CN117596545A - 基于大数据的网络货运地理围栏修正方法、设备及介质 - Google Patents

基于大数据的网络货运地理围栏修正方法、设备及介质 Download PDF

Info

Publication number
CN117596545A
CN117596545A CN202311359888.3A CN202311359888A CN117596545A CN 117596545 A CN117596545 A CN 117596545A CN 202311359888 A CN202311359888 A CN 202311359888A CN 117596545 A CN117596545 A CN 117596545A
Authority
CN
China
Prior art keywords
loading
vehicle
unloading
unloading position
positions
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202311359888.3A
Other languages
English (en)
Inventor
孙志鸿
何南
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shangma Technology Co ltd
Original Assignee
Shangma Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shangma Technology Co ltd filed Critical Shangma Technology Co ltd
Priority to CN202311359888.3A priority Critical patent/CN117596545A/zh
Publication of CN117596545A publication Critical patent/CN117596545A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H04W4/021—Services related to particular areas, e.g. point of interest [POI] services, venue services or geofences
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G06Q10/083—Shipping
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H04W4/023—Services making use of location information using mutual or relative location information between multiple location based services [LBS] targets or of distance thresholds
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本申请涉及大宗商品运输技术领域，提供了基于大数据的网络货运地理围栏修正方法、设备及介质。地理围栏修正方法，包括：响应于目标货场对应的装卸货信息，获取装卸货过程中车辆对应的车辆位置；基于车辆位置确定参考装卸货位置；基于参考装卸货位置对目标货场对应的装卸货位置进行修正，得到修正后的装卸货位置；基于修正后的装卸货位置和围栏半径确定目标货场对应的地理围栏。上述技术方案中，由于可以基于卸货过程中的车辆位置确定参考装卸货位置，基于参考装卸货位置对目标货场对应的装卸货位置进行修正，如此可以提高货场对应的装卸货位置的准确性，从而可以有助于基于装卸货位置准确引导司机到达货场，进而可以提高大宗商品的运输效率。

Description

基于大数据的网络货运地理围栏修正方法、设备及介质
技术领域
本申请涉及大宗商品运输技术领域，尤其是涉及基于大数据的网络货运地理围栏修正方法、设备及介质。
背景技术
大宗商品大批量物流货运主要用于进行生产物资的运输。不同于互联网打车过程中可以通过对用户终端进行实时定位获取用户的位置信息，大宗商品运输过程中一般货主本人并不在实际装卸货地，且装卸货地通常位于较为偏僻的地区不易进行定位，因此，无法提供准确的位置信息。
