CN116485301A - 基于业务信息和物流信息的业务真实性判断方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于业务信息和物流信息的业务真实性判断方法及系统,该方法包括获取磅单信息和车辆登记信息表;基于磅单信息生成业务信息表,将业务信息表中的车牌号码和车辆登记信息表中的车牌号码进行关联,得到关联车牌号码;获取物流匹配规则表;根据业务信息表和物流匹配规则表,计算查询起始时间和查询结束时间;将关联车牌号码、查询起始时间和查询结束时间传输至网络货运平台,并返回查询结果数据;计算货运车经纬度和收货地经纬度两个坐标点之间的距离,判断是否存在距离小于或者等于查询半径,并生成对应的判断结果。本发明解决了现有的业务系统中最关键的业务信息可能与网络货运平台存在一定的信息差的问题。
Description
技术领域
本发明涉及业务真实性判断技术领域,特别是基于业务信息和物流信息的业务真实性判断方法及系统。
背景技术
随着目前供应链平台的发展,为了证实业务的真实性,且保证业务的真实且有效,在进行物料业务办理结算时,需要进行该物料运输真实性的判断,以及成本的核对。这时需要接入对应网络货运平台的数据,与自身业务系统的数据在一定逻辑下进行判断;而在业务系统中,最关键的业务信息可能与网络货运平台存在一定的信息差,如业务信息中的本地时间和网络货运平台的服务器时间存在差异。
发明内容
针对上述缺陷,本发明提出了基于业务信息和物流信息的业务真实性判断方法及系统,其目的在于解决了现有的业务系统中最关键的业务信息可能与网络货运平台存在一定的信息差的问题。
为达此目的,本发明采用以下技术方案:
基于业务信息和物流信息的业务真实性判断方法,包括以下步骤:
步骤S1:获取磅单信息和车辆登记信息表,所述车辆登记信息表包括车牌号码;
步骤S2:基于所述磅单信息生成业务信息表,所述业务信息表包括车牌号码、入厂时间、出厂时间和收货地经纬度;
将所述业务信息表中的车牌号码和所述车辆登记信息表中的车牌号码进行关联,得到关联车牌号码;
步骤S3:获取物流匹配规则表,所述物流匹配规则表包括查询起始减量时间、查询结束增量时间和查询半径;
步骤S4:根据所述业务信息表中的入厂时间和出厂时间,以及所述物流匹配规则表中的查询起始减量时间和查询结束增量时间,计算查询起始时间和查询结束时间;
步骤S5:将所述关联车牌号码、所述查询起始时间和所述查询结束时间传输至网络货运平台,并返回查询结果数据,所述查询结果数据包括货运车经纬度;
步骤S6:计算所述货运车经纬度和所述收货地经纬度两个坐标点之间的距离,判断是否存在所述距离小于或者等于所述查询半径,并生成对应的判断结果,以判断业务的真实性。
优选地,在步骤S4中,查询起始时间的计算公式如下:
Ts=Tin-ΔTdecrease
其中,Ts代表查询起始时间;Tin代表入厂时间;ΔTdecrease代表查询起始减量时间;
查询结束时间的计算公式如下:
Te=Tout+ΔTincrease
其中,Te代表查询结束时间;Tout代表出厂时间;ΔTincrease代表查询起始增量时间。
优选地,在步骤S6中,判断是否存在所述距离小于或者等于所述查询半径,生成判断结果,具体包括以下子步骤:
若不存在所述距离小于或者等于所述查询半径,则说明查询起始增量时间导致收货地不符,则进行第二重判断;若存在所述距离小于或者等于所述查询半径,则判断结果为货运车的运输轨迹在收货地的查询范围内;
所述查询结果数据还包括GPS时间,第二重判断为判断所述GPS时间是否在所述入厂时间和所述出厂时间的区间内,若不在,则说明货运车没有运输轨迹数据,并进行第三重判断,以判断货运车没有运输轨迹数据的原因;若在,则说明货运车在所述入厂时间和所述出厂时间的区间内有结果,当所述距离大于所述查询半径,则判断实际收货地不符;
