[发明专利]一种物流环境检测识别方法及系统

说明书

本发明提供一种物流环境检测识别方法及系统。本发明利用多传感器集成的数据采集终端对货物物流过程中运动状态及位姿、温湿度、光照强度、地理位置信息、货物承受压力等数据进行全方位采集。然后分别针对不同类型的数据采用与之匹配的基于神经元网络的模式识别、阈值分析等手段，实现对物流环境异常情况的深入智能化分析。本发明能够将分析结果与异常发生的时间、地点信息匹配录入数据库供大数据分析和用户查询。本发明对物流环境数据的采集监测更为系统化、集成化程度高，检测内容丰富、检测结果准确，可以为物流企业决策、监管部门监管、物流保险定价等提供有力的数据支撑。

技术领域

本发明涉及物流监管技术领域，具体而言涉及一种物流环境检测识别方法及系统。

背景技术

广义的物流环境，既包括货物在物流过程中的自然环境，如温湿度、光照等，也包括物流操作对货物产生的影响。这种影响可能是直接由操作人员引起的，比如人工装卸时，货物受到的冲击等，也可能是由代替人力而完成物流职能的半自动化或自动化设备引起的，比如运输过程中的颠簸等。

目前物流环境检测方法多是利用特定种类的传感器采集特定的、单一的物流环境数据，而后通过设定简单的阈值对货物物流过程中环境的某种变量进行异常的判断和识别。现有的这些方法普遍存在环境监测缺乏系统性的缺点。并且，由于其过于粗略的数据处置方式，会使得物流系统能够从传感器数据中获取的信息相对有限，很难满足如今物联网时代对物流数据进行细致分析的需求。比如，当前对物流过程中货物所受冲击和振动的检测多是利用三轴加速度传感器测量货物的加速度，然后将加速度分量进行正交合并，利用相应的运动学公式折算成诸如力、能量等物理量，最后通过阈值判断货物的冲击和振动是否超出容许的范围。这种方法将检测结果简单的划分为一个二分类问题，即正常和异常，缺乏对数据的深入挖掘，忽略掉了对造成异常的原因、异常的种类等更有价值的信息的分析。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提供一种物流环境检测识别方法及系统，本发明针对当前行业中常见监测方法的弊端，提出了一个新的系统性解决方案。本发明具体采用如下技术方案。

首先，为实现上述目的，提出一种物流环境检测识别系统，其包括：数据采集终端，其被固定在货物的包裹上，各所述数据采集终端分别集成有或连接有若干组传感器，用于分别通过不同类型的传感器采集获取货物包裹在物流过程中的各类物流环境数据，所述数据采集终端还用于对各类所述物流环境数据分别以预设的第一阈值范围进行筛选，存储并上传超出第一阈值范围的所述物流环境数据；服务器，其分别与各所述数据采集终端无线通讯连接，用于接收各所述数据采集终端所上传的超出第一阈值范围的物流环境数据，所述服务器还用于分别根据各物流环境数据的类别调用与之相匹配的异常识别单元，对该物流环境数据进行分析，获得异常识别分析结果，将所述异常识别分析结果以及对应的异常状况发生时间和异常状况发生地点进行匹配和汇总，录入数据库；所述数据库，其与服务器通讯连接，用于存储并更新各货物包裹的异常识别分析结果以及对应的异常状况发生时间和异常状况发生地点；用户终端设备，其分别按照不同的用户类型配备有不同权限等级，用于在权限等级所允许的范围内，与所述数据库交互，获取并显示用户所需查询的货物包裹信息、该货物包裹所对应的异常识别分析结果以及对应的异常状况发生时间和异常状况发生地点。

可选的，如上任一所述的物流环境检测识别系统，其中，所述数据采集终端被固定在货物的包裹内，所述数据采集终端中集成有或连接有以下传感器中的任意一种或其组合：三轴加速度传感器、三轴角加速度传感器、陀螺仪、三轴地磁传感器、温度传感器、湿度传感器、光照强度传感器、压力传感器、GPS模块；其中，所述三轴加速度传感器及所述陀螺仪的采样频率不低于1600Hz，所述三轴地磁传感器的采样频率不低于30Hz，所述温度传感器、所述湿度传感器的采样频率不低于0.1Hz，所述光照强度传感器的采样频率不低于60Hz，所述压力传感器的采样频率不低于60Hz。

可选的，如上任一所述的物流环境检测识别系统，其中，所述第一阈值范围设置为[130％*A，70％*B]，其中，[A，B]表示货物物流过程中所允许的对应类别物流环境数据的数值范围。