相关技术中，在大宗商品运输过程中，参与运输的司机在达到大致区域后，需要单独联系装卸货地的工作人员提供地址并在工作人员的引导下到达货场，而大宗商品的运输通常由第三方物流公司提供的，这就导致一批大宗货物需要各个司机各自寻找装卸货地，进而影响运输效率。
发明内容
为了有助于提高大宗商品的运输效率，本申请提供了基于大数据的网络货运地理围栏修正方法、设备及介质。
第一方面，本申请提供一种基于大数据的网络货运地理围栏修正方法，采用如下的技术方案：
一种基于大数据的网络货运地理围栏修正方法，用于网络货运平台中，所述方法包括：
响应于目标货场对应的装卸货信息，获取装卸货过程中车辆对应的车辆位置；
基于所述车辆位置确定参考装卸货位置；
基于所述参考装卸货位置对所述目标货场对应的装卸货位置进行修正，得到修正后的装卸货位置；
对所述目标货场对应的围栏半径进行调整，得到调整后的围栏半径，所述调整后的围栏半径小于调整前的围栏半径；
基于所述修正后的装卸货位置和调整后的围栏半径确定所述目标货场对应的地理围栏。
通过采用上述技术方案，可以基于卸货过程中的车辆位置确定参考装卸货位置，并基于参考装卸货位置对目标货场对应的装卸货位置进行修正，如此可以有助于提高货场对应的装卸货位置的准确性，从而可以有助于基于装卸货位置准确引导司机到达货场，进而可以有助于提高大宗商品的运输效率。
可选的，所述车辆位置包括至少三个，所述基于所述车辆位置确定参考装卸货位置，包括：
将各个所述车辆位置中，与所述目标货场对应的装卸货位置相距最远的三个所述车辆位置的中心位置确定为参考车辆位置；
基于所述参考车辆位置确定所述参考装卸货位置。
通过采用上述技术方案，由于将各个车辆位置中与目标货场对应的装卸货位置相距最远的三个车辆位置的中心位置确定为参考车辆位置，如此使得确定出的参考车辆位置能够较好的反映车辆位置的实际分布情况，进而可以提高基于参考车辆位置确定出的参考装卸货位置的准确性。
可选的，所述将各个所述车辆位置中，与所述目标货场对应的装卸货位置相距最远的三个所述车辆位置确定为参考车辆位置之后，还包括：
将所述参考车辆位置对应的车辆位置之外的所述车辆位置中，与所述目标货场对应的装卸货位置相距最远的三个所述车辆位置的中心位置确定为参考车辆位置；
所述基于所述中心位置确定所述参考装卸货位置，包括：
在所述参考车辆位置包括三个以上的情况下，将各个所述参考车辆位置中，与所述目标货场对应的装卸货位置相距最远的三个所述参考车辆位置的中心位置重新确定为参考车辆位置；
基于所述重新确定出的参考车辆位置确定参考装卸货位置。
通过采用上述技术方案，可以结合不同的车辆位置确定多个参考车辆位置，并对参考车辆位置进行相应的处理，如此可以有助于提高最终确定出的参考车辆位置的准确性，进而可以有助于提高最终确定出的参考装卸货位置的准确性。
可选的，所述得到修正后的装卸货位置之后，还包括：
确定所述修正后的装卸货位置与修正前的装卸货位置之间的间隔距离；
确定所述间隔距离是否小于预设距离阈值；
在所述间隔距离小于所述预设距离阈值的情况下，停止对所述目标货场对应的装卸货位置进行修正。
通过采用上述技术方案，可以在间隔距离指示装卸货位置的误差较低的情况下，停止对装卸货位置的修正，如此可以有助于可以有助于节约网络货运平台的计算资源。
可选的，所述得到调整后的围栏半径之后，还包括：
确定所述调整后的围栏半径是否小于预设半径阈值；
在所述调整后的围栏半径小于所述预设半径阈值的情况下，停止对所述目标货场对应的围栏半径进行调整。
通过采用上述技术方案，可以在围栏半径达到预设半径阈值的情况下，停止对围栏半径进行调整，如此可以有助于使得最终确定出的围栏面积处于合理的范围内。
可选的，所述基于所述车辆位置确定参考装卸货位置，包括：
从所述车辆位置中确定位于所述目标货场对应的地理围栏内的有效位置；
基于所述有效位置确定所述参考装卸货位置。
通过采用上述技术方案，可以使得用于确定参考装卸货位置的车辆位置均位于目标货场对应的地理围栏范围内，从而可以有助于提高用于确定参考装卸货位置的车辆位置的准确性，进而可以有助于提高最终确定出的参考装卸货位置的准确性。
可选的，所述基于有效位置确定参考装卸货位置，包括：
从各个所述有效位置中确定车辆停留时长超过预设时长阈值的停止位置；
基于所述停止位置确定所述参考装卸货位置。
通过采用上述技术方案，可以有助于避免车辆移动过程中采集的车辆位置对参考装卸货位置确定的影响，进而可以有助于提高最终确定出的参考装卸货位置的准确性。
可选的，所述方法还包括：