所述车辆登记信息表还包括核定载重,所述业务信息表还包括毛重,第三重判断为判断是否存在所述核定载重大于所述毛重,若存在,则判断结果为超载拔机异常;若不存在,则判断结果为GPS设备异常。
本申请的另一方面提供了基于业务信息和物流信息的业务真实性判断系统,所述系统包括:
第一获取模块,用于获取磅单信息和车辆登记信息表,所述车辆登记信息表包括车牌号码;
生成模块,用于基于所述磅单信息生成业务信息表,所述业务信息表包括车牌号码、入厂时间、出厂时间和收货地经纬度;
关联模块,用于将所述业务信息表中的车牌号码和所述车辆登记信息表中的车牌号码进行关联,得到关联车牌号码;
第二获取模块,用于获取物流匹配规则表,所述物流匹配规则表包括查询起始减量时间、查询结束增量时间和查询半径;
第一计算模块,用于根据所述业务信息表中的入厂时间和出厂时间,以及所述物流匹配规则表中的查询起始减量时间和查询结束增量时间,计算查询起始时间和查询结束时间;
传输模块,用于将所述关联车牌号码、所述查询起始时间和所述查询结束时间传输至网络货运平台;
返回模块,用于返回查询结果数据,所述查询结果数据包括货运车经纬度;
第二计算模块,计算所述货运车经纬度和所述收货地经纬度两个坐标点之间的距离;
判断模块,用于判断是否存在所述距离小于或者等于所述查询半径,生成对应的判断结果,以判断业务的真实性。
优选地,所述第一计算模块中,查询起始时间的计算公式如下:
Ts=Tin-ΔTdecrease
其中,Ts代表查询起始时间;Tin代表入厂时间;ΔTdecrease代表查询起始减量时间;
查询结束时间的计算公式如下:
Te=Tout+ΔTincrease
其中,Te代表查询结束时间;Tout代表出厂时间;ΔTincrease代表查询起始增量时间。
优选地,所述查询结果数据还包括GPS时间,所述车辆登记信息表还包括核定载重,所述业务信息表还包括毛重;
所述判断模块包括:
第一重判断子模块,用于若不存在所述距离小于或者等于所述查询半径,则说明查询起始增量时间导致收货地不符,则进行第二重判断;若存在所述距离小于或者等于所述查询半径,则判断结果为货运车的运输轨迹在收货地的查询范围内;
第二重判断子模块,用于判断所述GPS时间是否在所述入厂时间和所述出厂时间的区间内,若不在,则说明货运车没有运输轨迹数据,并进行第三重判断,以判断货运车没有运输轨迹数据的原因;若在,则说明货运车在所述入厂时间和所述出厂时间的区间内有结果,当所述距离大于所述查询半径,则判断实际收货地不符;
第三重判断子模块,用于判断是否存在所述核定载重大于所述毛重,若存在,则判断结果为超载拔机异常;若不存在,则判断结果为GPS设备异常。
本申请实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:
本方案通过将业务信息表中的磅单信息与网络货运平台返回的查询结果数据按照匹配规则进行匹配,解决了最关键的业务信息可能与网络货运平台存在一定的信息差的问题,从而提高业务信息与物流信息的匹配度,保证业务办理的真实性,保证产业互联网中信息流和物流的统一。
附图说明
图1是基于业务信息和物流信息的业务真实性判断方法的步骤流程图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式,实施方式的示例在附图中示出,其中,相同或类似的标号自始至终表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的,仅用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。
