[发明专利]基于树莓派的厢式货车运输管理控制装置及系统

说明书

本发明提供基于树莓派的厢式货车运输管理控制装置及系统，根据距离传感单元对车辆的检测，图像采集单元被触发后对车辆进行分时多角度且特定距离的图像采集，扫描识别单元获取车载任务信息，主处理模块将所提取的信息与预生成信息进行比对并据此控制道闸。基于所采集图像，图像识别模块基于改进后的yolo‑v3‑tiny网络进行车型识别，在该网络的训练样本中还包括标注了车牌框、驾驶员人脸以及货车厢门的图像，多个识别任务共享同一网络，降低了模型的复杂度，提高了识别能力与管理效率。同时，基于主体图像颜色特征，通过将货车主体图片，及驾驶室图片、运输信息和任务标识等信息融合为一张存档图片，大大简化了物流运输信息的存档与交互，提高了信息表示效能。

技术领域

本发明专利属于物流运输领域，具体涉及基于树莓派的厢式货车运输管理控制装置及系统。

背景技术

随着经济与贸易的发展，物流运输行业的规模快速增长。目前，物流成本占我国GDP的比重超过20％；其中，第三方物流的市场潜力很大。中国仓储协会的市场调查表明，有相当一部分生产企业和商业企业在寻找物流代理商，企业对第三方物流的满意度也在逐渐提高。企业物流运输流程中，市内配送服务需求越来越迫切，同时，物流过程管理、物流决策、资料获取等信息服务也越来越受到企业的重视。

物流服务具有高周转、高可靠的运输要求，对货运车辆运输的时效性要求较高。在货运车辆进出货场或物流园区有时间花费尽量短的述求，而货车进出场区的频次又有一定波动性和持续性，因此，在出入口常有拥堵发生。当前，物流运输流程中的过程管理手段还比较落后，管理方式比较粗放，无法满足企业的需求。具体地，在整个物流链中，货物分段运输过程中的信息流通与管理不顺畅，如在货车进出货场时，往往还依赖手工记录、纸质传送信息等手段。这种方式，严重影响了物流运输的效率，制约了物流服务质量的提高。为此，需要开发一种在货场出入口对货车进行出入自动管理与信息自动采集的控制装置与系统。

同时，在物流园区或者货场的管理中，还有一个重要的工作，那就是对停车位、及货车停放的检查与管理。由于到这项工作与出入口管理有很多相似的功能需求，因此，如果将货车运输管理控制装置设计为能部署在可移动嵌入式平台上，则可减少重复开发，大大增加设备的适用性与性价比。

树莓派作为一款单板计算机已经推出多年了，虽然一开始是针对教育领域推出的，但由于它的开源硬件特性，得到了开源社区的大量支持，其相关的软件资源很丰富，开发新应用的速度可以更快。目前应用较广的树莓派3B是在18年3月推出的，采用了1.2GHz四核64位ARMv8处理器，有1GB的内存，其CSI相机端口与多个USB端口都可用于连接摄像头。只有信用卡大小的树莓派，具有较强的处理能力和丰富的接口，已被广泛用于各种移动式或嵌入式解决方案中。如申请号为201810047714.6的中国专利申请，基于树莓派采集家庭成员的人脸图像和手势图像并传入服务器中进行模式识别与匹配，又根据匹配结果进行门禁控制和报警处理。

运输领域内在车辆车型等的模式识别处理中有一类被广泛采用的方法，就是深度学习，在深度学习的神经网络迭代处理中，需要大量的计算资源。为此，申请号为201810523617.X的中国专利申请，提出一种用于卷积神经网络硬件加速的数据处理方法；而申请号为201810523619.9的中国专利申请，提出一种基于FPGA的硬件加速方法及系统；他们都被用来提高Tiny-yolo卷积神经网络的检测速度。在科研领域，还有专为机器学习设计的硬件平台，如NVIDIA的嵌入平台Jetson TX1，其GPU部分是256个CUDA核心的Maxwell，运算性能每秒1兆次浮点，堪比小型超算，但这个平台的价格是树莓派的几十倍。因此，对于物流运输领域的嵌入式设备与系统，需要适用于算力较小的通用平台如树莓派等之上的车辆识别、管理的方法和装置。

发明专利内容

针对以上需求，本发明的目的是提供一种基于树莓派的厢式货车运输管理控制装置及系统和控制器，在货场出入口等场合对货车进行出入自动管理与信息自动采集。