CN117151332B - 一种基于大数据的智能食品运输监测系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及电通信技术领域，具体涉及一种基于大数据的智能食品运输监测系统，包括采集层、分析层及评控层；食品运输路线及运输配置通过采集层上传，采集层基于食品运输路线及运输配置设计图像采集方案，应用图像采集方案采集食品运输路线沿途图像及运输状态数据，并对采集的图像数据及运输状态数据进行储存，本发明能够通过采集食品运输设备运输食品过程中的路径图像来分析判定食品运输设备是否按照运输路线进行运输，从而以此确保了食品运输设备的食品运输路线安全，进一步的对食品运输设备的车箱内部状态进行监测，并加以评估的方式实现车箱内部环境状态的智能控制，使食品运输设备的车箱内部状态趋于安全稳定，保证了运输食品的安全。

Description

一种基于大数据的智能食品运输监测系统
技术领域
本发明涉及电通信技术领域，具体涉及一种基于大数据的智能食品运输监测系统。
背景技术
食品物流是食品流通，但随着经济的发展，它所指的范围非常广泛，包括食品运输、储存、配送、装卸、保管、物流信息管理等一系列活动。
申请号为202010824838.8的发明专利中公开一种基于大数据的水产品运输环境智能监测调控系统，其特征在于：包括鱼群种类图像采集分类模块、运输鱼群密度分析模块、水体溶氧量分析统计模块、运输环境水质检测模块、水质波动检测模块、水质波动分析模块、参数数据库、总控服务器、充氧模块、显示终端和语音提示终端，所述运输鱼群密度分析模块与鱼群种类图像采集分类模块连接，水体溶氧量分析统计模块与运输鱼群密度分析模块连接，总控服务器分别与运输环境水质检测模块、参数数据库、充氧模块、显示终端和语音提示终端连接，水质波动分析模块分别与水质波动检测模块和总控服务器连接：所述参数数据库，存储各种类鱼的外形特征，存储各种类鱼需要的水溶氧量标准临界值和该水溶氧量标准临界值对应的标准鱼群密度，存储标准水质参数，存储各安全等级水质环境对应的运输环境适宜度系数范围，存储运输前的原始运输环境适宜度系数，存储安全运输水质波动系数及安全运输水质波动系数对应的安全运输车速度范围和振动位移范围，并存储各种类鱼的水溶氧量影响系数。
该申请在于解决：“水产品在运输过程中，因暂养密度高，运输时间长，路途颠簸、缺乏足够的水处理设备，水质极易恶化，进而造成水产品受伤和死亡，因此对水产品运输环境进行监测调节对提高水产品鲜活度具有重大意义。”的问题。
然而，食品运输过程中，食品运输环境及按要求运输路线运输同样也是重要的一环，运输食品的安全与运输环境及运输路线所带来的运输时长息息相关，目前并没有一种食品运输监测系统能够结合运输线路及运输环境对食品运输的过程进行安全监测。
发明内容
针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了一种基于大数据的智能食品运输监测系统，解决了上述背景技术中提出的技术问题。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
一种基于大数据的智能食品运输监测系统，包括采集层、分析层及评控层；
食品运输路线及运输配置通过采集层上传，采集层基于食品运输路线及运输配置设计图像采集方案，应用图像采集方案采集食品运输路线沿途图像及运输状态数据，并对采集的图像数据及运输状态数据进行储存，分析层通过采集层中储存的图像数据分析图像相似度，并分析运输状态数据变更风险值，评控层基于图像相似度及运输状态数据评估运输食品安全指数，并参考运输状态数据变更风险值控制食品运输设备的装载车箱，对车箱内部环境进行调控；
所述分析层包括选择模块及比对模块，选择模块用于在储存模块中选择图像数据，比对模块用于比对选择模块中选择的图像数据相似度；
所述运输食品安全指数通过下式进行求取，公式为：
；
