[发明专利]基于大数据分析和云计算的智慧物流全周期跟踪管理方法及云管理平台在审
申请号: | 202110064182.9 | 申请日: | 2021-01-18 |
公开(公告)号: | CN112907027A | 公开(公告)日: | 2021-06-04 |
发明(设计)人: | 罗杰辉;尹晓东 | 申请(专利权)人: | 南京效秀自动化技术有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q10/08 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 210007 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 数据 分析 计算 智慧 物流 周期 跟踪 管理 方法 平台 | ||
1.基于大数据分析和云计算的智慧物流全周期跟踪管理方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1.海上物流运输路线获取:从商品订单中提取发货方地址和收货方地址,并根据提取的发货方地址和收货方地址获取海上物流运输的运输路线,并统计该运输路线上存在的中转港口数量,进而将统计的各中转港口按照预设的顺序进行编号,分别标记为1,2...j...m;
S2.运输段划分及运输段运输距离集合构建:根据统计的中转港口数量,将整个运输路线划分为各运输段,并将划分的各运输段按照距离发货方地址由近到远的顺序进行编号,依次标记为1,2...i...n,并对划分的各运输段统计运输距离,进而构成运输段运输距离集合S(s1,s2,...,si,...,sn),si表示为第i个运输段的运输距离;
S3.运输段参数集合及图像集合构建:在运输船上分别安装大气环境参数检测终端、航行参数检测终端和高清摄像头,所述大气环境参数检测终端用于检测各运输段的大气环境参数、所述航行参数检测终端用于检测运输船在各运输段的航行参数,所述高清摄像头用于采集运输船在各运输段航行时的水面图像,进而将检测的各运输段的大气环境参数构成运输段大气环境参数集合Qw(qw1,qw2,...,qwi,...qwn),qwi表示为第i个运输段的第w个大气环境参数对应的数值,w表示为大气环境参数,w=d1,d2,d3,d1,d2,d3分别表示为风速,风向,雾霾浓度,并将检测的运输船在各运输段的航行参数构成运输段航行参数集合Pr(pr1,pr2,...,pri,...prn),pri表示为运输船在第i个运输段的第r个航行参数对应的数值,r表示为航行参数,r=e1,e2,e1,e2分别表示为航行速度,航行方向,同时将采集的运输船在各运输段航行时的水面图像构成运输段水面图像集合G(g1,g2,...,gi,...gn),gi表示为运输船在第i个运输段航行时的水面图像;
S4.运输段分类:从运输段航行参数集合中提取运输船在各运输段的航行方向,并从运输段大气环境参数集合中提取各运输段的风向,进而将运输船在各运输段的航行方向与各运输段的风向进行对比,若运输船在某运输段的航行方向与该运输段的风向一致,则该运输段记为顺风运输段,若运输船在某运输段的航行方向与该运输段的风向存在偏差但不相反,则该运输段记为偏风运输段,若运输船在某运输段的航行方向与该运输段的风向相反,则该运输段记为逆风运输段,以此统计各顺风运输段的编号,各偏风运输段的编号和各逆风运输段的编号,其中各顺风运输段的编号可记为1,2...a...z,各偏风运输段的编号可记为1,2...b...y,各逆风运输段的编号可记为1,2...c...x,同时对各偏风运输段获取风向与运输船航行风向的偏差角度,并构成偏风运输段偏差角度集合θ(θ1,θ2,...,θb,...,θy),θb表示为第b个偏风运输段对应的偏差角度;
S5.各类运输段对应的风力影响系数统计:从物流数据库中分别提取顺风对应的风向影响因子、逆风对应的风向影响因子和各偏差角度对应的风向影响因子,并从运输段大气环境参数集合中提取各运输段的风速,由此统计各顺风运输段对应的风力影响系数,各偏风运输段对应的风力影响系数和各逆风运输段对应的风力影响系数;
S6.运输段雾霾影响系数获取:从运输段大气环境参数集合中提取各运输段的雾霾浓度,并将提取的各运输段的雾霾浓度与物流数据库中各雾霾浓度对应的雾霾影响系数进行对比,由此得到各运输段的雾霾浓度对应的雾霾影响系数;
S7.运输段水流阻力系数统计:从运输段水面图像集合中分别提取运输船在各运输段航行时的水面图像,并对提取的各水面图像进行高清滤波处理,得到各高清水面图像,进而将各高清水面图像进行灰度化处理,由此提取浪花的轮廓线,其提取的浪花轮廓线将各高清水面图像中浪花区域与背景区域区分开来,从而获取各高清水面图像上浪花区域的面积,与此同时将获取的各高清水面图像上浪花区域的面积与物流数据库中各种水流阻力等级对应的浪花区域面积进行对比,从中获取各高清水面图像上该浪花区域面积对应的水流阻力等级,再将各高清水面图像上该浪花区域面积对应的水流阻力等级与运输数据库中各种水流阻力等级F=1,2,3对应的水流阻力系数进行对比,从中筛选出各高清水面图像的该水流阻力等级对应的水流阻力系数,即运输船在各运输段对应的水流阻力系数;
S8.中转时长集合构建:统计运输船各中转港口的中转时长,并构成中转时长集合t(t1,t2,...,tj,...,tm),tj表示为运输船在第j个中转港口的中转时长;
S9.海上物流运输周期综合影响系数统计:根据各顺风运输段对应的风力影响系数,各偏风运输段对应的风力影响系数、各逆风运输段对应的风力影响系数、各运输段的雾霾浓度对应的雾霾影响系数和运输船在各运输段对应的水流阻力系数统计该海上物流运输周期的综合影响系数;
S10.海上物流运输预估周期计算:根据运输段运输距离集合、运输段航行参数集合中的运输船在各运输段的航行速度、中转时长集合和该海上物流运输周期的综合影响系数计算该海上物流运输的预估周期,并发送给收货方。
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