响应于货场添加指令，获取货场对应的初始装卸货位置和初始半径；
基于所述初始装卸货位置和所述初始半径确定货场对应的初始地理围栏。
第二方面，本申请提供一种电子设备，采用如下的技术方案：
一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；
存储器；
至少一个应用程序，其中至少一个应用程序被存储在存储器中并被配置为由至少一个处理器执行，所述至少一个应用程序配置用于：执行第一方面提供的任一种基于大数据的网络货运地理围栏修正方法。
第三方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令所述计算机执行第一方面提供的任一种基于大数据的网络货运地理围栏修正方法。
综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：
1.由于可以基于卸货过程中的车辆位置确定参考装卸货位置，并基于参考装卸货位置对目标货场对应的装卸货位置进行修正，如此可以有助于提高货场对应的装卸货位置的准确性，从而可以有助于基于装卸货位置准确引导司机到达货场，进而可以有助于提高大宗商品的运输效率。
2.由于可以在修正装卸货位置的同时缩小目标货场对应的围栏半径，如此可以提高基于修正后的装卸货位置和调整后的围栏半径确定出的地理围栏的准确性，从而可以有助于基于车辆位置与地理围栏之间的关系自动更新货运流程，进而可以进一步有助于提高大宗商品的运输效率。
附图说明
图1是本申请实施例提供的一种基于大数据的网络货运地理围栏修正方法的流程示意图；
图2是本申请实施例提供的一种参考装卸货位置确定方式的流程示意图；
图3是本申请实施例提供的另一种参考装卸货位置确定方式的流程示意图；
图4是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图1至4及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请实施例公开一种基于大数据的网络货运地理围栏修正方法，用于网络货运平台中。
参照图1，基于大数据的网络货运地理围栏修正方法包括以下步骤：
步骤101，响应于目标货场对应的装卸货信息，获取装卸货过程中车辆对应的车辆位置。
其中，目标货场是指未最终确定地理围栏的货场。具体而言，由于目标货场对应的地理围栏未最终确定，因此需要对目标货场的地理围栏进行修正，以最终确定目标货场对应的地理围栏。在实际实现时，目标货场对应的地理围栏的位置和/或大小是可调节的。
装卸货信息是用户端向网络货运平台发送的。具体而言，用户端可以为车辆上设置的车载终端、司机使用的司机终端、货场工作人员使用的工作终端等设备，本实施例不对用户端的类型作限定。在一个示例中，装卸货信息是在车辆装卸货完成之后发送的。
车辆位置用于指示车辆的实际位置。具体而言，车辆位置可以是车辆上设置的车载终端采集的，或者也可以是司机使用的司机终端采集的，本实施例不对车辆位置的记录方式作限定。在实际实现时，车辆位置用经纬度表示。
在一个示例中，装卸货信息包括不同时刻的车辆位置。在一个实例中，装卸货信息包括装卸货完成前预设参考时长内车辆对应的车辆位置，其中，预设参考时长可以根据经验设置，比如：预设参考时长为半小时。
在实际实现时，装卸货信息包括装卸货时间，此时系统可以通过装卸货时间预测装卸货时间段，并将车辆在装卸货时间段的位置信息确定为装卸货过程中车辆对应的车辆位置。
步骤102，基于车辆位置确定参考装卸货位置。
其中，参考装卸货位置是指基于装卸货过程中车辆对应的车辆位置预测得到的装卸货位置。
由于在实际定位过程中车辆位置可能存在漂移，这就导致直接获取的车辆位置的准确性较低，因此，需要基于车辆位置确定参考装卸货位置。
可选的，基于车辆位置确定参考装卸货位置，包括：从车辆位置中确定位于目标货场对应的地理围栏内的有效位置；基于有效位置确定参考装卸货位置。
其中，目标货场对应的地理围栏可以是预先设置的目标货场对应的初始地理围栏，或者也可以是对目标货场对应的初始地理围栏进行修正得到的地理围栏。
可选的，本实施例提供的基于地理围栏修正方法还包括：响应于货场添加指令，获取货场对应的初始装卸货位置和初始半径；基于初始装卸货位置和初始半径确定货场对应的初始地理围栏。
其中，初始装卸货位置基于货场的实际位置设置，不同货场对应的初始装卸货位置不同。需要补充说明的是，初始装卸货位置不一定是精确的，因此需要在后续货运过程中对货场对应的装卸货位置进行修正，最终得到较为精确的装卸货位置。