式中：为图像数据的相似度求取结果中符合判定阈值的图像数据的数量；/>为用于求取相似度的图像数据的数量；/>为基于食品运输路线的系统评控层中控制模块运行次数；/>为运输状态数据变更风险值输出数量；/>为诱导因子，，式中/>表示食品运输路线中城市或道路路段食品运输时的环境温度，食品运输路线中始发城市或道路至目的地城市或道路以1，2，...，x-1，x；
其中，判定阈值通过系统端用户手动设定，判定阈值初始设定为：≥80%，所述判定阈值服从采集的图像数据中道路图像占比越大判定阈值越大的设定逻辑。
更进一步地，所述采集层包括上传模块、采集模块及储存模块，上传模块用于上传食品运输路线及食品运输配置数据，采集模块用于采集食品运输路线沿途图像数据，储存模块用于储存上传模块及采集模块中上传、采集的数据内容；
其中，上传模块中上传的食品运输路线由若干组城市名称、道路名称按其相邻城市或道路连接组成，上传模块中上传的食品运输配置包括：运输食品的质量、运输任务的起止时间戳、运输食品的储藏温度，采集模块有若干组摄像头所集成，且所述摄像头部署安装于运输设备的两侧，摄像头采集图像通过无线网络实时向采集模块发送，采集模块接收图像数据后进一步向储存模块转发，于储存模块中储存。
更进一步地，所述采集模块还用于接收运输设备的装载车箱内部温度监测数据，装载车箱内部温度监测数据即运输状态数据，采集模块接收的温度监测数据与摄像头采集的图像数据一同向采集模块反馈，所述采集模块运行初始阶段由系统端用户手动设定有采集周期，采集模块中摄像头根据采集周期执行图像数据的采集及温度监测数据的接收；
其中，系统端用户手动设定有采集周期即设计的采集方案，所述储存模块中储存的图像数据均包含有图像数据采集时的时间戳，所述采集模块还用于定位食品运输设备的实时位置信息，采集模块定位到的食品运输设备实时位置信息以食品运输路线中任一城市名称或道路名称进行表示。
更进一步地，所述储存模块中储存的数据内容，以每次食品运输路线行驶结束作为一组周期，对数据内容进行区别储存，选择模块于储存模块中选择图像数据时，由系统端用户以最新周期中包含的图像数据中任意一组图像数据进行选择，选择模块进一步根据系统端用户选择的图像数据采集时间戳分析图像数据所属城市或道路，并根据分析所得的所属城市或道路，及图像数据采集时间戳，于储存模块中进一步获取除最新一组周期外，其他周期内所有选择图像数据所属城市或道路所对应的图像数据，比对模块进一步以系统端用户选择的图像数据作为相似度比对目标，对选择模块中获取图像数据依次进行相似度比较；
其中，所述选择模块所在分析层由系统端用户手动控制执行重复运行的操作。
更进一步地，所述图像数据的相似度通过下式进行求取，公式为：
；
式中：为图像h1及h2之间的相似度；/>为图像对应直方图的区间个数；/>为第i个区间内，两组图像像素点矩阵中相交的像素点个数；
其中，∈（0，1），/>值越大表示两组图像相似度越高，所述图像数据对应直方图的区间通过对图像数据进行划分进行设定，对于图像数据的划分操作由系统端用户手动设定划分位置，且图像数据在划分时，遵循横向划分、等距划分的划分逻辑。
更进一步地，所述图像数据的相似度在求取时，或以系统端用户划分的区间进行依次的相似度求取，并基于各组相似度求取结果，对相似度求取结果进一步求精，求精结果或用作图像数据的相似度，公式为：
；
式中：、/> 及/>为图像数据h1分割后的各区间；/>、/> 及/>图像数据h2分割后的各区间，n为分割区间的序号，q∈n，q=1，2，...，n-1，n，q值与分割区间高度成正比，q=1时，对应的分隔区间为最下方分割区间。
更进一步地，所述比对模块运行阶段通过选择模块于储存模块中获取食品运输设备的装载车箱内部温度监测数据，应用装载车箱内部温度监测数据求取运输状态数据变更风险值，公式为：
；
式中：为运输状态数据变更风险值；/>为采集周期的集合；/>、/>、/>为三组采集周期内采集模块接收到的装载车箱内部温度；/>为车箱外温度；/>为权重，/>≤1且与/>成正比；
