本發(fā)明涉及智能物流的，尤其涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的煙草物流監(jiān)控系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、近年來(lái)，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在物流監(jiān)控中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，提高效率并降低運(yùn)營(yíng)成本，機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析大量的歷史數(shù)據(jù)，提供實(shí)時(shí)的預(yù)測(cè)和決策支持，物流監(jiān)控正在通過(guò)技術(shù)的不斷創(chuàng)新和應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)對(duì)貨物運(yùn)輸過(guò)程的更精準(zhǔn)和高效的管理。

2、目前，在公開號(hào)為cn?118246831?a的中國(guó)發(fā)明專利中，公開了基于物聯(lián)網(wǎng)的煙草物流管理平臺(tái)，該發(fā)明明通過(guò)設(shè)計(jì)環(huán)境數(shù)據(jù)采集模塊為煙草產(chǎn)品在運(yùn)輸過(guò)程中的環(huán)境條件提供一種新的監(jiān)測(cè)方案，利用信號(hào)調(diào)理組件實(shí)現(xiàn)了對(duì)環(huán)境傳感器采集信號(hào)的高效處理，即使在復(fù)雜干擾環(huán)境下也能有效地消除噪聲，提高了信號(hào)的清晰度和準(zhǔn)確性，但是相關(guān)技術(shù)中沒(méi)有對(duì)多方面參數(shù)進(jìn)行分析，缺少數(shù)據(jù)分析的綜合性，沒(méi)有對(duì)物流路徑進(jìn)行規(guī)劃，容易造成時(shí)間的浪費(fèi)和資源的浪費(fèi)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明解決的技術(shù)問(wèn)題是：相關(guān)技術(shù)中沒(méi)有對(duì)多方面參數(shù)進(jìn)行分析，缺少數(shù)據(jù)分析的綜合性，沒(méi)有對(duì)物流路徑進(jìn)行規(guī)劃，容易造成時(shí)間的浪費(fèi)和資源的浪費(fèi)。

2、為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：第一方面，一種基于物聯(lián)網(wǎng)的煙草物流監(jiān)控方法，包括以下步驟：

3、步驟s1，設(shè)置倉(cāng)庫(kù)的第一標(biāo)簽，獲取初始倉(cāng)庫(kù)中的煙草，設(shè)置初始倉(cāng)庫(kù)中的煙草的第二標(biāo)簽，所述第一標(biāo)簽與所述第二標(biāo)簽通過(guò)射頻非接觸方式相互識(shí)別；

4、步驟s2，獲取煙草的包裝圖像，對(duì)所述包裝圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到第一圖像，提取所述第一圖像的特征，根據(jù)第一圖像的特征判包裝的狀態(tài)，根據(jù)包裝的狀態(tài)對(duì)所述包裝進(jìn)行分揀；

5、步驟s3，設(shè)置運(yùn)輸車的第三標(biāo)簽，所述第三標(biāo)簽與第二標(biāo)簽通過(guò)射頻非接觸識(shí)別，將分揀后的包裝裝入運(yùn)輸車中，獲取位置信息，根據(jù)所述位置信息匹配最優(yōu)線路；

6、步驟s4，獲取運(yùn)輸車位置，將所述運(yùn)輸車位置與所述最優(yōu)線路進(jìn)行比對(duì)，得到第一比對(duì)結(jié)果，根據(jù)所述第一比對(duì)結(jié)果發(fā)送線路預(yù)警信號(hào)；

7、步驟s5，獲取運(yùn)輸車速度和配送員編號(hào)，根據(jù)運(yùn)輸車速度計(jì)算預(yù)計(jì)到達(dá)時(shí)長(zhǎng)，將所述預(yù)計(jì)到達(dá)時(shí)長(zhǎng)和配送員編號(hào)傳輸?shù)浇K點(diǎn)倉(cāng)庫(kù)終端，對(duì)送達(dá)包裝按照第一比例進(jìn)行檢測(cè)，并得到檢測(cè)結(jié)果，根據(jù)檢測(cè)結(jié)果評(píng)估物流效率。

8、作為本發(fā)明所述的一種基于物聯(lián)網(wǎng)的煙草物流監(jiān)控方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述步驟s1包括如下子步驟：

9、步驟s11，獲取物流鏈中的倉(cāng)庫(kù)，設(shè)置倉(cāng)庫(kù)的第一標(biāo)簽，所述第一標(biāo)簽由隨機(jī)編碼和第一特征編碼組成，所述隨機(jī)編碼由編碼器生成，所述特征編碼為所述倉(cāng)庫(kù)經(jīng)度和緯度的組合；

10、步驟s12，獲取初始倉(cāng)庫(kù)中的煙草，設(shè)置初始倉(cāng)庫(kù)中的煙草的第二標(biāo)簽，所述第二標(biāo)簽由隨機(jī)編碼和第二特征編碼組成，所述隨機(jī)編碼由編碼器生成，所述特征編碼由煙草生產(chǎn)年、煙草生產(chǎn)月和煙草生產(chǎn)日組成，所述第一標(biāo)簽與所述第二標(biāo)簽通過(guò)射頻非接觸方式相互識(shí)別，所述初始倉(cāng)庫(kù)表示為臨時(shí)調(diào)用煙草的倉(cāng)庫(kù)。

