[发明专利]一种样品采集运输方法

说明书

本发明涉及到一种样品采集运输方法，包括信息采集层、应用数据层、业务应用层和用户服务层，所述的信息采集层包括样品信息采集和运载车辆信息采集；所述的应用数据层包括业务数据、GIS数据、样品数据、和采样人员信息；所述的业务应用层包括运输管理、货物管理、用户管理和样品管理；所述的用户服务层包括可视化中心和普通用户。本发明通过基于物联网与的GIS系统及RFID技术实现对样品采集保存和快速运输的有益效果。

技术领域

本发明属于样品采集运输领域，具体到一种样品采集运输方法。

背景技术

物联网是在互联网基础上，将任何物品与互联网相五连接，在协议的要求下，使物物之间，物网之间能够进行信息的交换与通信从而实现定位、跟踪、检测、管理以及智能识别等功能的网络。涉及的技术包括技术、技术、无线通信技术、激光扫描技术、红外感应技术等。全球化、规模化、高度专业化和网络化是现代物流业的发展新趋势，而物联网的产生和发展，加快了物流信息化的发展进程，物联网技术将会使得物流信息的采集和捕获更便捷、精确和全面，使得信息服务增值性得到极大的提高，为全球物流的实现奠定了基础，也为智能物流的实现提供了保障。

地理信息系统（GIS）是新兴的现代边缘科学。涉及信息科学、计算机科学、空间科学等多个研究领域。其地理数据库的数据包括图形数据、属性数据、定位数据、遥感数据等，这些数据是通过勘测和采集得来的。地理信息系统就是以地理数据库为基础，分析并处理与这些数据相关的操作过程，并向研究者提供决策和规划等服务。所以，将技术运用到现代样品采集中，实现配送路线的智能导航，样品和车辆的实时跟踪、定位，从而提高物流配送服务的效率和降低企业物流的成本。

但是现传统的物流业务系统存在很多不足，如：无法实现对货物的实时跟踪、车辆调度不合理、数据实时性差、信息采集效率低等。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供如下技术方案；

一种样品采集运输方法，包括信息采集层、应用数据层、业务应用层和用户服务层，特征在于所述的信息采集层包括样品信息采集和运载车辆信息采集；所述的应用数据层包括业务数据、GIS数据、样品数据、和采样人员信息；所述的业务应用层包括运输管理、货物管理、用户管理和样品管理；所述的用户服务层包括可视化中心和普通用户。

进一步而言，所述的信息采集层采用物联网三层构架，包括感知层、传输层和业务层。

进一步而言，所述的样品信息采集感知层运用RFID技术和WSN技术。

进一步而言，所述的系统总体构架为B/S结构。

进一步而言，所述的交通状态的时序性特征用 Pearson 相关系数进行计算和表达，通过计算结果中交通状态的自相关性和趋势性特征，对样品运输交通参数未来的变化情况进行估计；

r代表的是相关系数，描述了两个变量间线性相关性强弱程度。N

表示样本的总个数，X 和 Y 分别代表两个变量；

①当 Pearson 相关系数的值为正时，表示高速公路上某时段与其相邻的时段呈现出拥堵或畅通聚集的交通特征，正相关的绝对值越大时，时空对象的聚集特性越明显；

②当 Pearson 相关系数的值为负时，表示高速公路上某时段与其相邻的时段呈现出拥堵或畅通相异的交通特性，负相关的绝对值越大时，时空对象的异质特性越明显。

进一步而言，所述的可视化中心平台基于Google Maps API调用的在线地图，数据库使用的是Microsoft SOL Server2008数据库。