CN116523474B - 一种基于物联网及边缘计算的款箱状态控制方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于物联网及边缘计算的款箱状态控制方法及系统，其中，该系统包括：状态管理模块，用于建立并分发款箱运输任务；出库管理模块，用于接收款箱运输任务，并在出库交接时间段内完成人员的身份识别，进行至少一个目标款箱的出库；状态管理模块在完成至少一个目标款箱的交接后，将其状态调整为运输监控状态；运输管理模块，用于将至少一个目标款箱从目标网点库运输至中心库；状态管理模块还用于基于处于运输监控状态的至少一个目标款箱上传的信息执行对应操作；入库管理模块，设置在中心库，用于完成人员的身份识别，进行至少一个目标款箱的入库，将其状态调整为非运输监控状态，具有提升款箱的管理水平、智能化水平及安全性的优点。

Description

一种基于物联网及边缘计算的款箱状态控制方法及系统
技术领域
本发明涉及数据处理领域，特别涉及一种基于物联网及边缘计算的款箱状态控制方法及系统。
背景技术
现有的银行营业网点，一般设有款箱，用于存放网点日常业务工作所需的基本物品，如现金、重空凭证、贵金属、抵押物及有价票据等。现有的金融机构营业网点都设有款箱，用于存放网点日常业务工作的重要物品。
随着物联网的快速发展，银行现有的实体款箱的管理已经不能满足现实的精细化管理需求。例如，银行目前的实体款箱在入库、交接、出库等环节均未进行线上化管理，款箱物理钥匙管理难度大，风险窗口高，存在防控失效风险。
因此，需要提供一种基于物联网及边缘计算的款箱状态控制方法及系统，用于提升款箱的管理水平及智能化水平，提高款箱管理的安全性。
发明内容
本说明书实施例之一提供一种基于物联网及边缘计算的款箱状态控制系统，包括：状态管理模块，用于建立并分发款箱运输任务，其中，所述款箱运输任务至少包括出库交接时间段、多个运输管理人员、目标网点库及至少一个目标款箱；出库管理模块，设置在网点库，用于接收所述款箱运输任务，并在所述出库交接时间段内完成网点库管理人员及所述多个运输管理人员的身份识别，基于身份识别结果进行所述至少一个目标款箱的出库；所述状态管理模块还用于在完成所述至少一个目标款箱的交接后，将所述至少一个目标款箱的状态调整为运输监控状态；运输管理模块，用于将所述至少一个目标款箱从所述目标网点库运输至中心库；所述状态管理模块还用于基于处于所述运输监控状态的所述至少一个目标款箱上传的信息执行对应操作；入库管理模块，设置在所述中心库，用于进行中心库管理人员及所述多个运输管理人员的身份识别，基于身份识别结果进行所述至少一个目标款箱的入库；所述状态管理模块还用于在完成所述至少一个目标款箱的入库后，将所述至少一个目标款箱的状态调整为非运输监控状态。
在一些实施例中，所述网点库设置有多个存放柜，所述存放柜用于放置款箱，所述存放柜内设置有柜体监控装置，所述柜体监控装置用于采集所述存放柜的相关信息；所述出库管理模块包括设置在所述网点库的多个边缘计算单元及多个搬运机器人，其中，一个所述边缘计算单元对应有至少一个搬运机器人，一个所述边缘计算单元对应有至少一个所述柜体监控装置，所述多个边缘计算单元用于调度所述多个搬运机器人进行所述至少一个目标款箱的出库；所述出库管理模块还用于基于款箱的相关信息及所述存放柜的相关信息，从所述多个存放柜中确定用于存放所述款箱的目标存放柜。
在一些实施例中，所述出库管理模块基于款箱的相关信息及所述存放柜的相关信息，从所述多个存放柜中确定用于存放所述款箱的目标存放柜，包括：对于每个所述边缘计算单元，基于对应的至少一个所述柜体监控装置采集的所述存放柜的相关信息，确定候选存放柜；基于所述候选存放柜的位置信息、所述款箱的相关信息及所述候选存放柜对应的搬运机器人存取难度，确定用于存放所述款箱的目标存放柜，其中，所述款箱的相关信息至少包括所述款箱存放的物品的类型。
在一些实施例中，所述出库管理模块包括身份识别单元，所述身份识别单元用于在所述出库交接时间段内完成网点库管理人员及所述多个运输管理人员的身份识别，其中，所述身份识别单元包括数据处理装置、面部点云采集装置、图像采集装置及指纹点云采集装置，所述面部点云采集装置、所述图像采集装置及所述指纹点云采集装置与所述数据处理装置电连接。
在一些实施例中，所述身份识别单元基于以下流程进行所述网点库管理人员及所述多个运输管理人员的身份识别：所述面部点云采集装置在所述出库交接时间段内采集所述网点库管理人员的面部点云及所述多个运输管理人员的面部点云；所述图像采集装置在所述出库交接时间段内采集包含所述网点库管理人员和所述多个运输管理人员的人员图像；所述指纹点云采集装置在所述出库交接时间段内采集所述网点库管理人员的指纹点云及所述多个运输管理人员的指纹点云；所述数据处理装置在所述出库交接时间段内基于所述网点库管理人员的面部点云、所述多个运输管理人员的面部点云、所述人员图像、所述网点库管理人员的指纹点云及所述多个运输管理人员的指纹点云，进行所述网点库管理人员及所述多个运输管理人员的身份识别。