初始半径根据实际情况设置，不同货场对应的初始半径相同或不同。需要补充说明的是，由于初始装卸货位置不一定是精确的，因此初始围栏半径通常较大，比如：初始半径为2千米，如此可以有助于确保货场位于初始地理围栏内。
上述技术方案中，由于可以基于车辆位置中位于目标货场对应的地理围栏内的有效位置确定参考装卸货位置，如此可以使得用于确定参考装卸货位置的车辆位置均位于目标货场对应的地理围栏范围内，从而可以有助于提高用于确定参考装卸货位置的车辆位置的准确性，进而可以有助于提高最终确定出的参考装卸货位置的准确性。
进一步的，基于有效位置确定参考装卸货位置，包括：从各个有效位置中确定车辆停留时长超过预设时长阈值的停止位置；基于停止位置确定参考装卸货位置。
其中，车辆在某一位置的停留时长可以基于不同时刻的车辆位置确定，比如：车辆在连续多个时刻的车辆位置相同，此时，该连续多个时刻之间的时长间隔即为车辆在该车辆位置的停留时长。
由于在装卸货过程中，车辆需要较长时间停留在装卸货位置以进行装卸货，因此可以基于车辆停留时长从各个有效位置中确定车辆的停止位置，进而可以基于车辆的停止位置确定参考装卸货位置，如此可以有助于避免车辆移动过程中采集的车辆位置对参考装卸货位置确定的影响，进而可以有助于提高最终确定出的参考装卸货位置的准确性。
在实际实现时，也可以结合车辆速度确定车辆的停止位置，即将车辆速度为0的位置确定为车辆的停止位置，此时车辆速度可以是车辆实时上报的。
步骤103，基于参考装卸货位置对目标货场对应的装卸货位置进行修正，得到修正后的装卸货位置。
其中，目标货场对应的装卸货位置可以是预先设置的目标货场对应的初始装卸货位置，或者也可以是对目标货场对应的初始装卸货位置进行修正得到的装卸货位置。
可选的，基于参考装卸货位置对目标货场对应的装卸货位置进行修正的方式可以为将参考装卸货位置直接确定为目标货场对应的装卸货位置，或者也可以为将参考装卸货位置与目标货场对应的装卸货位置的中点位置确定为目标货场对应的装卸货位置。
步骤104，对目标货场对应的围栏半径进行调整，得到调整后的围栏半径，调整后的围栏半径小于调整前的围栏半径。
其中，目标货场对应的围栏半径可以是预先设置的目标货场对应的初始围栏半径，或者也可以是对目标货场对应的初始围栏半径进行调整的围栏半径。
在一个示例中，对目标货场对应的围栏半径进行调整，得到调整后的围栏半径，包括：以预设调整幅度减小目标货场对应的围栏半径，得到调整后的围栏半径。
其中，预设调整幅度可以根据实际需要设置，不同货场对应的预设调整幅度相同或不同。
在实际实现时，也可以基于其他方式对目标货场的围栏半径进行调整，比如：基于地理围栏的面积减小幅度对围栏半径进行调整，本实施例不对围栏半径的调整方式作限定。
上述实施方式中，由于调整后的围栏半径小于调整前的围栏半径，如此可以在修正过程中不断缩小地理围栏的范围，进而可以有助于准确确定货场对应的地理围栏。
步骤105，基于修正后的装卸货位置和调整后的围栏半径确定目标货场对应的地理围栏。
可选的，基于修正后的装卸货位置和调整后的围栏半径确定目标货场对应的地理围栏，包括：以修正后的装卸货位置为圆心，调整后的围栏半径为半径构建圆形区域，得到地理围栏。
本申请实施例提供的基于大数据的网络货运地理围栏修正方法的实施原理为：响应于目标货场对应的装卸货信息，获取装卸货过程中车辆对应的车辆位置；基于车辆位置确定参考装卸货位置；基于参考装卸货位置对目标货场对应的装卸货位置进行修正，得到修正后的装卸货位置；对目标货场对应的围栏半径进行调整，得到调整后的围栏半径，调整后的围栏半径小于调整前的围栏半径；基于修正后的装卸货位置和调整后的围栏半径确定目标货场对应的地理围栏。上述技术方案中，由于可以基于卸货过程中的车辆位置确定参考装卸货位置，并基于参考装卸货位置对目标货场对应的装卸货位置进行修正，如此可以有助于提高货场对应的装卸货位置的准确性，从而可以有助于基于装卸货位置准确引导司机到达货场，进而可以有助于提高大宗商品的运输效率。
另外，由于可以在修正装卸货位置的同时缩小目标货场对应的围栏半径，如此可以提高基于修正后的装卸货位置和调整后的围栏半径确定出的地理围栏的准确性，从而可以有助于基于车辆位置与地理围栏之间的关系自动更新货运流程，进而可以进一步有助于提高大宗商品的运输效率。同时，精准的地理围栏可以提高网络货运平台进行装卸货异常判断（实际装卸货位置位于地理围栏外时则判断为装卸货异常）的准确性，减少无效异常提示，进而可以有助于提高运单跟踪效率。