其中，食品运输设备的装载车箱内部设置有温度传感器及制热制冷设备，装载车箱内部温度监测数据温度传感器提供，由或/>时，制热制冷设备运行执行制热或制冷的运行任务，/>或/>时，制热制冷设备以当前运行状态持续运行。
更进一步地，所述评控层包括控制模块、设置模块及反馈模块，控制模块用于接收运输状态数据变更风险值，在或/>时，控制制热制冷设备运行，持续执行制热或制冷的运行任务，直至温度传感器监测温度与食品运输配置中运输食品的储藏温度相等时，制热制冷设备以当前运行状态持续运行，设置模块用于设置运输食品安全判定阈值及接收运输食品安全指数求取结果，反馈模块用于接收设置模块中设置的运输食品安全判定阈值及运输食品安全指数，判定运输食品安全指数是否处于运输食品安全判定阈值范围内，判定结果为是，则跳至转比对模块，判定结果为否，则将判定结果及用于判定的运输食品安全指数向上传模块反馈，系统端用户于上传模块中对判定结果及用于判定的运输食品安全指数进行读取。
更进一步地，所述反馈模块反馈至上传模块中的运输食品安全指数中，还包含有运输食品安全指数的求取过程；
其中，运输食品安全判定阈值与取值时所应用的判定阈值保持一致，且与取值时所应用的判定阈值同步更迭。
更进一步地，所述上传模块通过介质电性与采集模块及储存模块相连接，所述储存模块通过介质电性与选择模块相连接，所述选择模块通过介质电性与比对模块相连接，所述比对模块通过介质电性与控制模块相连接，所述控制模块通过介质电性与设置模块及反馈模块相连接。
采用本发明提供的技术方案，与已知的公有技术相比，具有如下有益效果：
1、本发明提供一种基于大数据的智能食品运输监测系统，该系统在运行过程中，能够通过采集食品运输设备运输食品过程中的路径图像来分析判定食品运输设备是否按照运输路线进行运输，从而以此确保了食品运输设备的食品运输路线安全，进一步的对食品运输设备的车箱内部状态进行监测，并加以评估的方式实现车箱内部环境状态的智能控制，使食品运输设备的车箱内部状态趋于安全稳定，保证了运输食品的安全。
2、本发明中系统在运行过程中，通过路径图像数据的相似度判定，为系统中食品运输设备运输食品安全指数的求取提供了必要的数据支持，且基于此种数字化数据的输出，能够辅助系统端用户更加快捷的从系统输出数据中获取信息，同时基于路径图像数据的相似度判定，还能够以此作为基础，判断食品运输设备是否偏离原先设计的运输路线。
3、本发明中系统在运行过程中，提供了两种路径图像数据相似度的算取方式，通过两种算取方式，能够实现系统相似度求取精度的自由调控，或更近一步的相似度求精，以确保提供至运输食品安全指数求取公式的相似度参数更加精确、可靠。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为一种基于大数据的智能食品运输监测系统的结构示意图；
图2为本发明中食品运输设备于运输路线中行走及摄像头于食品运输设备上部署姿态概念展示示意图一；
图3为本发明中食品运输设备于运输路线中行走及摄像头于食品运输设备上部署姿态概念展示示意图二；
图4为本发明中图像分割逻辑展示示意图；
图中的标号分别代表：1、食品运输设备；2、道路路面；3、摄像头。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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作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。
下面结合实施例对本发明作进一步的描述。
实施例一
本实施例的一种基于大数据的智能食品运输监测系统，如图1所示，包括采集层、分析层及评控层；
食品运输路线及运输配置通过采集层上传，采集层基于食品运输路线及运输配置设计图像采集方案，应用图像采集方案采集食品运输路线沿途图像及运输状态数据，并对采集的图像数据及运输状态数据进行储存，分析层通过采集层中储存的图像数据分析图像相似度，并分析运输状态数据变更风险值，评控层基于图像相似度及运输状态数据评估运输食品安全指数，并参考运输状态数据变更风险值控制食品运输设备的装载车箱，对车箱内部环境进行调控；
