[发明专利]一种基于神经网络的冷链物流监控方法及系统

权利要求书

1.一种基于神经网络的冷链物流监控方法，其特征在于，所述方法包括：

利用传感器实时获取低温冷冻品的温度和湿度，若短时间内低温冷冻品的温度和湿度具有较大变化，则进行安全警告；

在物流仓库中设置若干摄像头，获取物流仓库的图像数据，采用高斯加权函数对所获取的图像数据进行主要目标框的检测；

利用异常行为监测神经网络模型对所检测到的主要目标框进行异常行为监测，若监测到异常行为，则进行安全警告；

利用位置传感器实时获取低温冷冻品的位置信息，对冷链物流运输路径进行监控，若冷链物流运输路径有误，则通过电话询问冷链物流员；

其中，所述利用位置传感器实时获取低温冷冻品的位置信息，对冷链物流运输路径进行监控，包括：

利用位置传感器实时获取低温冷冻品的位置信息，并将低温冷冻品的位置信息发送到监控单元，所述低温冷冻品的位置信息为低温冷冻品在地图上的二维GPS定位点；

所述监控单元对低温冷冻品的位置信息进行预处理：

计算任意两个相邻时刻的位置信息距离，其中：

其中：

为时刻低温冷冻品的位置信息，其中表示经度，表示纬度；

为时刻低温冷冻品的位置信息；

若，则说明时刻的GPS定位点超出变化时间内运输车行驶的最大值，时刻的GPS定位点为异常值，则删除异常值；

获取低温冷冻品运输区域的道路节点信息和道路路段信息；

将低温冷冻品的位置信息作为马尔可夫链中一个隐藏状态的观察值，其中马尔可夫链中的状态序列中的每个位置为位置信息对应的时刻，运输区域的道路路段为隐变量；

对于低温冷冻品的位置信息和运输区域道路路段，建立观测模型

其中：

表示低温冷冻品的位置信息和运输区域道路路段之间的直线距离；

表示观测标准差，将其设置为3；

表示运输区域道路路段观测到低温冷冻品的位置信息的概率；

从最初时刻的低温冷冻品位置信息开始观测，选取观测模型中概率最大且连接下一时刻位置信息的运输区域道路路段作为运输路段，实时判断该运输路段是否正确，若当前低温冷冻品运输路段有误，则通过电话询问当前时刻冷链物流员。

2.如权利要求1所述的一种基于神经网络的冷链物流监控方法，其特征在于，所述利用传感器实时获取低温冷冻品的温度和湿度，包括：

将湿度和温度监测传感器放置于低温冷冻品表面，所述温度和湿度监测传感器利用温度监测元件以及电阻式湿度监测元件对低温冷冻品表面的温度和湿度进行监测，并将监测到的数字信号以40Bit/ms的速度发送到监控单元；

监控单元实时对所接收到的数字信号进行监测，若在时间间隔范围内，低温冷冻品的温度变化为摄氏度，或湿度变化，则认为低温冷冻品的温度/湿度在短时间内发生较大变化，从而向物流管理者发起温度/湿度安全警告。

3.如权利要求2所述的一种基于神经网络的冷链物流监控方法，其特征在于，所述将数据发送到监控单元的流程为：

（1）数据发送方和监控单元通过TCP中的socket()函数建立数据通道套接字，监控单元通过bind()函数和数据发送方的后端服务器通信，将本地的通信地址和服务器进行地址绑定，同时设置listen()函数将通信链路自身状态设置为等待监听状态，实时对数据发送方的数据请求进行响应；

（2）当监控单元收到数据发送方的数据发送请求后，和数据发送方建立握手协议，数据发送方通过 connect()函数发送数据通道建立请求，监控单元根据TCP协议调用 accept()函数进行通道首尾套接字的创建，完成数据通道建立；

（3）数据发送方通过send()函数将数据信息通过数据通道，按照TCP协议完成数据通信，在通信过程中需要对数据信息进行编号处理和封装处理，通信完成后发送关闭通道请求，得到响应后关闭TCP链接；

（4）监控单元调用accept()函数确定关闭请求后，通过 closesocket()函数关闭首尾套接字，并关闭 TCP 链接，完成数据发送方和监控单元的双端通信任务。