另外，系统可以通过大量运单数据建立自有信息地址库与线路信息，即将装货地（原材料的生产地的集中堆场仓库）与卸货地（原材料的使用工厂或销售仓库）一一对应形成生产企业或贸易商的采购运输线路，如此当进行下次订单时，可直接使用此数据指导其他司机到达指定装卸货位置，进而可以有助于提高大宗商品的运输效率。
在一些实施方式中，可选的，车辆位置包括至少三个，此时，参考图2，步骤102，基于车辆位置确定参考装卸货位置，具体包括以下步骤：
步骤201，将各个车辆位置中，与目标货场对应的装卸货位置相距最远的三个车辆位置的中心位置确定为参考车辆位置。
可选的，分别计算各个车辆位置与目标货场对应的装卸货位置之间的距离，并将各个车辆位置按与装卸货位置的距离从大到小的顺序进行排序，此时排序前三的车辆位置即为与目标货场对应的装卸货位置相距最远的三个车辆位置。
在一个示例中，将相距最远的三个车辆位置的中心位置确定为参考车辆位置，包括：以相距最远的三个车辆位置为顶点构建三角形区域；将三角形区域的几何中心确定为参考车辆位置。
步骤202，基于参考车辆位置确定参考装卸货位置。
在一个示例中，基于参考车辆位置确定参考装卸货位置，包括：将参考车辆位置确定为参考装卸货位置。
上述实施方式中，由于将各个车辆位置中与目标货场对应的装卸货位置相距最远的三个车辆位置的中心位置确定为参考车辆位置，如此使得确定出的参考车辆位置能够较好的反映车辆位置的实际分布情况，进而可以提高基于参考车辆位置确定出的参考装卸货位置的准确性。
进一步的，参考图3，步骤201，将各个车辆位置中，与目标货场对应的装卸货位置相距最远的三个车辆位置的中心位置确定为参考车辆位置之后，还包括：
步骤301，将参考车辆位置对应的车辆位置之外的车辆位置中，与目标货场对应的装卸货位置相距最远的三个车辆位置的中心位置确定为参考车辆位置。
其中，参考车辆位置对应的车辆位置是指确定出参考车辆位置的车辆位置，比如：参考车辆位置对应的车辆位置为各个车辆位置中距离目标货场对应的装卸货位置最远的三个车辆位置。在参考车辆位置包括多个的情况下，不同参考车辆位置对应的车辆位置不同。
可选的，步骤301可以循环执行的，即在每次确定出参考车辆位置之后，均会基于剩余的车辆位置继续确定对应的参考车辆位置，直至剩余的车辆位置少于三个时为止。具体而言，在将各个车辆位置按与目标供货场对应的距离从大到小进行排序后，基于步骤201，先将排序前三的车辆位置的行为位置确定为参考车辆位置，然后基于步骤202，从排序第四位的车辆位置开始，依次以三个车辆位置为一组确定参考车辆位置（比如：将排序第四至第六位的车辆位置的中心位置确定为参考车辆位置），直至剩余的车辆位置少于三个时为止。如此在实际实现过程中可能可以得到两个以上的参考车辆位置。
在实际实现时，步骤301之前还包括：确定车辆位置的数量是否大于或等于六个，若是则执行步骤301，若否则不执行步骤301，如此可以有助于避免步骤301执行错误的问题。
相应的，步骤202，基于参考车辆位置确定参考装卸货位置，具体包括以下步骤：
步骤302，在参考车辆位置包括三个以上的情况下，将各个参考车辆位置中，与目标货场对应的装卸货位置相距最远的三个参考车辆位置的中心位置重新确定为参考车辆位置。
可选的，步骤302的具体实现方式参见上述步骤202和步骤301，本实施例在此不再赘述。
可选的，在参考车辆位置的数量为两个的情况下，将两个参考车辆位置的中点位置直接确定为参考装卸货位置。
步骤303，基于重新确定出的参考车辆位置确定参考装卸货位置。
可选的，基于重新确定出的参考车辆位置确定参考装卸货位置，包括：在重新确定出的参考车辆位置包括三个以上的情况下，继续执行步骤302，直至重新确定出的参考车辆位置少于三个时为止。
在重新确定出的参考车辆位置为两个的情况下，将两个参考车辆位置的中点位置直接确定为参考装卸货位置。
在重新确定出的参考车辆位置为一个的情况下，直接将参考车辆位置确定为参考装卸货位置。
上述实施方式中，由于可以结合不同的车辆位置确定多个参考车辆位置，并在参考车辆位置包括三个以上的情况下，继续基于参考车辆位置到目标货场对应的装卸货位置的距离重新确定参考车辆位置，如此可以有助于提高最终确定出的参考车辆位置的准确性，进而可以有助于提高最终确定出的参考装卸货位置的准确性。
在实际实现时，也可以基于其他方式确定参考车辆位置，比如：将各个车辆位置中，组成的三角形区域的面积最大或周长最大的三个车辆位置的中心位置确定为参考车辆位置，其具体实现方式参见上述步骤201和步骤301，本实施例在此不再赘述。
