块（72）及输出模块（73），其中，获取所有在飞行区域内的待配送快递的位置标记后，使用路径规划单元（40）为配送无人机规划配送路径，将所规划的配送路径汇总为配送路径库，由选择模块（71）从配送路径库中选择配送路径，通过仿真分析模块（72）使用飞行数字孪生模型对所选择配送路径进行仿真分析；

当选择的配送路径可行时，由输出模块（73）将仿真分析后显示可行的配送路径输出，并选择其中距离最短的配送路径作为配送路径，由配送无人机沿着配送路径将快递向收货人配送。