基于业务信息和物流信息的业务真实性判断方法,包括以下步骤:
步骤S1:获取磅单信息和车辆登记信息表,所述车辆登记信息表包括车牌号码;
步骤S2:基于所述磅单信息生成业务信息表,所述业务信息表包括车牌号码、入厂时间、出厂时间和收货地经纬度;
将所述业务信息表中的车牌号码和所述车辆登记信息表中的车牌号码进行关联,得到关联车牌号码;
步骤S3:获取物流匹配规则表,所述物流匹配规则表包括查询起始减量时间、查询结束增量时间和查询半径;
步骤S4:根据所述业务信息表中的入厂时间和出厂时间,以及所述物流匹配规则表中的查询起始减量时间和查询结束增量时间,计算查询起始时间和查询结束时间;
步骤S5:将所述关联车牌号码、所述查询起始时间和所述查询结束时间传输至网络货运平台,并返回查询结果数据,所述查询结果数据包括货运车经纬度;
步骤S6:计算所述货运车经纬度和所述收货地经纬度两个坐标点之间的距离,判断是否存在所述距离小于或者等于所述查询半径,并生成对应的判断结果,以判断业务的真实性。
本方案的基于业务信息和物流信息的业务真实性判断方法,如图1所示,第一步是获取磅单信息和车辆登记信息表,所述车辆登记信息表包括车牌号码,具体地,磅单信息指的是记录过磅后一些具体数据表格的信息,磅单信息包括车牌号码、入厂时间、出厂时间、毛重、皮重和净重等,车辆登记信息表记录有车辆的车牌号码、皮重和核定载重。第二步是基于所述磅单信息生成业务信息表,所述业务信息表包括车牌号码、入厂时间、出厂时间和收货地经纬度;将所述业务信息表中的车牌号码和所述车辆登记信息表中的车牌号码进行关联,得到关联车牌号码,一种实施例中,用户录入磅单信息,提交业务申请,并将车牌号码为粤Y88888,入厂时间为2022-02-02 10:00:00,出厂时间为2022-02-0210:10:00记录在业务信息表中。另外,将所述业务信息表中车牌号码为粤Y88888和所述车辆登记信息表中车牌号码为粤Y88888进行关联,有利于后续车辆信息的比对。第三步是获取物流匹配规则表,所述物流匹配规则表包括查询起始减量时间、查询结束增量时间和查询半径,具体地,所述物流匹配规则表的设置有利于维护业务信息与物流信息的匹配规则。第四步是根据所述业务信息表中的入厂时间和出厂时间,以及所述物流匹配规则表中的查询起始减量时间和查询结束增量时间,计算查询起始时间和查询结束时间,一种实施例中,所述业务信息表中的入厂时间和出厂时间分别为2022-02-0210:00:00和2022-02-0210:10:00,所述物流匹配规则表中的查询起始减量时间和查询结束增量时间均为3600s,因此,查询起始时间为2022-02-0210:00:00减去3600s的值,即2022-02-029:00:00;查询结束时间为2022-02-0210:10:00加上3600s的值,即2022-02-0211:10:00。第五步是将所述关联车牌号码、所述查询起始时间和所述查询结束时间传输至网络货运平台,并返回查询结果数据,所述查询结果数据包括货运车经纬度,一种实施例中,将关联车牌号码为粤Y88888、查询起始时间为2022-02-02 9:00:00和查询结束时间为2022-02-0211:10:00的信息数据传输到网络货运平台,在网络货运平台中进行数据查询处理,返回查询结果数据,查询结果数据中包括有货运车经纬度(22.7856,112.6083)。第六步是计算所述货运车经纬度和所述收货地经纬度两个坐标点之间的距离,判断是否存在所述距离小于或者等于所述查询半径,并生成对应的判断结果,以判断业务的真实性,一种实施例中,根据收货地经纬度(112.4444,54.232)和货运车经纬度(22.7856,112.6083),计算收货地点和货运车位置点之间的距离。通过判断是否存在该距离是否小于或等于查询半径2000m,若存在,则证明货运车的运输轨迹在收货地的查询范围内,说明业务信息与物流信息是匹配的,能够保证业务的真实性。