在一些实施例中，所述身份识别单元包括投影装置，所述投影装置用于在所述出库交接时间段内投影验证图像，所述图像采集装置采集的所述人员图像的背景包含所述投影装置投影的验证图像；所述数据处理装置在所述出库交接时间段内基于所述网点库管理人员的面部点云、所述多个运输管理人员的面部点云、所述人员图像、所述网点库管理人员的指纹点云及所述多个运输管理人员的指纹点云，进行所述网点库管理人员及所述多个运输管理人员的身份识别，包括：基于所述人员图像，获取背景图像，基于所述背景图像及所述验证图像，判断所述人员图像是否具备真实性；响应于所述人员图像具备真实性，基于所述网点库管理人员的面部点云、所述多个运输管理人员的面部点云、所述网点库管理人员的指纹点云及所述多个运输管理人员的指纹点云，判断所述网点库管理人员和所述多个运输管理人员是否具备交接权限。
在一些实施例中，所述款箱上设置有振动检测组件、温度检测组件及压力检测组件，所述目标款箱为所述运输监控状态时，所述目标款箱的振动检测组件、温度检测组件及压力检测组件处于开启状态，所述振动检测组件用于获取所述目标款箱的振动信息，所述温度检测组件用于获取所述目标款箱的温度信息，所述压力检测组件用于获取所述目标款箱的顶部的压力信息；所述状态管理模块基于处于所述运输监控状态的所述至少一个目标款箱上传的信息执行对应操作，包括：对于每个所述目标款箱，生成温度变化曲线、振动变化曲线及压力变化曲线，其中，所述温度变化曲线基于所述温度检测组件在目标时间段内的多个时间点获取的温度信息生成，所述振动变化曲线基于所述振动检测组件在所述目标时间段内的多个时间点获取的振动信息生成，所述压力变化曲线基于所述压力检测组件在所述目标时间段内的多个时间点获取的顶部的压力信息生成；基于所述温度变化曲线、振动变化曲线及压力变化曲线，确定所述目标款箱的安全性；基于每个所述目标款箱的安全性生成待执行安全指令。
在一些实施例中，所述基于所述温度变化曲线、振动变化曲线及压力变化曲线，所述目标款箱的安全性，包括：对所述温度变化曲线、振动变化曲线及压力变化曲线进行去噪处理，生成去噪后的振动变化曲线、去噪后的振动变化曲线及去噪后的压力变化曲线；基于所述去噪后的振动变化曲线及所述去噪后的压力变化曲线，对所述去噪后的振动变化曲线进行修正，生成修正后的振动变化曲线；基于所述修正后的振动变化曲线，确定所述目标款箱的安全性。
在一些实施例中，所述款箱上还设置有定位组件，所述目标款箱为所述运输监控状态时，所述定位组件处于开启状态，所述定位组件用于获取所述款箱的位置信息；所述运输管理模块用于基于预设运输路线将所述至少一个目标款箱从所述目标网点库运输至中心库；所述状态管理模块基于处于所述运输监控状态的所述至少一个目标款箱上传的信息执行对应操作，包括：对于每个所述目标款箱，生成实际运输路线，其中，所述实际运输路线基于所述定位组件在目标时间段内的多个时间点获取的位置信息生成；基于所述实际运输路线及所述预设运输路线，确定路线偏差度；当所述路线偏差度大于预设路线偏差度阈值时，获取所述目标款箱的至少一个关联款箱的实际运输路线及所述多个运输管理人员的运动路线；基于所述目标款箱的至少一个关联款箱的实际运输路线及所述多个运输管理人员的运动路线，确定所述目标款箱的运输异常值。
本说明书实施例之一提供一种基于物联网及边缘计算的款箱状态控制方法，包括：建立并分发款箱运输任务，其中，所述款箱运输任务至少包括出库交接时间段、多个运输管理人员、目标网点库及至少一个目标款箱；目标网点库接收所述款箱运输任务，并在所述出库交接时间段内完成网点库管理人员及所述多个运输管理人员的身份识别，基于身份识别结果进行所述至少一个目标款箱的出库；完成所述至少一个目标款箱的交接后，将所述至少一个目标款箱的状态调整为运输监控状态；将所述至少一个目标款箱从所述目标网点库运输至中心库；在运输过程中，基于处于所述运输监控状态的所述至少一个目标款箱上传的信息执行对应操作；中心库进行中心库管理人员及所述多个运输管理人员的身份识别，基于身份识别结果进行所述至少一个目标款箱的入库。
相比于现有技术，本说明书提供的一种基于物联网及边缘计算的款箱状态控制方法及系统，至少具备以下有益效果：
1、基于物联网及边缘计算的款箱状态控制系统实现了实体款箱在入库、交接、出库等环节的智能监管，提升了款箱的管理水平及智能化水平，提高了款箱管理的安全性；
2、基于款箱的相关信息及存放柜的相关信息，从多个存放柜中确定用于存放款箱的目标存放柜，可以使得网点库中多个款箱的分布更加合理；
3、先基于人员图像，获取背景图像，基于背景图像及验证图像，判断人员图像是否具备真实性，响应于人员图像具备真实性，基于网点库管理人员的面部点云、多个运输管理人员的面部点云、网点库管理人员的指纹点云及多个运输管理人员的指纹点云，判断网点库管理人员和多个运输管理人员是否具备交接权限，可以提高网点库管理人员及多个运输管理人员的身份识别的效率及准确度；