分析层包括选择模块及比对模块，选择模块用于在储存模块中选择图像数据，比对模块用于比对选择模块中选择的图像数据相似度；
运输食品安全指数通过下式进行求取，公式为：
；
式中：为图像数据的相似度求取结果中符合判定阈值的图像数据的数量；/>为用于求取相似度的图像数据的数量；/>为基于食品运输路线的系统评控层中控制模块运行次数；/>为运输状态数据变更风险值输出数量；/>为诱导因子，，式中/>表示食品运输路线中城市或道路路段食品运输时的环境温度，食品运输路线中始发城市或道路至目的地城市或道路以1，2，...，x-1，x；
其中，判定阈值通过系统端用户手动设定，判定阈值初始设定为：≥80%，判定阈值服从采集的图像数据中道路图像占比越大判定阈值越大的设定逻辑；
采集层包括上传模块、采集模块及储存模块，上传模块用于上传食品运输路线及食品运输配置数据，采集模块用于采集食品运输路线沿途图像数据，储存模块用于储存上传模块及采集模块中上传、采集的数据内容；
其中，上传模块中上传的食品运输路线由若干组城市名称、道路名称按其相邻城市或道路连接组成，上传模块中上传的食品运输配置包括：运输食品的质量、运输任务的起止时间戳、运输食品的储藏温度，采集模块有若干组摄像头所集成，且摄像头部署安装于运输设备的两侧，摄像头采集图像通过无线网络实时向采集模块发送，采集模块接收图像数据后进一步向储存模块转发，于储存模块中储存；
图像数据的相似度通过下式进行求取，公式为：
；
式中：为图像h1及h2之间的相似度；/>为图像对应直方图的区间个数；/>为第i个区间内，两组图像像素点矩阵中相交的像素点个数；
其中，∈（0，1），/>值越大表示两组图像相似度越高，图像数据对应直方图的区间通过对图像数据进行划分进行设定，对于图像数据的划分操作由系统端用户手动设定划分位置，且图像数据在划分时，遵循横向划分、等距划分的划分逻辑；
比对模块运行阶段通过选择模块于储存模块中获取食品运输设备的装载车箱内部温度监测数据，应用装载车箱内部温度监测数据求取运输状态数据变更风险值，公式为：
；
式中：为运输状态数据变更风险值；/>为采集周期的集合；/>、/>、/>为三组采集周期内采集模块接收到的装载车箱内部温度；/>为车箱外温度；/>为权重，/>≤1且与/>成正比；
其中，食品运输设备的装载车箱内部设置有温度传感器及制热制冷设备，装载车箱内部温度监测数据温度传感器提供，由或/>时，制热制冷设备运行执行制热或制冷的运行任务，/>或/>时，制热制冷设备以当前运行状态持续运行；
评控层包括控制模块、设置模块及反馈模块，控制模块用于接收运输状态数据变更风险值，在或/>时，控制制热制冷设备运行，持续执行制热或制冷的运行任务，直至温度传感器监测温度与食品运输配置中运输食品的储藏温度相等时，制热制冷设备以当前运行状态持续运行，设置模块用于设置运输食品安全判定阈值及接收运输食品安全指数求取结果，反馈模块用于接收设置模块中设置的运输食品安全判定阈值及运输食品安全指数，判定运输食品安全指数是否处于运输食品安全判定阈值范围内，判定结果为是，则跳至转比对模块，判定结果为否，则将判定结果及用于判定的运输食品安全指数向上传模块反馈，系统端用户于上传模块中对判定结果及用于判定的运输食品安全指数进行读取；
上传模块通过介质电性与采集模块及储存模块相连接，储存模块通过介质电性与选择模块相连接，选择模块通过介质电性与比对模块相连接，比对模块通过介质电性与控制模块相连接，控制模块通过介质电性与设置模块及反馈模块相连接。