本方案通过将业务信息表中的磅单信息与网络货运平台返回的查询结果数据按照匹配规则进行匹配,解决了最关键的业务信息可能与网络货运平台存在一定的信息差的问题,从而提高业务信息与物流信息的匹配度,保证业务办理的真实性,保证产业互联网中信息流和物流的统一。
优选的,在步骤S4中,查询起始时间的计算公式如下:
Ts=Tin-ΔTdecrease
其中,Ts代表查询起始时间;Tin代表入厂时间;ΔTdecrease代表查询起始减量时间;
查询结束时间的计算公式如下:
Te=Tout+ΔTincrease
其中,Te代表查询结束时间;Tout代表出厂时间;ΔTincrease代表查询起始增量时间。
本实施例中,通过计算查询起始时间和查询结束时间,有利于后续对货物车运输轨迹的判断。
优选的,在步骤S6中,判断是否存在所述距离小于或者等于所述查询半径,生成判断结果,具体包括以下子步骤:
若不存在所述距离小于或者等于所述查询半径,则说明查询起始增量时间导致收货地不符,则进行第二重判断;若存在所述距离小于或者等于所述查询半径,则判断结果为货运车的运输轨迹在收货地的查询范围内;
所述查询结果数据还包括GPS时间,第二重判断为判断所述GPS时间是否在所述入厂时间和所述出厂时间的区间内,若不在,则说明货运车没有运输轨迹数据,并进行第三重判断,以判断货运车没有运输轨迹数据的原因;若在,则说明货运车在所述入厂时间和所述出厂时间的区间内有结果,当所述距离大于所述查询半径,则判断实际收货地不符;
所述车辆登记信息表还包括核定载重,所述业务信息表还包括毛重,第三重判断为判断是否存在所述核定载重大于所述毛重,若存在,则判断结果为超载拔机异常;若不存在,则判断结果为GPS设备异常。
本实施例中,通过判断货运车的运输轨迹是否在收货地的查询范围内,进一步判断业务信息与物流信息是否匹配。本方案通过三重检验逻辑,能够更精确地判断货运车实际运输过程中存在的多种异常情况。
本申请的另一方面提供了基于业务信息和物流信息的业务真实性判断系统,所述系统包括:
第一获取模块,用于获取磅单信息和车辆登记信息表,所述车辆登记信息表包括车牌号码;
生成模块,用于基于所述磅单信息生成业务信息表,所述业务信息表包括车牌号码、入厂时间、出厂时间和收货地经纬度;
关联模块,用于将所述业务信息表中的车牌号码和所述车辆登记信息表中的车牌号码进行关联,得到关联车牌号码;
第二获取模块,用于获取物流匹配规则表,所述物流匹配规则表包括查询起始减量时间、查询结束增量时间和查询半径;
第一计算模块,用于根据所述业务信息表中的入厂时间和出厂时间,以及所述物流匹配规则表中的查询起始减量时间和查询结束增量时间,计算查询起始时间和查询结束时间;
传输模块,用于将所述关联车牌号码、所述查询起始时间和所述查询结束时间传输至网络货运平台;
返回模块,用于返回查询结果数据,所述查询结果数据包括货运车经纬度;
第二计算模块,计算所述货运车经纬度和所述收货地经纬度两个坐标点之间的距离;
判断模块,用于判断是否存在所述距离小于或者等于所述查询半径,生成对应的判断结果,以判断业务的真实性。
本方案的基于业务信息和物流信息的业务真实性判断系统,通过第一获取模块、生成模块、关联模块、第二获取模块、第一计算模块、传输模块、返回模块、第二计算模块和判断模块的相互配合,解决了最关键的业务信息可能与网络货运平台存在一定的信息差的问题,从而提高业务信息与物流信息的匹配度,保证业务办理的真实性,保证产业互联网中信息流和物流的统一。
优选的,所述第一计算模块中,查询起始时间的计算公式如下:
Ts=Tin-ΔTdecrease
其中,Ts代表查询起始时间;Tin代表入厂时间;ΔTdecrease代表查询起始减量时间;
查询结束时间的计算公式如下:
Te=Tout+ΔTincrease
其中,Te代表查询结束时间;Tout代表出厂时间;ΔTincrease代表查询起始增量时间。
本实施例中,通过计算查询起始时间和查询结束时间,有利于后续对货物车运输轨迹的判断。
优选的,所述查询结果数据还包括GPS时间,所述车辆登记信息表还包括核定载重,所述业务信息表还包括毛重;
所述判断模块包括:
第一重判断子模块,用于若不存在所述距离小于或者等于所述查询半径,则说明查询起始增量时间导致收货地不符,则进行第二重判断;若存在所述距离小于或者等于所述查询半径,则判断结果为货运车的运输轨迹在收货地的查询范围内;
第二重判断子模块,用于判断所述GPS时间是否在所述入厂时间和所述出厂时间的区间内,若不在,则说明货运车没有运输轨迹数据,并进行第三重判断,以判断货运车没有运输轨迹数据的原因;若在,则说明货运车在所述入厂时间和所述出厂时间的区间内有结果,当所述距离大于所述查询半径,则判断实际收货地不符;
第三重判断子模块,用于判断是否存在所述核定载重大于所述毛重,若存在,则判断结果为超载拔机异常;若不存在,则判断结果为GPS设备异常。
本实施例中,通过第一重判断子模块和第二重判断子模块来判断货运车的运输轨迹是否在收货地的查询范围内,若货运车的运输轨迹不在收货地的查询范围内,则通过第三重判断子模块来判断货运车没有运输轨迹数据的原因。本方案通过三重检验逻辑,能够更精确地判断货运车实际运输过程中存在的多种异常情况。
此外,在本发明的各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施方式,可以理解的是,上述实施方式是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (6)
1.基于业务信息和物流信息的业务真实性判断方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤S1:获取磅单信息和车辆登记信息表,所述车辆登记信息表包括车牌号码;
步骤S2:基于所述磅单信息生成业务信息表,所述业务信息表包括车牌号码、入厂时间、出厂时间和收货地经纬度;
将所述业务信息表中的车牌号码和所述车辆登记信息表中的车牌号码进行关联,得到关联车牌号码;
步骤S3:获取物流匹配规则表,所述物流匹配规则表包括查询起始减量时间、查询结束增量时间和查询半径;
步骤S4:根据所述业务信息表中的入厂时间和出厂时间,以及所述物流匹配规则表中的查询起始减量时间和查询结束增量时间,计算查询起始时间和查询结束时间;
步骤S5:将所述关联车牌号码、所述查询起始时间和所述查询结束时间传输至网络货运平台,并返回查询结果数据,所述查询结果数据包括货运车经纬度;
步骤S6:计算所述货运车经纬度和所述收货地经纬度两个坐标点之间的距离,判断是否存在所述距离小于或者等于所述查询半径,并生成对应的判断结果,以判断业务的真实性。
2.根据权利要求1所述的基于业务信息和物流信息的业务真实性判断方法,其特征在于:在步骤S4中,查询起始时间的计算公式如下:
Ts=Tin-ΔTdecrease
其中,Ts代表查询起始时间;Tin代表入厂时间;ΔTdecrease代表查询起始减量时间;
查询结束时间的计算公式如下:
Te=Tout+ΔTincrease
其中,Te代表查询结束时间;Tout代表出厂时间;ΔTincrease代表查询起始增量时间。
3.根据权利要求2所述的基于业务信息和物流信息的业务真实性判断方法,其特征在于:在步骤S6中,判断是否存在所述距离小于或者等于所述查询半径,生成判断结果,具体包括以下子步骤:
若不存在所述距离小于或者等于所述查询半径,则说明查询起始增量时间导致收货地不符,则进行第二重判断;若存在所述距离小于或者等于所述查询半径,则判断结果为货运车的运输轨迹在收货地的查询范围内;
所述查询结果数据还包括GPS时间,第二重判断为判断所述GPS时间是否在所述入厂时间和所述出厂时间的区间内,若不在,则说明货运车没有运输轨迹数据,并进行第三重判断,以判断货运车没有运输轨迹数据的原因;若在,则说明货运车在所述入厂时间和所述出厂时间的区间内有结果,当所述距离大于所述查询半径,则判断实际收货地不符;
所述车辆登记信息表还包括核定载重,所述业务信息表还包括毛重,第三重判断为判断是否存在所述核定载重大于所述毛重,若存在,则判断结果为超载拔机异常;若不存在,则判断结果为GPS设备异常。
4.基于业务信息和物流信息的业务真实性判断系统,其特征在于:使用如权利要求1-3任意一项所述基于业务信息和物流信息的业务真实性判断方法,所述系统包括:
第一获取模块,用于获取磅单信息和车辆登记信息表,所述车辆登记信息表包括车牌号码;
生成模块,用于基于所述磅单信息生成业务信息表,所述业务信息表包括车牌号码、入厂时间、出厂时间和收货地经纬度;
关联模块,用于将所述业务信息表中的车牌号码和所述车辆登记信息表中的车牌号码进行关联,得到关联车牌号码;
第二获取模块,用于获取物流匹配规则表,所述物流匹配规则表包括查询起始减量时间、查询结束增量时间和查询半径;
第一计算模块,用于根据所述业务信息表中的入厂时间和出厂时间,以及所述物流匹配规则表中的查询起始减量时间和查询结束增量时间,计算查询起始时间和查询结束时间;
传输模块,用于将所述关联车牌号码、所述查询起始时间和所述查询结束时间传输至网络货运平台;
返回模块,用于返回查询结果数据,所述查询结果数据包括货运车经纬度;
第二计算模块,计算所述货运车经纬度和所述收货地经纬度两个坐标点之间的距离;
判断模块,用于判断是否存在所述距离小于或者等于所述查询半径,生成对应的判断结果,以判断业务的真实性。
5.根据权利要求1所述的基于业务信息和物流信息的业务真实性判断系统,其特征在于:所述第一计算模块中,查询起始时间的计算公式如下:
Ts=Tin-ΔTdecrease
其中,Ts代表查询起始时间;Tin代表入厂时间;ΔTdecrease代表查询起始减量时间;
查询结束时间的计算公式如下:
Te=Tout+ΔTincrease
其中,Te代表查询结束时间;Tout代表出厂时间;ΔTincrease代表查询起始增量时间。
6.根据权利要求5所述的基于业务信息和物流信息的业务真实性判断系统,其特征在于:所述查询结果数据还包括GPS时间,所述车辆登记信息表还包括核定载重,所述业务信息表还包括毛重;
所述判断模块包括:
第一重判断子模块,用于若不存在所述距离小于或者等于所述查询半径,则说明查询起始增量时间导致收货地不符,则进行第二重判断;若存在所述距离小于或者等于所述查询半径,则判断结果为货运车的运输轨迹在收货地的查询范围内;
第二重判断子模块,用于判断所述GPS时间是否在所述入厂时间和所述出厂时间的区间内,若不在,则说明货运车没有运输轨迹数据,并进行第三重判断,以判断货运车没有运输轨迹数据的原因;若在,则说明货运车在所述入厂时间和所述出厂时间的区间内有结果,当所述距离大于所述查询半径,则判断实际收货地不符;
第三重判断子模块,用于判断是否存在所述核定载重大于所述毛重,若存在,则判断结果为超载拔机异常;若不存在,则判断结果为GPS设备异常。
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