4、在完成至少一个目标款箱的交接后，将至少一个目标款箱的状态调整为运输监控状态，可以实现在款箱运输过程中，目标款箱状态的实时监控。
附图说明
本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：
图1是根据本说明书一些实施例所示的基于物联网及边缘计算的款箱状态控制系统的模块示意图；
图2是根据本说明书一些实施例所示的进行网点库管理人员及多个运输管理人员的身份识别的流程示意图；
图3是根据本说明书一些实施例所示的基于物联网及边缘计算的款箱状态控制方法的流程示意图。
实施方式
为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。
应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。
如本说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。
本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。
图1是根据本说明书一些实施例所示的基于物联网及边缘计算的款箱状态控制系统的模块示意图，如图1所示，基于物联网及边缘计算的款箱状态控制系统可以包括状态管理模块、出库管理模块、运输管理模块及入库管理模块。
状态管理模块可以用于建立并分发款箱运输任务。
其中，款箱运输任务至少包括出库交接时间段、多个运输管理人员、目标网点库及至少一个目标款箱。运输管理人员即为执行本次款箱运输任务的人员，目标网点库即为放置本次款箱运输任务的目标款箱的网点库。
在一些实施例中，网点库终端可以向状态管理模块发起款箱运输请求，其中，款箱运输请求可以包括出库交接时间段、目标网点库及至少一个目标款箱。状态管理模块接收到款箱运输请求后，可以确定执行本次款箱运输任务的多个运输管理人员。例如，状态管理模块接收到款箱运输请求后，可以向运输管理模块请求候选运输管理人员列表，并基于候选运输管理人员列表确定多个运输管理人员，其中，候选运输管理人员列表记载有多个可以在出库交接时间段执行款箱运输任务的运输管理人员。状态管理模块可以基于候选运输管理人员的历史运输记录，确定用于在出库交接时间段执行款箱运输任务的运输管理人员。仅作为示例的，状态管理模块可以基于候选运输管理人员的已完成的运输任务的总数及已完成的从该目标网点库运输至中心库的款箱运输任务的总数，确定候选运输管理人员的运输分值，将运输分值较大的候选运输管理人员作为执行本次款箱运输任务的人员。
可以基于以下公式计算候选运输管理人员的运输分值：
其中，Si为第i个候选运输管理人员的运输分值，a1、a2为预设权重，Ni1为第i个候选运输管理人员已完成的运输任务的总数，Ni2为第i个候选运输管理人员已完成的从该目标网点库运输至中心库的款箱运输任务的总数。
在一些实施例中，确定执行本次款箱运输任务的多个运输管理人员后，状态管理模块可以建立分发款箱运输任务，并将分发款箱运输任务分发至目标网点库的终端及多个运输管理人员的终端。
出库管理模块设置在网点库，可以用于接收款箱运输任务，并在出库交接时间段内完成网点库管理人员及多个运输管理人员的身份识别，基于身份识别结果进行至少一个目标款箱的出库。
在一些实施例中，出库管理模块包括身份识别单元，身份识别单元用于在出库交接时间段内完成网点库管理人员及多个运输管理人员的身份识别，其中，身份识别单元包括数据处理装置、面部点云采集装置、图像采集装置及指纹点云采集装置，面部点云采集装置、图像采集装置及指纹点云采集装置与数据处理装置电连接。
图2是根据本说明书一些实施例所示的进行网点库管理人员及多个运输管理人员的身份识别的流程示意图，如图2所示，在一些实施例中，身份识别单元基于以下流程进行网点库管理人员及多个运输管理人员的身份识别：
面部点云采集装置在出库交接时间段内采集网点库管理人员的面部点云及多个运输管理人员的面部点云；
图像采集装置在出库交接时间段内采集包含网点库管理人员和多个运输管理人员的人员图像；
指纹点云采集装置在出库交接时间段内采集网点库管理人员的指纹点云及多个运输管理人员的指纹点云；
数据处理装置在出库交接时间段内基于网点库管理人员的面部点云、多个运输管理人员的面部点云、人员图像、网点库管理人员的指纹点云及多个运输管理人员的指纹点云，进行网点库管理人员及多个运输管理人员的身份识别。
在一些实施例中，身份识别单元包括投影装置，投影装置用于在出库交接时间段内投影验证图像，图像采集装置采集的人员图像的背景包含投影装置投影的验证图像。身份识别单元还可以包括拍摄角度调整装置、扫描角度调整装置、投影角度调整装置，拍摄角度调整装置用于调整图像采集装置的拍摄角度，扫描角度调整装置可以用于调整面部点云采集装置的扫描角度，投影角度调整装置可以用于调整投影装置的投影角度。