在本实施例中，上传模块运行阶段上传食品运输路线及食品运输配置数据，采集模块实时运行采集食品运输路线沿途图像数据，储存模块同步的储存上传模块及采集模块中上传、采集的数据内容，选择模块进一步在储存模块中选择图像数据，再由比对模块比对选择模块中选择的图像数据相似度，控制模块后置运行接收运输状态数据变更风险值，在或/>时，控制制热制冷设备运行，持续执行制热或制冷的运行任务，直至温度传感器监测温度与食品运输配置中运输食品的储藏温度相等时，制热制冷设备以当前运行状态持续运行，设置模块同步设置运输食品安全判定阈值及接收运输食品安全指数求取结果，最后反馈模块用于接收设置模块中设置的运输食品安全判定阈值及运输食品安全指数，判定运输食品安全指数是否处于运输食品安全判定阈值范围内，判定结果为是，则跳至转比对模块，判定结果为否，则将判定结果及用于判定的运输食品安全指数向上传模块反馈；
通过上述记载的图像数据的相似度计算公式为运输食品安全指数的求取提供了必要的数据支持，且由运输状态数据变更风险值的求取，能够进一步的为食品运输设备的车厢中的制冷制热设备带来智能控制逻辑，从而实现对食品运输过程中的安全监测及安全管理；
参见图2-3所示，图2示出了食品运输设备1与运输路线中行走的状态演示，进一步的结合图3所示内容，可悉知摄像头3于食品运输设备上的部署姿态，进而能够显而易见的想到，采集模块中采集的食品运输路线沿途图像数据是何种图像。
实施例二
在具体实施层面，在实施例1的基础上，本实施例参照图1对实施例1中一种基于大数据的智能食品运输监测系统做进一步具体说明：
采集模块还用于接收运输设备的装载车箱内部温度监测数据，装载车箱内部温度监测数据即运输状态数据，采集模块接收的温度监测数据与摄像头采集的图像数据一同向采集模块反馈，采集模块运行初始阶段由系统端用户手动设定有采集周期，采集模块中摄像头根据采集周期执行图像数据的采集及温度监测数据的接收；
其中，系统端用户手动设定有采集周期即设计的采集方案，储存模块中储存的图像数据均包含有图像数据采集时的时间戳，采集模块还用于定位食品运输设备的实时位置信息，采集模块定位到的食品运输设备实时位置信息以食品运输路线中任一城市名称或道路名称进行表示。
通过上述设置，能够对采集模块的进一步功能带来限定，从而为系统中的后续模块运行提供必要的数据支持，且进一步限定了采集方案，同时以运输路线中的城市及道路名称与采集模块采集图像时的时间戳相互配置为食品运输路线沿途图像数据的相似度求取进一步带来了求取条件支持。
如图1所示，储存模块中储存的数据内容，以每次食品运输路线行驶结束作为一组周期，对数据内容进行区别储存，选择模块于储存模块中选择图像数据时，由系统端用户以最新周期中包含的图像数据中任意一组图像数据进行选择，选择模块进一步根据系统端用户选择的图像数据采集时间戳分析图像数据所属城市或道路，并根据分析所得的所属城市或道路，及图像数据采集时间戳，于储存模块中进一步获取除最新一组周期外，其他周期内所有选择图像数据所属城市或道路所对应的图像数据，比对模块进一步以系统端用户选择的图像数据作为相似度比对目标，对选择模块中获取图像数据依次进行相似度比较；
其中，选择模块所在分析层由系统端用户手动控制执行重复运行的操作。
通过上述设置，为系统中食品运输路线沿途图像数据的相似度求取提供了指定的相似度求取目标。
如图1所示，图像数据的相似度在求取时，或以系统端用户划分的区间进行依次的相似度求取，并基于各组相似度求取结果，对相似度求取结果进一步求精，求精结果或用作图像数据的相似度，公式为：
；
式中：、/> 及/>为图像数据h1分割后的各区间；/>、/> 及/>图像数据h2分割后的各区间，n为分割区间的序号，q∈n，q=1，2，...，n-1，n，q值与分割区间高度成正比，q=1时，对应的分隔区间为最下方分割区间。
通过上述公式计算，进一步为系统提供了一种更加精确的食品运输路线沿途图像数据相似度求取方式，参见图4所示，图中矩形表示图像，图中虚线为等分线，通过等分线分割图像从而得到两组图像区间，参见上述公式中记载的q值取值逻辑，图4中由等分线分割后的下方区间所对应的q值即为1。
如图1所示，反馈模块反馈至上传模块中的运输食品安全指数中，还包含有运输食品安全指数的求取过程；
其中，运输食品安全判定阈值与取值时所应用的判定阈值保持一致，且与取值时所应用的判定阈值同步更迭。