在一些实施方式中，本实施例提供的基于大数据的网络货运地理围栏修正方法，还包括：确定是否对目标货场的地理围栏进行修正。具体而言，确定是否对目标货场的地理围栏进行调整的方式包括以下几种：
第一种，步骤103，得到修正后的装卸货位置之后，还包括：确定修正后的装卸货位置与修正前的装卸货位置之间的间隔距离；确定间隔距离是否小于预设距离阈值；在标准差值小于预设距离阈值的情况下，停止对目标货场对应的装卸货位置进行修正。
其中，预设距离阈值根据实际需要设置。在实际实现时，预设差值阈值趋向0。
由于在修正后的装卸货位置与修正前的装卸货位置之间的间隔距离小于预设距离阈值的情况下，即表明装卸货位置的误差已经较低，此时可以最终确定目标货场对应的装卸货位置。
第二种，步骤104，得到调整后的围栏半径之后，还包括：确定调整后的围栏半径是否小于预设半径阈值；在调整后的围栏半径小于预设半径阈值的情况下，停止对目标货场对应的围栏半径进行调整。
其中，预设半径阈值根据实际需要设置。比如：预设半径预先为100米。
由于在每一次调整的过程中，目标货场对应的围栏半径都会缩小，在目标货场对应的围栏半径小于预设半径的情况下，即表明地理围栏的半径已经符合要求，此时可以最终确定目标货场对应的围栏半径。
在实际实现时，也可以结合以上两种方式共同判断是否对目标货场的地理围栏进行修正，比如：在满足以上任一种条件的情况下，确定停止对目标货场的地理围栏的修正，又比如：在同时满足上述条件的情况下，确定停止对目标货场的地理围栏的修正。进一步的，还可以结合其他方式确定是否对目标货场的地理围栏进行修正，比如：在目标货场的地理围栏的修正次数达到预设修正次数的情况下，确定不对地理围栏进行修正。
可选的，在确定出不对目标货场的地理围栏进行调整的情况下，将目标货场确定为固定货场，此时货场对应的地理围栏被固定，不再采用本实施例提供的修正方式对货场对应的地理围栏进行修正。
本申请实施例还提供一种电子设备。如图4所示，图4所示的电子设备400包括：处理器401和存储器403。其中，处理器401和存储器403相连，如通过总线402相连。可选地，电子设备400还可以包括收发器404。需要说明的是，实际应用中收发器404不限于一个，该电子设备400的结构并不构成对本申请实施例的限定。
处理器401可以是CPU（Central Processing Unit，中央处理器），通用处理器，DSP（Digital Signal Processor，数据信号处理器），ASIC（Application SpecificIntegrated Circuit，专用集成电路）或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器401也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，DSP和微处理器的组合等。
总线402可包括一通路，在上述组件之间传送信息。总线402可以是PCI（Peripheral Component Interconnect，外设部件互连标准）总线或EISA（ExtendedIndustry Standard Architecture，扩展工业标准结构）总线等。总线402可以分为地址总线、数据总线等。为便于表示，图4中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器403可以是ROM（Read Only Memory，只读存储器）或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，RAM（Random Access Memory，随机存取存储器）或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是EEPROM（Electrically ErasableProgrammable Read Only Memory，电可擦可编程只读存储器）、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。
存储器403用于存储执行本申请方案的应用程序代码，并由处理器401来控制执行。处理器401用于执行存储器403中存储的应用程序代码，以实现前述方法实施例所示的内容。
其中，电子设备包括但不限于：移动电话、笔记本电脑、PDA（个人数字助理）、PAD（平板电脑）等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。还可以为服务端等。图4示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行上述实施例提供的基于大数据的网络货运地理围栏修正方法。