11、作為本發(fā)明所述的一種基于物聯(lián)網(wǎng)的煙草物流監(jiān)控方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述步驟s2包括如下子步驟：

12、步驟s21，獲取煙草的包裝圖像，對(duì)所述包裝圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到第一圖像，所述預(yù)處理包括濾波處理和灰度化處理；

13、步驟s22，提取所述第一圖像的特征，所述第一圖像的特征包括表面特征和形狀特征，所述表面特征包括平滑、褶皺、凹陷、破洞、裂口和折痕，所述形狀特征為鼓包和平整；

14、步驟s23，根據(jù)第一圖像的特征判斷包裝的狀態(tài)，根據(jù)包裝的狀態(tài)對(duì)所述包裝進(jìn)行分揀。

15、作為本發(fā)明所述的一種基于物聯(lián)網(wǎng)的煙草物流監(jiān)控方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述包裝的狀態(tài)的判斷邏輯包括：

16、調(diào)用包裝數(shù)據(jù)庫(kù)，輸入包裝型號(hào)，得到與所述包裝型號(hào)對(duì)應(yīng)的表面特征和形狀特征，分別將所述與所述包裝型號(hào)對(duì)應(yīng)的表面特征和形狀特征組合為標(biāo)準(zhǔn)特征向量組；

17、獲取第一圖像的特征包括表面特征和形狀特征，將所述第一圖像的特征包括表面特征和形狀特征字節(jié)為當(dāng)前特征向量組；

18、計(jì)算當(dāng)前特征向量組與所述標(biāo)準(zhǔn)特征向量組的相似度，遍歷所述相似度，選取數(shù)值最大的相似度，獲取數(shù)值最大的相似度對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)特征向量組，將所述數(shù)值最大的相似度對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)特征向量組設(shè)置為包裝的狀態(tài)，所述包裝的狀態(tài)的表達(dá)式為：

19、表面特征且形態(tài)特征；

20、將平滑且平整的包裝進(jìn)行裝車處理。

21、作為本發(fā)明所述的一種基于物聯(lián)網(wǎng)的煙草物流監(jiān)控方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述相似度的計(jì)算表達(dá)式為：

22、

23、其中，為相似度，為當(dāng)前特征向量組與標(biāo)準(zhǔn)特征向量組的并集的大小的比值，為當(dāng)前特征向量組，為標(biāo)準(zhǔn)特征向量組。

24、作為本發(fā)明所述的一種基于物聯(lián)網(wǎng)的煙草物流監(jiān)控方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述步驟s3包括如下子步驟：

25、步驟s61，設(shè)置運(yùn)輸車的第三標(biāo)簽，所述第三標(biāo)簽由隨機(jī)編碼和第三特征編碼組成，所述隨機(jī)編碼由編碼器生成，所述第三特征編碼為運(yùn)輸車的車牌號(hào)，所述第三標(biāo)簽與第二標(biāo)簽通過(guò)射頻非接觸識(shí)別；

26、步驟s62，將分揀后的包裝裝入運(yùn)輸車中，獲取位置信息，所述位置信息包括初始倉(cāng)庫(kù)位置和終點(diǎn)倉(cāng)庫(kù)位置，所述終點(diǎn)倉(cāng)庫(kù)表示為運(yùn)輸車將煙草送達(dá)的目的地；

27、步驟s62，根據(jù)所述位置信息匹配最優(yōu)線路。

28、作為本發(fā)明所述的一種基于物聯(lián)網(wǎng)的煙草物流監(jiān)控方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述最優(yōu)線路的匹配邏輯包括：

29、步驟s62，獲取任一線路，基于大數(shù)據(jù)獲取交通參數(shù)，所述交通參數(shù)包括：道路寬度、道路日均車流量和地面潮濕度，根據(jù)所述道路寬度、道路日均車流量和地面潮濕度計(jì)算所述運(yùn)輸難度，所述運(yùn)輸難度的計(jì)算表達(dá)式為：

30、

31、其中，為運(yùn)輸難度，為交通參數(shù)的數(shù)量，為第個(gè)交通參數(shù)，為第個(gè)交通參數(shù)對(duì)應(yīng)的系數(shù)。

32、遍歷所述運(yùn)輸難度，選取數(shù)值最小的運(yùn)輸難度，獲取數(shù)值最小的運(yùn)輸難度對(duì)應(yīng)的線路，將所述數(shù)值最小的運(yùn)輸難度對(duì)應(yīng)的線路設(shè)置為最優(yōu)線路。

33、作為本發(fā)明所述的一種基于物聯(lián)網(wǎng)的煙草物流監(jiān)控方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述步驟s4包括如下子步驟：