通过上述设置，进一步为运输食品安全判定阈值的设定带来了设定逻辑。
综上而言，上述实施例中系统在运行过程中，能够通过采集食品运输设备运输食品过程中的路径图像来分析判定食品运输设备是否按照运输路线进行运输，从而以此确保了食品运输设备的食品运输路线安全，进一步的对食品运输设备的车箱内部状态进行监测，并加以评估的方式实现车箱内部环境状态的智能控制，使食品运输设备的车箱内部状态趋于安全稳定，保证了运输食品的安全；此外，本系统在运行过程中，通过路径图像数据的相似度判定，为系统中食品运输设备运输食品安全指数的求取提供了必要的数据支持，且基于此种数字化数据的输出，能够辅助系统端用户更加快捷的从系统输出数据中获取信息，同时基于路径图像数据的相似度判定，还能够以此作为基础，判断食品运输设备是否偏离原先设计的运输路线；同时，系统在运行过程中，提供了两种路径图像数据相似度的算取方式，通过两种算取方式，能够实现系统相似度求取精度的自由调控，或更近一步的相似度求精，以确保提供至运输食品安全指数求取公式的相似度参数更加精确、可靠。
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，并不会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 (3)

1.一种基于大数据的智能食品运输监测系统，其特征在于，包括采集层、分析层及评控层；
食品运输路线及运输配置通过采集层上传，采集层基于食品运输路线及运输配置设计图像采集方案，应用图像采集方案采集食品运输路线沿途图像及运输状态数据，并对采集的图像数据及运输状态数据进行储存，分析层通过采集层中储存的图像数据分析图像相似度，并分析运输状态数据变更风险值，评控层基于图像相似度及运输状态数据评估运输食品安全指数，并参考运输状态数据变更风险值控制食品运输设备的装载车箱，对车箱内部环境进行调控；
所述分析层包括选择模块及比对模块，选择模块用于在储存模块中选择图像数据，比对模块用于比对选择模块中选择的图像数据相似度；
所述运输食品安全指数通过下式进行求取，公式为：
；
式中：为图像数据的相似度求取结果中符合判定阈值的图像数据的数量；/>为用于求取相似度的图像数据的数量；/>为基于食品运输路线的系统评控层中控制模块运行次数；/>为运输状态数据变更风险值输出数量；/>为诱导因子，，式中/>表示食品运输路线中城市或道路路段食品运输时的环境温度，食品运输路线中始发城市或道路至目的地城市或道路以1，2，...，x-1，x表示；
其中，判定阈值通过系统端用户手动设定，判定阈值初始设定为：≥80%，所述判定阈值服从采集的图像数据中道路图像占比越大判定阈值越大的设定逻辑；
所述采集层包括上传模块、采集模块及储存模块，上传模块用于上传食品运输路线及食品运输配置数据，采集模块用于采集食品运输路线沿途图像数据，储存模块用于储存上传模块及采集模块中上传、采集的数据内容；
其中，上传模块中上传的食品运输路线由若干组城市名称、道路名称按其相邻城市或道路连接组成，上传模块中上传的食品运输配置包括：运输食品的质量、运输任务的起止时间戳、运输食品的储藏温度，采集模块有若干组摄像头所集成，且所述摄像头部署安装于运输设备的两侧，摄像头采集图像通过无线网络实时向采集模块发送，采集模块接收图像数据后进一步向储存模块转发，于储存模块中储存；
所述采集模块还用于接收运输设备的装载车箱内部温度监测数据，装载车箱内部温度监测数据即运输状态数据，采集模块接收的温度监测数据与摄像头采集的图像数据一同向采集模块反馈，所述采集模块运行初始阶段由系统端用户手动设定有采集周期，采集模块中摄像头根据采集周期执行图像数据的采集及温度监测数据的接收；
其中，系统端用户手动设定有采集周期即设计的采集方案，所述储存模块中储存的图像数据均包含有图像数据采集时的时间戳，所述采集模块还用于定位食品运输设备的实时位置信息，采集模块定位到的食品运输设备实时位置信息以食品运输路线中任一城市名称或道路名称进行表示；
所述储存模块中储存的数据内容，以每次食品运输路线行驶结束作为一组周期，对数据内容进行区别储存，选择模块于储存模块中选择图像数据时，由系统端用户以最新周期中包含的图像数据中任意一组图像数据进行选择，选择模块进一步根据系统端用户选择的图像数据采集时间戳分析图像数据所属城市或道路，并根据分析所得的所属城市或道路，及图像数据采集时间戳，于储存模块中进一步获取除最新一组周期外，其他周期内所有选择图像数据所属城市或道路所对应的图像数据，比对模块进一步以系统端用户选择的图像数据作为相似度比对目标，对选择模块中获取图像数据依次进行相似度比较；
其中，所述选择模块所在分析层由系统端用户手动控制执行重复运行的操作；
所述图像数据的相似度通过下式进行求取，公式为：
；
式中：为图像h1及h2之间的相似度；/>为图像对应直方图的区间个数；为第i个区间内，两组图像像素点矩阵中相交的像素点个数；
其中，∈（0，1），/>值越大表示两组图像相似度越高，所述图像数据对应直方图的区间通过对图像数据进行划分进行设定，对于图像数据的划分操作由系统端用户手动设定划分位置，且图像数据在划分时，遵循横向划分、等距划分的划分逻辑；
所述比对模块运行阶段通过选择模块于储存模块中获取食品运输设备的装载车箱内部温度监测数据，应用装载车箱内部温度监测数据求取运输状态数据变更风险值，公式为：
；
式中：为运输状态数据变更风险值；/>为采集周期的集合；/>、/>、/>为三组采集周期内采集模块接收到的装载车箱内部温度；/>为车箱外温度；/>为权重，/>≤1且与/>成正比；
其中，食品运输设备的装载车箱内部设置有温度传感器及制热制冷设备，装载车箱内部温度监测数据温度传感器提供，由或/>时，制热制冷设备运行执行制热或制冷的运行任务，/>或/>时，制热制冷设备以当前运行状态持续运行；
所述评控层包括控制模块、设置模块及反馈模块，控制模块用于接收运输状态数据变更风险值，在或/>时，控制制热制冷设备运行，持续执行制热或制冷的运行任务，直至温度传感器监测温度与食品运输配置中运输食品的储藏温度相等时，制热制冷设备以当前运行状态持续运行，设置模块用于设置运输食品安全判定阈值及接收运输食品安全指数求取结果，反馈模块用于接收设置模块中设置的运输食品安全判定阈值及运输食品安全指数，判定运输食品安全指数是否处于运输食品安全判定阈值范围内，判定结果为是，则跳至转比对模块，判定结果为否，则将判定结果及用于判定的运输食品安全指数向上传模块反馈，系统端用户于上传模块中对判定结果及用于判定的运输食品安全指数进行读取；
所述反馈模块反馈至上传模块中的运输食品安全指数中，还包含有运输食品安全指数的求取过程；
其中，运输食品安全判定阈值与取值时所应用的判定阈值保持一致，且与/>取值时所应用的判定阈值同步更迭。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能食品运输监测系统，其特征在于，所述图像数据的相似度在求取时，或以系统端用户划分的区间进行依次的相似度求取，并基于各组相似度求取结果，对相似度求取结果进一步求精，求精结果或用作图像数据的相似度，公式为：
；
式中：、/> 及/>为图像数据h1分割后的各区间；/>、/> 及/>图像数据h2分割后的各区间，n为分割区间的序号，q∈n，q=1，2，...，n-1，n，q值与分割区间高度成正比，q=1时，对应的分隔区间为最下方分割区间。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能食品运输监测系统，其特征在于，所述上传模块通过介质电性与采集模块及储存模块相连接，所述储存模块通过介质电性与选择模块相连接，所述选择模块通过介质电性与比对模块相连接，所述比对模块通过介质电性与控制模块相连接，所述控制模块通过介质电性与设置模块及反馈模块相连接。
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