在一些实施例中，图像采集装置可以先采集包含网点库管理人员和多个运输管理人员的人员预图像，数据处理装置可以对人员预图像进行识别，确定预图像中人脸的位置，并进一步基于预图像中人脸的位置确定目标拍摄角度、目标扫描角度及目标投影角度，拍摄角度调整装置根据目标拍摄角度调整图像采集装置的拍摄角度，扫描角度调整装置根据目标扫描角度调整面部点云采集装置的扫描角度，投影角度调整装置根据目标投影角度调整投影装置的投影角度。可以理解的，图像采集装置在目标拍摄角度获取的人员图像中网点库管理人员和多个运输管理人员的人脸更加完整及清晰，面部点云采集装置在目标扫描角度获取的网点库管理人员的面部点云和多个运输管理人员的面部点云更加完整。
在一些实施例中，数据处理装置可以通过以下流程基于预图像中人脸的位置确定目标拍摄角度及目标投影角度：
基于预图像中人脸的位置，确定人脸最高位置与拍摄区域的上侧边界之间的距离（也可称为第一距离）；
基于预图像中人脸的位置，确定最左侧人脸与拍摄区域的左侧边界之间的距离（也可称为第二距离）；
基于预图像中人脸的位置，确定最右侧人脸与拍摄区域的右侧边界之间的距离（也可称为第三距离）；
基于第一距离和预设投影预留高度，确定图像采集装置的目标俯仰角度，可以理解的，目标俯仰角度下，人脸最高位置与拍摄区域的上侧边界之间的距离近似为第一距离和预设投影预留高度之和，实现有充足的留白空间用于投影验证图像；
基于第二距离及第三距离，确定图像采集装置的目标水平角度，其中，目标拍摄角度由目标俯仰角度和目标水平角度组成，在目标水平角度下，网点库管理人员和多个运输管理人员较为居中；
基于图像采集装置的俯仰角度确定投影装置的俯仰角度，使得验证图像在预设投影预留高度对应的空间内进行投影；
基于图像采集装置的目标水平角度确定投影装置的水平角度，使得验证图像位于较为居中的位置。
在一些实施例中，验证图像可以为某种颜色的字符，数据处理装置可以基于款箱运输任务的相关信息生成验证图像的字符。例如，数据处理装置可以对出库交接时间段、多个运输管理人员、目标网点库及至少一个目标款箱进行编码，生成验证图像的字符，并可以随机确定验证图像的字符的颜色。
如图2所示，在一些实施例中，数据处理装置在出库交接时间段内基于网点库管理人员的面部点云、多个运输管理人员的面部点云、人员图像、网点库管理人员的指纹点云及多个运输管理人员的指纹点云，进行网点库管理人员及多个运输管理人员的身份识别，包括：
基于人员图像，获取背景图像，基于背景图像及验证图像，判断人员图像是否具备真实性；
响应于人员图像具备真实性，基于网点库管理人员的面部点云、多个运输管理人员的面部点云、网点库管理人员的指纹点云及多个运输管理人员的指纹点云，判断网点库管理人员和多个运输管理人员是否具备交接权限。
具体的，数据处理装置可以根据目标拍摄角度和目标扫描角度，确定人员图像中验证图像所在区域，从人员图像中截取背景图像，计算背景图像及验证图像之间的相似度，当背景图像及验证图像之间的相似度大于预设相似度阈值时，判断人员图像具备真实性。数据处理装置可以网点库管理人员的面部点云、多个运输管理人员的面部点云、网点库管理人员的指纹点云及多个运输管理人员的指纹点云与预存的网点库管理人员的面部点云、多个运输管理人员的面部点云、网点库管理人员的指纹点云及多个运输管理人员的指纹点云之间相似度，确定网点库管理人员和多个运输管理人员是否具备交接权限。
在一些实施例中，网点库设置有多个存放柜，存放柜用于放置款箱，存放柜内设置有柜体监控装置，柜体监控装置用于采集存放柜的相关信息。
在一些实施例中，出库管理模块包括设置在网点库的多个边缘计算单元及多个搬运机器人，其中，一个边缘计算单元对应有至少一个搬运机器人，一个边缘计算单元对应有至少一个柜体监控装置，多个边缘计算单元用于调度多个搬运机器人进行至少一个目标款箱的出库。
边缘计算单元可以为各种形式的数字电子的计算机设备，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。边缘计算单元还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
边缘计算单元包括计算单元，其可以根据存储在只读存储器（ROM）中的计算机程序或者从存储单元加载到随机访问存储器（RAM）中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM中，还可存储设备操作所需的各种程序和数据。计算单元、ROM以及RAM 通过总线彼此相连。输入/输出（I/O）接口也连接至总线。
边缘计算单元中的多个部件连接至I/O接口，包括：输入单元、输出单元、存储单元以及通信单元。输入单元可以是能向边缘计算单元输入信息的任何类型的设备，输入单元可以接收输入的数字或字符信息，以及产生与边缘计算单元的用户设置和/或功能控制有关的键信号输入。输出单元可以是能呈现信息的任何类型的设备，并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。存储单元可以包括但不限于磁盘、光盘。通信单元允许边缘计算单元通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据，并且可以包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信设备、无线通信收发机和/或芯片组，例如蓝牙TM设备、WiFi设备、WiMax设备、蜂窝通信设备和/或类似物。