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。
以上仅是本申请的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于大数据的网络货运地理围栏修正方法，用于网络货运平台中，其特征在于，所述方法包括：
响应于目标货场对应的装卸货信息，获取装卸货过程中车辆对应的车辆位置；
基于所述车辆位置确定参考装卸货位置；
基于所述参考装卸货位置对所述目标货场对应的装卸货位置进行修正，得到修正后的装卸货位置；
对所述目标货场对应的围栏半径进行调整，得到调整后的围栏半径，所述调整后的围栏半径小于调整前的围栏半径；
基于所述修正后的装卸货位置和调整后的围栏半径确定所述目标货场对应的地理围栏。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车辆位置包括至少三个，所述基于所述车辆位置确定参考装卸货位置，包括：
将各个所述车辆位置中，与所述目标货场对应的装卸货位置相距最远的三个所述车辆位置的中心位置确定为参考车辆位置；
基于所述参考车辆位置确定所述参考装卸货位置。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将各个所述车辆位置中，与所述目标货场对应的装卸货位置相距最远的三个所述车辆位置确定为参考车辆位置之后，还包括：
将所述参考车辆位置对应的车辆位置之外的所述车辆位置中，与所述目标货场对应的装卸货位置相距最远的三个所述车辆位置的中心位置确定为参考车辆位置；
所述基于所述中心位置确定所述参考装卸货位置，包括：
在所述参考车辆位置包括三个以上的情况下，将各个所述参考车辆位置中，与所述目标货场对应的装卸货位置相距最远的三个所述参考车辆位置的中心位置重新确定为参考车辆位置；
基于所述重新确定出的参考车辆位置确定参考装卸货位置。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到修正后的装卸货位置之后，还包括：
确定所述修正后的装卸货位置与修正前的装卸货位置之间的间隔距离；
确定所述间隔距离是否小于预设距离阈值；
在所述间隔距离小于所述预设距离阈值的情况下，停止对所述目标货场对应的装卸货位置进行修正。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到调整后的围栏半径之后，还包括：
确定所述调整后的围栏半径是否小于预设半径阈值；
在所述调整后的围栏半径小于所述预设半径阈值的情况下，停止对所述目标货场对应的围栏半径进行调整。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述车辆位置确定参考装卸货位置，包括：
从所述车辆位置中确定位于所述目标货场对应的地理围栏内的有效位置；
基于所述有效位置确定所述参考装卸货位置。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于有效位置确定参考装卸货位置，包括：
从各个所述有效位置中确定车辆停留时长超过预设时长阈值的停止位置；
基于所述停止位置确定所述参考装卸货位置。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
响应于货场添加指令，获取货场对应的初始装卸货位置和初始半径；
基于所述初始装卸货位置和所述初始半径确定货场对应的初始地理围栏。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；
存储器；
至少一个应用程序，其中至少一个应用程序被存储在存储器中并被配置为由至少一个处理器执行，所述至少一个应用程序配置用于：执行权利要求1至8任一项所述的基于大数据的网络货运地理围栏修正方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，当所述计算机程序在计算机中执行时，令所述计算机执行权利要求1至8任一项所述的基于大数据的网络货运地理围栏修正方法。