34、步驟s41，獲取運(yùn)輸車位置，將所述運(yùn)輸車位置與所述最優(yōu)線路進(jìn)行比對(duì)，得到第一比對(duì)結(jié)果，所述第一比對(duì)結(jié)果為偏航和未偏航；

35、步驟s42，當(dāng)所述第一比對(duì)結(jié)果為偏航時(shí)，向所述運(yùn)輸車的駕駛室發(fā)送線路預(yù)警信號(hào)，直到所述第一比對(duì)結(jié)果為未偏航時(shí)，停止發(fā)送線路預(yù)警信號(hào)。

36、作為本發(fā)明所述的一種基于物聯(lián)網(wǎng)的煙草物流監(jiān)控方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述步驟s5包括如下子步驟：

37、步驟s51，獲取運(yùn)輸車速度、配送員編號(hào)和最優(yōu)線路的距離，所述配送員編號(hào)為自然數(shù)；

38、步驟s52，計(jì)算所述最優(yōu)線路的距離與所述運(yùn)輸速度的比值，將所述最優(yōu)線路的距離與所述運(yùn)輸速度的比值設(shè)置為預(yù)計(jì)達(dá)到時(shí)間，將所述預(yù)計(jì)到達(dá)時(shí)長(zhǎng)和配送員編號(hào)傳輸?shù)浇K點(diǎn)倉(cāng)庫(kù)終端；

39、步驟s53，對(duì)送達(dá)包裝按照第一比例進(jìn)行檢測(cè)，并得到檢測(cè)結(jié)果，所述檢測(cè)結(jié)果為破損數(shù)量，獲取煙草總數(shù)量，計(jì)算所述破損數(shù)量和煙草總數(shù)量的比值，將所述破損數(shù)量和煙草總數(shù)量的比值設(shè)置為破損率，所述物流效率的計(jì)算表達(dá)式為：物流效率=1-破損率。

40、第二方面，一種基于物聯(lián)網(wǎng)的煙草物流監(jiān)控系統(tǒng)，包括采集模塊、分析模塊、預(yù)警模塊和顯示模塊；

41、所述采集模塊用于設(shè)置倉(cāng)庫(kù)的第一標(biāo)簽、初始倉(cāng)庫(kù)中的煙草的第二標(biāo)簽和運(yùn)輸車的第三標(biāo)簽，獲取初始倉(cāng)庫(kù)中的煙草、煙草的包裝圖像、位置信息、運(yùn)輸車速度和配送員編號(hào)；

42、所述分析模塊用于對(duì)所述包裝圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到第一圖像，提取所述第一圖像的特征，根據(jù)第一圖像的特征判包裝的狀態(tài)，根據(jù)包裝的狀態(tài)對(duì)所述包裝進(jìn)行分揀，根據(jù)所述位置信息匹配最優(yōu)線路，將所述運(yùn)輸車位置與所述最優(yōu)線路進(jìn)行比對(duì)，得到第一比對(duì)結(jié)果，根據(jù)運(yùn)輸車速度計(jì)算預(yù)計(jì)到達(dá)時(shí)長(zhǎng)，對(duì)送達(dá)包裝按照第一比例進(jìn)行檢測(cè)，并得到檢測(cè)結(jié)果，根據(jù)檢測(cè)結(jié)果評(píng)估物流效率；

43、所述預(yù)警模塊用于根據(jù)所述第一比對(duì)結(jié)果發(fā)送線路預(yù)警信號(hào)；

44、所述顯示模塊用于顯示預(yù)計(jì)到達(dá)時(shí)長(zhǎng)、配送員編號(hào)和物流效率。

45、本發(fā)明的有益效果：通過(guò)設(shè)置倉(cāng)庫(kù)標(biāo)簽、煙草標(biāo)簽和運(yùn)輸車標(biāo)簽，實(shí)現(xiàn)對(duì)煙草貨物從倉(cāng)庫(kù)到運(yùn)輸車的實(shí)時(shí)追蹤，射頻非接觸識(shí)別技術(shù)提高了標(biāo)簽之間的高效通信，使得貨物的位置和狀態(tài)能夠即時(shí)獲取，通過(guò)獲取煙草包裝的圖像并進(jìn)行預(yù)處理，自動(dòng)分析包裝的狀態(tài)，并根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行相應(yīng)的處理和分揀，提高了運(yùn)輸安全性和完整性，根據(jù)運(yùn)輸車的位置信息和最優(yōu)線路的匹配，及時(shí)發(fā)出線路預(yù)警信號(hào)，以便在偏離預(yù)期路線時(shí)采取糾正措施，提高了運(yùn)輸?shù)募皶r(shí)性和效率，對(duì)送達(dá)包裝進(jìn)行按比例的檢測(cè)和評(píng)估，提升客戶滿意度，通過(guò)收集和分析大量的運(yùn)輸數(shù)據(jù)，提供了實(shí)時(shí)的監(jiān)控和決策支持，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以不斷優(yōu)化物流運(yùn)營(yíng)，減少異常事件發(fā)生的可能性，提高管理效率和決策的準(zhǔn)確性。