计算单元可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元的一些示例包括但不限于中央处理单元（CPU）、图形处理单元（GPU）、各种专用的人工智能（AI）计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器（DSP）、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元执行上文所描述的各个方法和处理。
在一些实施例中，出库管理模块还用于基于款箱的相关信息及存放柜的相关信息，从多个存放柜中确定用于存放款箱的目标存放柜。
具体的，出库管理模块基于款箱的相关信息及存放柜的相关信息，从多个存放柜中确定用于存放款箱的目标存放柜，包括：
对于每个边缘计算单元，基于对应的至少一个柜体监控装置采集的存放柜的相关信息，确定候选存放柜，例如，将处于空置状态的存放柜作为候选存放柜；
基于候选存放柜的位置信息（例如，水平位置坐标、高度等）、款箱的相关信息及候选存放柜对应的搬运机器人存取难度，确定用于存放款箱的目标存放柜，其中，款箱的相关信息至少包括款箱存放的物品的类型（例如，现金、重空凭证、贵金属、抵押物及有价票据等）。
在一些实施例中，搬运机器人存取难度可以表现为完成从候选存放柜中取出款箱所需执行的命令的条数。仅作为示例，边缘计算单元可以基于候选存放柜的高度确定候选存放柜对应的搬运机器人存取难度，并基于候选存放柜的水平位置坐标确定候选存放柜对应的搬运机器人的搬运路线长度，基于款箱存放的物品的类型，确定款箱的存取频率，基于款箱的存取频率、候选存放柜对应的搬运机器人存取难度及候选存放柜对应的搬运机器人的搬运路线长度，确定用于存放款箱的目标存放柜。可以理解的，款箱的存取频率越高，用于存放该款箱的候选存放柜对应的搬运机器人存取难度越小和/或搬运机器人的搬运路线长度越短。
状态管理模块还用于在完成至少一个目标款箱的交接后，将至少一个目标款箱的状态调整为运输监控状态。
运输管理模块用于基于预设运输路线将至少一个目标款箱从目标网点库运输至中心库。
在一些实施例中，款箱上设置有振动检测组件、温度检测组件及压力检测组件，目标款箱为运输监控状态时，目标款箱的振动检测组件、温度检测组件及压力检测组件处于开启状态，振动检测组件用于获取目标款箱的振动信息，温度检测组件用于获取目标款箱的温度信息，压力检测组件用于获取目标款箱的顶部的压力信息。
状态管理模块还用于基于处于运输监控状态的至少一个目标款箱上传的信息执行对应操作。
具体的，状态管理模块基于处于运输监控状态的至少一个目标款箱上传的信息执行对应操作，包括：
对于每个目标款箱，
生成温度变化曲线、振动变化曲线及压力变化曲线，其中，温度变化曲线基于温度检测组件在目标时间段内的多个时间点获取的温度信息生成，振动变化曲线基于振动检测组件在目标时间段内的多个时间点获取的振动信息生成，压力变化曲线基于压力检测组件在目标时间段内的多个时间点获取的顶部的压力信息生成；
基于温度变化曲线、振动变化曲线及压力变化曲线，确定目标款箱的安全性；
基于每个目标款箱的安全性生成待执行安全指令。
在一些实施例中，状态管理模块基于温度变化曲线、振动变化曲线及压力变化曲线，目标款箱的安全性，包括：
对温度变化曲线、振动变化曲线及压力变化曲线进行去噪处理，生成去噪后的振动变化曲线、去噪后的振动变化曲线及去噪后的压力变化曲线；
基于去噪后的振动变化曲线及去噪后的压力变化曲线，对去噪后的振动变化曲线进行修正，生成修正后的振动变化曲线；
基于修正后的振动变化曲线，确定目标款箱的安全性。
具体的，可以先对温度变化曲线、振动变化曲线及压力变化曲线进行去噪处理，获取去除噪声数据后的缺失温度变化曲线、缺失振动变化曲线及缺失压力变化曲线。在含缺失数据的情况下，原始数据集（即缺失温度变化曲线、缺失振动变化曲线及缺失压力变化曲线）X的不完整形式表示为。设/>为/>对应的掩码矩阵，d为温度变化曲线、振动变化曲线或压力变化曲线包含的时间点的总数。X、/>、M之间对应关系如下：
其中，表示缺失数据，/>为第i条变化曲线中第j个时间点对应的数据，/>为第i条变化曲线中第j个时间点对应的掩码。
由于GAN无法接受非数输入，给出一个服从标准正态分布的随机噪声矩阵，用/>替换原有的/>，/>表示元素相乘。生成器G将缺失的数据集/>、掩码矩阵M、随机噪声矩阵N作为输入：
其中，是生成器G的输出数据集，G会为/>中的每个/>生成一个对应的估计值。为了不改变真实值，使用/>替换/>中相对应的缺失元素，获得的补全后的缺失温度变化曲线、补全后的振动变化曲线及补全后的压力变化曲线用/>表示：
。
在一些实施例中，状态管理模块可以将补全后的振动变化曲线分解为至少一个内涵模态分量和一个残差；
通过曲线修正模型基于补全后的缺失温度变化曲线、补全后的压力变化曲线、至少一个内涵模态分量和一个残差，生成修正后的振动变化曲线。其中，曲线修正模型可以包括但不限于神经网络（NN）、卷积神经网络（CNN）、深度神经网络（DNN）、循环神经网络（RNN）等或其任意组合，例如，曲线修正模型可以为卷积神经网络和深度神经网络组合形成的模型。
在一些实施例中，状态管理模块可以对修正后的振动变化曲线进行分析，确定修正后的振动变化曲线的时域特征和频域特征，其中，时域特征可以包括修正后的振动变化曲线的均值、均方值、方差和/或峰值，频域特征可以包括修正后的振动变化曲线在不同频率下的振幅、功率、强度和/或相位。状态管理模块可以通过振动异常确定模型基于修正后的振动变化曲线的时域特征和频域特征确定目标款箱的安全分值，其中，振动异常确定模型可以包括但不限于神经网络（NN）、卷积神经网络（CNN）、深度神经网络（DNN）、循环神经网络（RNN）等或其任意组合，例如，振动异常确定模型可以为卷积神经网络和深度神经网络组合形成的模型。可以理解的，当目标款箱的安全分值小于预设安全分值阈值时，可以判断目标款箱振动异常，例如，运输目标款箱的车辆可能发生故障、目标款箱可能收到其它外力的攻击等。
在一些实施例中，款箱上还设置有定位组件，目标款箱为运输监控状态时，定位组件处于开启状态，定位组件用于获取款箱的位置信息。
在一些实施例中，状态管理模块基于处于运输监控状态的至少一个目标款箱上传的信息执行对应操作，包括：
对于每个目标款箱，
生成实际运输路线，其中，实际运输路线基于定位组件在目标时间段内的多个时间点获取的位置信息生成；
基于实际运输路线及预设运输路线，确定路线偏差度，例如，可以基于以下公式确定路线偏差度：
其中，为路线偏差度，/>为实际运输路线及预设运输路线重叠度，n为预设参数。
当路线偏差度大于预设路线偏差度阈值时，获取目标款箱的至少一个关联款箱的实际运输路线及多个运输管理人员的运动路线；
基于目标款箱的至少一个关联款箱的实际运输路线及多个运输管理人员的运动路线，确定目标款箱的运输异常值，其中，目标款箱的关联款箱可以为本次款箱运输任务包含的其它目标款箱。
可以理解的，当目标款箱的至少一个关联款箱的实际运输路线与目标款箱的实际运输路线的重叠度大于第二预设重叠度阈值且多个运输管理人员的运动路线与目标款箱的实际运输路线的重叠度小于或等于第二预设重叠度阈值时，可以判断本次款箱运输任务对应的目标款箱被盗，发送预警信息至相关用户终端进行提示，同时，提高定位组件采集信息的频率，保证目标款箱的位置的实时性。
当目标款箱的至少一个关联款箱的实际运输路线与目标款箱的实际运输路线的重叠度大于第二预设重叠度阈值且多个运输管理人员的运动路线与目标款箱的实际运输路线的重叠度大于第二预设重叠度阈值时，可以判断运输路线进行了改变，基于至少一个关联款箱的实际运输路线及道路情况更新预设运输路线，并将更新后的预设运输路线发送至多个运输管理人员使用的终端。
入库管理模块设置在中心库，可以用于进行中心库管理人员及多个运输管理人员的身份识别，基于身份识别结果进行至少一个目标款箱的入库。
状态管理模块还用于在完成至少一个目标款箱的入库后，将至少一个目标款箱的状态调整为非运输监控状态。
图3是根据本说明书一些实施例所示的基于物联网及边缘计算的款箱状态控制方法的流程示意图，如图3所示，基于物联网及边缘计算的款箱状态控制方法可以包括以下步骤。
步骤310，建立并分发款箱运输任务；
其中，款箱运输任务至少包括出库交接时间段、多个运输管理人员、目标网点库及至少一个目标款箱；
步骤320，目标网点库接收款箱运输任务，并在出库交接时间段内完成网点库管理人员及多个运输管理人员的身份识别，基于身份识别结果进行至少一个目标款箱的出库；
步骤330，完成至少一个目标款箱的交接后，将至少一个目标款箱的状态调整为运输监控状态；
步骤340，将至少一个目标款箱从目标网点库运输至中心库；
步骤350，在运输过程中，基于处于运输监控状态的至少一个目标款箱上传的信息执行对应操作；
步骤360，中心库进行中心库管理人员及多个运输管理人员的身份识别，基于身份识别结果进行至少一个目标款箱的入库。
在一些实施例中，基于物联网及边缘计算的款箱状态控制方法可以有基于物联网及边缘计算的款箱状态控制系统执行，关于基于物联网及边缘计算的款箱状态控制方法的更多描述可以参见图1、图2及其相关描述，此处不再赘述。
上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。
同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。
同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。

Claims (7)

1.一种基于物联网及边缘计算的款箱状态控制系统，其特征在于，包括：
状态管理模块，用于建立并分发款箱运输任务，其中，所述款箱运输任务至少包括出库交接时间段、多个运输管理人员、目标网点库及至少一个目标款箱；
出库管理模块，设置在网点库，用于接收所述款箱运输任务，并在所述出库交接时间段内完成网点库管理人员及所述多个运输管理人员的身份识别，基于身份识别结果进行所述至少一个目标款箱的出库；
所述状态管理模块还用于在完成所述至少一个目标款箱的交接后，将所述至少一个目标款箱的状态调整为运输监控状态；
运输管理模块，用于将所述至少一个目标款箱从所述目标网点库运输至中心库；
所述状态管理模块还用于基于处于所述运输监控状态的所述至少一个目标款箱上传的信息执行对应操作；
入库管理模块，设置在所述中心库，用于进行中心库管理人员及所述多个运输管理人员的身份识别，基于身份识别结果进行所述至少一个目标款箱的入库；
所述状态管理模块还用于在完成所述至少一个目标款箱的入库后，将所述至少一个目标款箱的状态调整为非运输监控状态；
所述网点库设置有多个存放柜，所述存放柜用于放置款箱，所述存放柜内设置有柜体监控装置，所述柜体监控装置用于采集所述存放柜的相关信息；
所述出库管理模块包括设置在所述网点库的多个边缘计算单元及多个搬运机器人，其中，一个所述边缘计算单元对应有至少一个搬运机器人，一个所述边缘计算单元对应有至少一个所述柜体监控装置，所述多个边缘计算单元用于调度所述多个搬运机器人进行所述至少一个目标款箱的出库；
所述出库管理模块还用于基于款箱的相关信息及所述存放柜的相关信息，从所述多个存放柜中确定用于存放所述款箱的目标存放柜；
所述出库管理模块包括身份识别单元，所述身份识别单元用于在所述出库交接时间段内完成网点库管理人员及所述多个运输管理人员的身份识别，其中，所述身份识别单元包括数据处理装置、面部点云采集装置、图像采集装置及指纹点云采集装置，所述面部点云采集装置、所述图像采集装置及所述指纹点云采集装置与所述数据处理装置电连接；
所述款箱上设置有振动检测组件、温度检测组件及压力检测组件，所述目标款箱为所述运输监控状态时，所述目标款箱的振动检测组件、温度检测组件及压力检测组件处于开启状态，所述振动检测组件用于获取所述目标款箱的振动信息，所述温度检测组件用于获取所述目标款箱的温度信息，所述压力检测组件用于获取所述目标款箱的顶部的压力信息；
所述状态管理模块基于处于所述运输监控状态的所述至少一个目标款箱上传的信息执行对应操作，包括：
对于每个所述目标款箱，
生成温度变化曲线、振动变化曲线及压力变化曲线，其中，所述温度变化曲线基于所述温度检测组件在目标时间段内的多个时间点获取的温度信息生成，所述振动变化曲线基于所述振动检测组件在所述目标时间段内的多个时间点获取的振动信息生成，所述压力变化曲线基于所述压力检测组件在所述目标时间段内的多个时间点获取的顶部的压力信息生成；
基于所述温度变化曲线、振动变化曲线及压力变化曲线，确定所述目标款箱的安全性；
基于每个所述目标款箱的安全性生成待执行安全指令。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网及边缘计算的款箱状态控制系统，其特征在于，所述出库管理模块基于款箱的相关信息及所述存放柜的相关信息，从所述多个存放柜中确定用于存放所述款箱的目标存放柜，包括：
对于每个所述边缘计算单元，基于对应的至少一个所述柜体监控装置采集的所述存放柜的相关信息，确定候选存放柜；
基于所述候选存放柜的位置信息、所述款箱的相关信息及所述候选存放柜对应的搬运机器人存取难度，确定用于存放所述款箱的目标存放柜，其中，所述款箱的相关信息至少包括所述款箱存放的物品的类型。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网及边缘计算的款箱状态控制系统，其特征在于，所述身份识别单元基于以下流程进行所述网点库管理人员及所述多个运输管理人员的身份识别：
所述面部点云采集装置在所述出库交接时间段内采集所述网点库管理人员的面部点云及所述多个运输管理人员的面部点云；
所述图像采集装置在所述出库交接时间段内采集包含所述网点库管理人员和所述多个运输管理人员的人员图像；
所述指纹点云采集装置在所述出库交接时间段内采集所述网点库管理人员的指纹点云及所述多个运输管理人员的指纹点云；
所述数据处理装置在所述出库交接时间段内基于所述网点库管理人员的面部点云、所述多个运输管理人员的面部点云、所述人员图像、所述网点库管理人员的指纹点云及所述多个运输管理人员的指纹点云，进行所述网点库管理人员及所述多个运输管理人员的身份识别。
4.根据权利要求3所述的一种基于物联网及边缘计算的款箱状态控制系统，其特征在于，所述身份识别单元包括投影装置，所述投影装置用于在所述出库交接时间段内投影验证图像，所述图像采集装置采集的所述人员图像的背景包含所述投影装置投影的验证图像；
所述数据处理装置在所述出库交接时间段内基于所述网点库管理人员的面部点云、所述多个运输管理人员的面部点云、所述人员图像、所述网点库管理人员的指纹点云及所述多个运输管理人员的指纹点云，进行所述网点库管理人员及所述多个运输管理人员的身份识别，包括：
基于所述人员图像，获取背景图像，基于所述背景图像及所述验证图像，判断所述人员图像是否具备真实性；
响应于所述人员图像具备真实性，基于所述网点库管理人员的面部点云、所述多个运输管理人员的面部点云、所述网点库管理人员的指纹点云及所述多个运输管理人员的指纹点云，判断所述网点库管理人员和所述多个运输管理人员是否具备交接权限。
5.根据权利要求1所述的一种基于物联网及边缘计算的款箱状态控制系统，其特征在于，所述基于所述温度变化曲线、振动变化曲线及压力变化曲线，确定所述目标款箱的安全性，包括：
对所述温度变化曲线、振动变化曲线及压力变化曲线进行去噪处理，生成去噪后的振动变化曲线、去噪后的振动变化曲线及去噪后的压力变化曲线；
基于所述去噪后的振动变化曲线及所述去噪后的压力变化曲线，对所述去噪后的振动变化曲线进行修正，生成修正后的振动变化曲线；
基于所述修正后的振动变化曲线，确定所述目标款箱的安全性。
6.根据权利要求5所述的一种基于物联网及边缘计算的款箱状态控制系统，其特征在于，所述款箱上还设置有定位组件，所述目标款箱为所述运输监控状态时，所述定位组件处于开启状态，所述定位组件用于获取所述款箱的位置信息；
所述运输管理模块用于基于预设运输路线将所述至少一个目标款箱从所述目标网点库运输至中心库；
所述状态管理模块基于处于所述运输监控状态的所述至少一个目标款箱上传的信息执行对应操作，包括：
对于每个所述目标款箱，
生成实际运输路线，其中，所述实际运输路线基于所述定位组件在目标时间段内的多个时间点获取的位置信息生成；
基于所述实际运输路线及所述预设运输路线，确定路线偏差度；
当所述路线偏差度大于预设路线偏差度阈值时，获取所述目标款箱的至少一个关联款箱的实际运输路线及所述多个运输管理人员的运动路线；
基于所述目标款箱的至少一个关联款箱的实际运输路线及所述多个运输管理人员的运动路线，确定所述目标款箱的运输异常值。
7.一种基于物联网及边缘计算的款箱状态控制方法，其特征在于，包括：
建立并分发款箱运输任务，其中，所述款箱运输任务至少包括出库交接时间段、多个运输管理人员、目标网点库及至少一个目标款箱；
目标网点库接收所述款箱运输任务，并在所述出库交接时间段内完成网点库管理人员及所述多个运输管理人员的身份识别，基于身份识别结果进行所述至少一个目标款箱的出库；
完成所述至少一个目标款箱的交接后，将所述至少一个目标款箱的状态调整为运输监控状态；
将所述至少一个目标款箱从所述目标网点库运输至中心库；
在运输过程中，基于处于所述运输监控状态的所述至少一个目标款箱上传的信息执行对应操作；
中心库进行中心库管理人员及所述多个运输管理人员的身份识别，基于身份识别结果进行所述至少一个目标款箱的入库；
在完成所述至少一个目标款箱的入库后，将所述至少一个目标款箱的状态调整为非运输监控状态；
所述网点库设置有多个存放柜，所述存放柜用于放置款箱，所述存放柜内设置有柜体监控装置，所述柜体监控装置用于采集所述存放柜的相关信息；
所述网点库设置有多个边缘计算单元及多个搬运机器人，其中，一个所述边缘计算单元对应有至少一个搬运机器人，一个所述边缘计算单元对应有至少一个所述柜体监控装置，所述多个边缘计算单元用于调度所述多个搬运机器人进行所述至少一个目标款箱的出库；
所述方法还包括：
基于款箱的相关信息及所述存放柜的相关信息，从所述多个存放柜中确定用于存放所述款箱的目标存放柜；
所述在所述出库交接时间段内完成网点库管理人员及所述多个运输管理人员的身份识别，包括：
基于数据处理装置、面部点云采集装置、图像采集装置及指纹点云采集装置在所述出库交接时间段内完成网点库管理人员及所述多个运输管理人员的身份识别，其中，所述面部点云采集装置、所述图像采集装置及所述指纹点云采集装置与所述数据处理装置电连接；
所述款箱上设置有振动检测组件、温度检测组件及压力检测组件，所述目标款箱为所述运输监控状态时，所述目标款箱的振动检测组件、温度检测组件及压力检测组件处于开启状态，所述振动检测组件用于获取所述目标款箱的振动信息，所述温度检测组件用于获取所述目标款箱的温度信息，所述压力检测组件用于获取所述目标款箱的顶部的压力信息；
基于处于所述运输监控状态的所述至少一个目标款箱上传的信息执行对应操作，包括：
对于每个所述目标款箱，
生成温度变化曲线、振动变化曲线及压力变化曲线，其中，所述温度变化曲线基于所述温度检测组件在目标时间段内的多个时间点获取的温度信息生成，所述振动变化曲线基于所述振动检测组件在所述目标时间段内的多个时间点获取的振动信息生成，所述压力变化曲线基于所述压力检测组件在所述目标时间段内的多个时间点获取的顶部的压力信息生成；
基于所述温度变化曲线、振动变化曲线及压力变化曲线，确定所述目标款箱的安全性；
基于每个所述目标款箱的安全性生成待执行安全指令。
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