CN202311359888.3A 2023-10-19 2023-10-19 基于大数据的网络货运地理围栏修正方法、设备及介质 Pending CN117596545A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311359888.3A CN117596545A (zh) 2023-10-19 2023-10-19 基于大数据的网络货运地理围栏修正方法、设备及介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311359888.3A CN117596545A (zh) 2023-10-19 2023-10-19 基于大数据的网络货运地理围栏修正方法、设备及介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN117596545A true CN117596545A (zh) 2024-02-23

Family

ID=89908873

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311359888.3A Pending CN117596545A (zh) 2023-10-19 2023-10-19 基于大数据的网络货运地理围栏修正方法、设备及介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117596545A (zh)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10960988B2 (en) Delivery landing pads for unmanned aerial vehicles (UAVs)
US9632182B2 (en) Vehicle positioning apparatus and method
CN106772319B (zh) Agv激光防撞传感器偏转角自动标定装置及标定方法
GB2555912A (en) Autonomous delivery vehicle system
US20200110178A1 (en) Enhanced object tracking using laser emitters and sensors
CN109933813B (zh) 基于仿真的效率计算方法及装置、存储介质、电子设备
CN114234853B (zh) 基于激光扫描的货架倾角测量方法、系统、设备及介质
CN115439069B (zh) 无人档案仓库智能盘点方法、装置、设备及存储介质
CN116394243A (zh) 一种机器人控制系统、方法、装置及机器人
CN117596545A (zh) 基于大数据的网络货运地理围栏修正方法、设备及介质
CN116485301B (zh) 基于业务信息和物流信息的业务真实性判断方法及系统
WO2023116573A1 (zh) 调度方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN116360455A (zh) 自动驾驶车辆的动态偏离补偿方法、装置、电子设备及介质
CN113344478B (zh) 离散生产线连续配料方法、装置、电子设备及存储介质
CN111340420A (zh) 物品运输方法、装置、计算机设备和存储介质
CN116957446A (zh) 网络货运管理方法、管理系统、地磅系统及存储介质
CN114862325A (zh) 一种大宗原燃料动态库存获取方法及装置
CN114084851A (zh) 一种货物的定位方法、装置、系统、存储介质及电子设备
CN117973969A (zh) 一种仓储货物运输方法、设备、介质和产品
CN116542476B (zh) 一种铁水运输车辆的调度方法、装置、设备及存储介质
CN111553547A (zh) 任务生产的控制方法、装置、设备及存储介质
US20230020685A1 (en) Methods and systems of estimating location of an asset within material handling environment
CN117933843A (zh) 一种物料卸载方法、系统、电子设备及存储介质
CN116957699A (zh) 基于货运平台的自动开票方法、电子设备及存储介质
CN114626691A (zh) 车辆的调度方法、装置、计算机设备、存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination