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专利名称：一种基于物联网的智慧园区物流智能监测管理系统

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202311181513.2

专利申请（专利权）人：六盘水恒鼎实业有限公司
权利人地址：贵州省六盘水市盘州市电信大楼九楼

专利发明（设计）人：王显忠,杨和平,文泽荣,熊德永,陈加强,鄢明,陈为嘉

专利摘要：本发明涉及物流监测管理领域，具体为一种基于物联网的智慧园区物流智能监测管理系统，本系统通过对进入园区的车辆和司机进行图像获取和分析，可以有效识别非法车辆或不符合规定的司机，有助于提高园区的安全性，减少了人工审核的时间和精力消耗，提高了管理效率；通过分析各仓库推荐系数，进而分析得到车辆的最佳行驶路线，可以对仓库和车辆进行合理调度和利用，快速确定最佳行驶路线，提高了物流运输效率，减少了运输时间；通过对装载货物的品类进行扫码识别并检测重量，得到车辆的货物装载合格度，进而对装载不合格车辆进行预警处理，有助于避免装载过程中出现人工错误，确保货物装载的准确性和正确性。

主权利要求：
1.一种基于物联网的智慧园区物流智能监测管理系统，其特征在于，包括：
运输清单生成匹配模块，用于生成物流运输清单并根据物流运输清单中货物的体积和各车辆所在位置匹配物流运输清单对应的运输车辆，其中物流运输清单中包括各品类运输货物和各品类货物所需运输的重量；
图像信息获取模块，用于通过摄像头对进入园区的车辆和司机进行图像获。直鸺俏盗拘畔⑼枷窈退净讼，并从车辆信息图像中提取车牌照和车辆的外观数据，其中车辆的外观数据包括车辆的长度、宽度、高度；
符合度分析模块，用于根据车辆信息图像、车辆的车牌照、外观数据分析获得车辆符合度，同时将车辆符合度和司机人像结合进一步分析获得车辆与司机之间的符合度，将车辆与司机之间的符合度同预设的车辆与司机之间的符合度合格值进行比对，根据得到的车辆和司机的符合度情况对车辆进行相应处理；
管理数据库，用于储存各车牌照所登记的车辆出厂标准外观数据、司机人像集合、各仓库的地理位置、各仓库中储存的货物品类；
路线分析模块，用于根据各仓库的地理位置、各仓库中储存的货物品类和车辆的物流运输清单分析获得各待装载仓库推荐系数，进而分析得到车辆的最佳行驶路线；
装货检测模块，用于对装载货物的品类进行扫码识别，同时通过车厢底部设置的重量传感器检测装载货物的重量；
装货分析模块，用于通过将装载货物的重量和物流运输清单中运输货物的重量进行比对，分析得到货物装载合格度；
预警模块，用于通过将货物装载合格度和预设的货物装载合格度阈值进行比对得到车辆的装载合格情况，进而对装载不合格车辆进行预警处理；
所述各待装载仓库推荐系数的具体分析方法包括以下步骤：
第一步，读取车辆的物流运输清单，调取管理数据库内各仓库中储存的货物品类，并根据物流运输清单中需要运输的各品类运输货物筛选出存放相应货物的各仓库，将其记为各待装载仓库；
第二步，根据管理数据库中各仓库的地理位置定位各待装载仓库，分别计算各待装载仓库距离园区入口的距离，记为di，i表示第i个待装载仓库的编号，i＝1,2,...,k，同时根据各仓库中储存的货物品类，结合物流运输清单中各品类货物所需运输的重量，综合分析得到各待装载仓库中各品类货物所需运输的重量，记为Min，n表示第n个品类货物的编号，n＝1,2,...,m；
第三步，分别读取各仓库中储存的货物品类和各待装载仓库中各品类货物所需运输的重量，将其代入到公式 得到各待装载仓库的预计装货时间ti，其中t'表示为预设的进入每个仓库搬运货物的固定时间，t'n'表示为第n个品类货物单位重量的参考搬运时间，η1表示预设的预计装货时间的修正系数；
第四步，分别读取各待装载仓库距离园区入口的距离、各待装载仓库中各品类货物所需运输的重量和各待装载仓库的预计装货时间，代入到公式获得各待装载仓库的运输推荐系
数 其中a1、a2、a3分别表示为待装载仓库中各品类货物所需运输的重量、待装载仓库距离园区入口的距离和待装载仓库的预计装货时间的权值因子，且a1+a2+a3＝1；
所述货物装载合格度的具体分析方法包括以下步骤：
第一步，对车辆位置所在的待装载仓库装载的货物品类进行扫码识别，并和物流运输清单中的货物品类进行匹配，若装载的货物品类为物流运输清单中某种货物品类，则继续执行装载操作，若装载的货物品类非物流运输清单中某种货物品类，则进行报警提醒；
第二步，读取各待装载仓库中各品类货物所需运输的重量，通过求取总和得到各待装载仓库中货物所需运输的重量之和，记为 并通过车辆车厢底部设置的重量传感器检测各待装载仓库装载货物后的实际总重量，将其记为 将各待装载仓库装载货物后的实际总重量同各待装载仓库中货物所需运输的重量之和进行比对，通过公式得到车辆的货物装载合格1
度σ，其中k表示为待装载仓库的数量，M总表示第1个待装载仓库中货物所需运输的重量之
1
和，M'总表示第1个待装载仓库装载货物后的实际总重量。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智慧园区物流智能监测管理系统，其特征在于：所述运输清单生成匹配模块的具体分析过程为：生成物流运输清单并读取物流运输清单中货物的体积，从数据库中筛选出车厢容量大于物流运输清单中货物的体积的车辆，记为各优选车辆，对各优选车辆进行定位并分别计算其距离园区的距离，记为各优选车辆距离园区的距离，将各优选车辆距离园区的距离按照从小到大的顺序排列，筛选出距离园区的距离最近的优选车辆，记为第一选择车辆，并向该车辆的所属司机发送运输请求，若该车辆的所属司机同意接。蚪贸盗咀魑锪髟耸淝宓ザ杂Φ脑耸涑盗，该车辆车牌照记为物流运输清单对应的运输车辆的车牌照并向该车辆的所属司机发送物流运输清单，若该车辆的所属司机不同意接。虬凑丈秆〉谝谎≡癯盗镜姆椒绦秆〉诙选择车辆，并向第二选择车辆的所属司机发送运输请求，以此类推，直到运输请求被接取。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智慧园区物流智能监测管理系统，其特征在于：所述车辆符合度的具体分析方法包括以下步骤：第一步，提取物流运输清单对应的运输车辆的车牌照，通过摄像头对进入园区的车辆进行图像获。竦玫耐枷窦俏盗拘畔⑼枷，从车辆信息图像中识别车辆的车牌照并将其和物流运输清单对应的运输车辆的车牌照进行比对，若车牌照一致，则判断该车辆是物流运输清单对应的运输车辆，执行第二步，若车牌照不一致，则判断该车辆不是物流运输清单对应的运输车辆，不予放行；
第二步，从车辆信息图像中提取车辆的长度、宽度、高度，分别记为l、w、h，同时读取管理数据库中该车辆车牌照所登记的车辆出厂标准长度、宽度、高度，将其和提取的车辆的长度、宽度、高度进行比对，通过公式 获得车辆符合度δ，l0、w0、h0分别表示为车牌照所登记的车辆出厂标准长度、宽度、高度，e表示为自然常数。
4.根据权利要求2所述的一种基于物联网的智慧园区物流智能监测管理系统，其特征在于：所述车辆与司机之间的符合度的具体分析方法包括以下步骤：第一步，通过摄像头对进入园区的车辆司机进行人像获。俏净讼，将司机人像同管理数据库中的司机人像集合进行匹配，若司机人像集合中不存在该司机人像，则判断该司机身份异常，不予放行，若司机人像集合中存在该司机人像，则根据匹配得到的司机人像确定司机身份信息，并根据司机身份信息进一步得到其所负责车辆的车牌照，读取车辆信息图像中提取到的车牌照，并同司机身份信息中司机所负责车辆的车牌照进行比对，通过公式 获得车辆与司机之间的符合度γ，其中R1为车辆信息图像中车牌照与司机身份信息中司机所负责车辆的车牌照相同,R2为车辆信息图像中车牌照与司机身份信息中司机所负责车辆的车牌照不同；
第二步，读取车辆与司机之间的符合度，将车辆与司机之间的符合度和预设的车辆与司机之间的符合度合格值进行比对，若车辆的车辆与司机之间的符合度低于预设的车辆与司机之间的符合度合格值，则判断该车辆为不合格车辆，不予放行，若车辆的车辆与司机之间的符合度高于或等于预设的车辆与司机之间的符合度合格值，则判断该车辆为合格车辆，准许放行。
5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智慧园区物流智能监测管理系统，其特征在于：所述车辆的最佳行驶路线的具体分析方法为：读取各待装载仓库的运输推荐系数，将各待装载仓库的运输推荐系数按照从大到小的顺序排列，得到排序后的各待装载仓库，并根据排序后的各待装载仓库的地理位置依次规划物流运输清单对应运输车辆的行驶路线，记为车辆的最佳行驶路线。
6.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智慧园区物流智能监测管理系统，其特征在于：所述对装载不合格车辆进行预警处理的具体分析方法为：将车辆的货物装载合格度和预设的货物装载合格度范围进行比对，若车辆的货物装载合格度超出货物装载合格度范围，则判断车辆在该待装载仓库货物不合格，对车辆进行报警提醒，若车辆的货物装载合格度未超出货物装载合格度范围，则判断车辆在该待装载仓库货物合格，准许继续运输。 说明书 : 一种基于物联网的智慧园区物流智能监测管理系统技术领域[0001] 本发明涉及物流监测管理领域，具体而言，是一种基于物联网的智慧园区物流智能监测管理系统。背景技术[0002] 随着全球经济的快速发展和对资源的日益需求，智慧园区的建设成为了许多国家和地区的重要发展目标，是通过应用信息技术和物联网技术，将各类设备和系统互相连接，将产业集聚发展与城市生活居住的不同空间有机组合，形成社群价值关联、圈层资源共享、土地全时利用的功能复合型城市空间区域，而物流在园区内的运作是园区运营的关键环节，对于提高运输效率、降低成本、优化资源配置等具有重要意义。[0003] 然而如今物流业务的复杂性和规模庞大使得传统的监测管理方式已经无法满足需求，具体体现在以下方面：一、传统系统可能依赖于手动检查车辆的相关文件和证件，存在主观性和误判的问题，而关注于车辆的同时可能会忽略了对驾驶员的检查，无法全面地评估车辆和司机的合规性，存在安全隐患。[0004] 二、在物流运输路线推荐方面，传统的路线推荐通常基于经验和规则，而园区内的物流活动往往受到各种限制和特殊要求，传统路线推荐难以考虑到这些因素，可能无法提供最优的路线选择。[0005] 三、传统系统无法准确地识别货物的品类，这可能导致装载过程中发生人工错误，造成货物装载的不准确和错误，同时传统系统可能会忽略预警处理机制，这意味着即使发现装载不合格的车辆，也无法及时采取预警处理措施，无法确保货物装载符合规定标准。发明内容[0006] 为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：一种基于物联网的智慧园区物流智能监测管理系统，包括：运输清单生成匹配模块，用于生成物流运输清单并根据物流运输清单中货物的体积和各车辆所在位置匹配物流运输清单对应的运输车辆，其中物流运输清单中包括各品类运输货物和各品类货物所需运输的重量。[0007] 图像信息获取模块，用于通过摄像头对进入园区的车辆和司机进行图像获。直鸺俏盗拘畔⑼枷窈退净讼，并从车辆信息图像中提取车牌照和车辆的外观数据，其中车辆的外观数据包括车辆的长度、宽度、高度。[0008] 符合度分析模块，用于根据车辆信息图像、车辆的车牌照、外观数据分析获得车辆符合度，同时将车辆符合度和司机人像结合进一步分析获得车辆与司机之间的符合度，将车辆与司机之间的符合度同预设的车辆与司机之间的符合度合格值进行比对，根据得到的车辆和司机的符合度情况对车辆进行相应处理。[0009] 管理数据库，用于储存各车牌照所登记的车辆出厂标准外观数据、司机人像集合、各仓库的地理位置、各仓库中储存的货物品类。[0010] 路线分析模块，用于根据各仓库的地理位置、各仓库中储存的货物品类和车辆的物流运输清单分析获得各待装载仓库推荐系数，进而分析得到车辆的最佳行驶路线。[0011] 装货检测模块，用于对装载货物的品类进行扫码识别，同时通过车厢底部设置的重量传感器检测装载货物的重量。[0012] 装货分析模块，用于通过将装载货物的重量和物流运输清单中运输货物的重量进行比对，分析得到货物装载合格度。[0013] 预警模块，用于通过将货物装载合格度和预设的货物装载合格度阈值进行比对得到车辆的装载合格情况，进而对装载不合格车辆进行预警处理。[0014] 优选的，所述运输清单生成匹配模块的具体分析过程为：生成物流运输清单并读取物流运输清单中货物的体积，从数据库中筛选出车厢容量大于物流运输清单中货物的体积的车辆，记为各优选车辆，对各优选车辆进行定位并分别计算其距离园区的距离，记为各优选车辆距离园区的距离，将各优选车辆距离园区的距离按照从小到大的顺序排列，筛选出距离园区的距离最近的优选车辆，记为第一选择车辆，并向该车辆的所属司机发送运输请求，若该车辆的所属司机同意接。蚪贸盗咀魑锪髟耸淝宓ザ杂Φ脑耸涑盗，该车辆车牌照记为物流运输清单对应的运输车辆的车牌照并向该车辆的所属司机发送物流运输清单，若该车辆的所属司机不同意接。虬凑丈秆〉谝谎≡癯盗镜姆椒绦秆〉诙选择车辆，并向第二选择车辆的所属司机发送运输请求，以此类推，直到运输请求被接取。[0015] 优选的所述车辆符合度的具体分析方法包括以下步骤：第一步，提取物流运输清单对应的运输车辆的车牌照，通过摄像头对进入园区的车辆进行图像获。竦玫耐枷窦俏盗拘畔⑼枷，从车辆信息图像中识别车辆的车牌照并将其和物流运输清单对应的运输车辆的车牌照进行比对，若车牌照一致，则判断该车辆是物流运输清单对应的运输车辆，执行第二步，若车牌照不一致，则判断该车辆不是物流运输清单对应的运输车辆，不予放行。[0016] 第二步，从车辆信息图像中提取车辆的长度、宽度、高度，分别记为l、w、h，同时读取管理数据库中该车辆车牌照所登记的车辆出厂标准长度、宽度、高度，将其和提取的车辆的长度、宽度、高度进行比对，通过公式 获得车辆符合度δ，l0、w0、h0分别表示为车牌照所登记的车辆出厂标准长度、宽度、高度，e表示为自然常数。[0017] 优选的，所述车辆与司机之间的符合度的具体分析方法包括以下步骤：第一步，通过摄像头对进入园区的车辆司机进行人像获。俏净讼，将司机人像同管理数据库中的司机人像集合进行匹配，若司机人像集合中不存在该司机人像，则判断该司机身份异常，不予放行，若司机人像集合中存在该司机人像，则根据匹配得到的司机人像确定司机身份信息，并根据司机身份信息进一步得到其所负责车辆的车牌照，读取车辆信息图像中提取到的车牌照，并同司机身份信息中司机所负责车辆的车牌照进行比对，通过公式获得车辆与司机之间的符合度γ，其中R1为车辆信息图像中车牌照与司机身份信息中司机所负责车辆的车牌照相同,R2为车辆信息图像中车牌照与司机身份信息中司机所负责车辆的车牌照不同。[0018] 第二步，读取车辆与司机之间的符合度，将车辆与司机之间的符合度和预设的车辆与司机之间的符合度合格值进行比对，若车辆的车辆与司机之间的符合度低于预设的车辆与司机之间的符合度合格值，则判断该车辆为不合格车辆，不予放行，若车辆的车辆与司机之间的符合度高于或等于预设的车辆与司机之间的符合度合格值，则判断该车辆为合格车辆，准许放行。[0019] 优选的，所述各待装载仓库推荐系数的具体分析方法包括以下步骤：第一步，读取车辆的物流运输清单，调取管理数据库内各仓库中储存的货物品类，并根据物流运输清单中需要运输的各品类运输货物筛选出存放相应货物的各仓库，将其记为各待装载仓库。[0020] 第二步，根据管理数据库中各仓库的地理位置定位各待装载仓库，分别计算各待装载仓库距离园区入口的距离，记为di，i表示第i个待装载仓库的编号，i＝1,2,...,k，同时根据各仓库中储存的货物品类，结合物流运输清单中各品类货物所需运输的重量，综合分析得到各待装载仓库中各品类货物所需运输的重量，记为Min，n表示第n个品类货物的编号，n＝1,2,...,m。[0021] 第三步，分别读取各仓库中储存的货物品类和各待装载仓库中各品类货物所需运输的重量，将其代入到公式 得到各待装载仓库的预计装货时间ti，其中t'表示为预设的进入每个仓库搬运货物的固定时间，t'n'表示为第n个品类货物单位重量的参考搬运时间，η1表示预设的预计装货时间的修正系数。[0022] 第四步，分别读取各待装载仓库距离园区入口的距离、各待装载仓库中各品类货物 所 需 运 输 的 重 量 和 各 待 装 载 仓 库 的 预 计 装 货 时 间 ，代 入 到 公 式获得各待装载仓库的运输推荐系数 其中a1、a2、a3分别表示为待装载仓库中各品类货物所需运输的重量、待装载仓库距离园区入口的距离和待装载仓库的预计装货时间的权值因子，且a1+a2+a3＝1。[0023] 优选的，所述车辆的最佳行驶路线的具体分析方法为：读取各待装载仓库的运输推荐系数，将各待装载仓库的运输推荐系数按照从大到小的顺序排列，得到排序后的各待装载仓库，并根据排序后的各待装载仓库的地理位置依次规划物流运输清单对应运输车辆的行驶路线，记为车辆的最佳行驶路线。[0024] 优选的，所述货物装载合格度的具体分析方法包括以下步骤：第一步，对车辆位置所在的待装载仓库装载的货物品类进行扫码识别，并和物流运输清单中的货物品类进行匹配，若装载的货物品类为物流运输清单中某种货物品类，则继续执行装载操作，若装载的货物品类非物流运输清单中某种货物品类，则进行报警提醒；[0025] 第二步，读取各待装载仓库中各品类货物所需运输的重量，通过求取总和得到各待装载仓库中货物所需运输的重量之和，记为 并通过车辆车厢底部设置的重量传感器检测各待装载仓库装载货物后的实际总重量，将其记为 将各待装载仓库装载货物后的实际总重量同各待装载仓库中货物所需运输的重量之和进行比对，通过公式得到车辆的货物装载合格度σ，1其中k表示为待装载仓库的数量，M总表示第1个待装载仓库中货物所需运输的重量之和，M1'总表示第1个待装载仓库装载货物后的实际总重量。[0026] 优选的，所述对装载不合格车辆进行预警处理的具体分析方法为：将车辆的货物装载合格度和预设的货物装载合格度范围进行比对，若车辆的货物装载合格度超出货物装载合格度范围，则判断车辆在该待装载仓库货物不合格，对车辆进行报警提醒，若车辆的货物装载合格度未超出货物装载合格度范围，则判断车辆在该待装载仓库货物合格，准许继续运输。[0027] 相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：一、本系统通过摄像头对进入园区的车辆和司机进行图像获。治龌竦贸盗痉隙，同时结合司机人像进一步获得车辆及司机符合度，并根据得到的车辆和司机的符合度情况对车辆进行相应处理，通过对进入园区的车辆和司机进行图像获取和分析，可以有效识别非法车辆或不符合规定的司机，有助于提高园区的安全性，防止潜在的安全威胁，同时利用图像获取和分析技术，可以快速准确地评估车辆和司机的符合度，园区管理人员可以根据得到的结果进行相应处理，减少了人工审核的时间和精力消耗，提高了管理效率。[0028] 二、本系统通过分析各仓库的位置数据、各仓库中各类货物的储存数据和车辆的运输清单得到各仓库推荐系数，进而分析得到车辆的最佳行驶路线，可以自动分析各仓库的货物储存情况和车辆的运输清单，对仓库和车辆进行合理调度和利用，快速确定最佳行驶路线，减少了运输时间，提高了物流运输效率。[0029] 三、本系统对装载货物的品类进行扫码识别，同时通过车厢底部设置的重量传感器检测装载货物的重量，分析获得车辆的货物装载合格度，进而对装载不合格车辆进行预警处理，通过扫码识别技术，可以准确地识别装载货物的品类，有助于避免装载过程中出现人工错误，确保货物装载的准确性和正确性，通过底部的重量传感器，可以实时检测车辆装载货物的重量，使得监测系统能够准确分析车辆的货物装载合格度，确保货物装载符合规定标准，当监测系统分析出装载不合格的车辆时，可以即时进行预警处理。附图说明[0030] 为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。[0031] 图1为本发明的系统模块连接图。具体实施方式[0032] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。[0033] 请参阅图1所示，本发明一种基于物联网的智慧园区物流智能监测管理系统，包括图像信息获取模块、符合度分析模块、管理数据库、路线分析模块、装货检测模块、装货分析模块、预警模块。[0034] 所述管理数据库和运输清单生成匹配模块、符合度分析模块、路线分析模块、装货分析模块、预警模块连接，运输清单生成匹配模块和符合度分析模块、装货检测模块连接，装货分析模块和装货检测模块、预警模块连接，符合度分析模块和图像信息获取模块连接。[0035] 运输清单生成匹配模块，用于生成物流运输清单并根据物流运输清单中货物的体积和各车辆所在位置匹配物流运输清单对应的运输车辆，其中物流运输清单中包括各品类运输货物和各品类货物所需运输的重量。[0036] 所述运输清单生成匹配模块的具体分析过程为：生成物流运输清单并读取物流运输清单中货物的体积，从数据库中筛选出车厢容量大于物流运输清单中货物的体积的车辆，记为各优选车辆，对各优选车辆进行定位并分别计算其距离园区的距离，记为各优选车辆距离园区的距离，将各优选车辆距离园区的距离按照从小到大的顺序排列，筛选出距离园区的距离最近的优选车辆，记为第一选择车辆，并向该车辆的所属司机发送运输请求，若该车辆的所属司机同意接。蚪贸盗咀魑锪髟耸淝宓ザ杂Φ脑耸涑盗，该车辆车牌照记为物流运输清单对应的运输车辆的车牌照并向该车辆的所属司机发送物流运输清单，若该车辆的所属司机不同意接。虬凑丈秆〉谝谎≡癯盗镜姆椒绦秆〉诙选择车辆，并向第二选择车辆的所属司机发送运输请求，以此类推，直到运输请求被接。煌ü秆『鲜嗜萘康某盗，可以确保货物能够被有效运输，避免因车辆容量不足而导致的运输困难，通过定位和计算车辆与园区的距离，可以选择离园区距离最近的车辆，从而减少车辆的行驶距离和运输时间，提高运输效率，通过向第一选择车辆的司机发送运输请求，可以快速发起运输安排，提高与司机的沟通效率，在遇到第一选择车辆无法接取时，通过继续筛选第二选择车辆，并发送运输请求，可以继续寻找适合的运输车辆，最终确保物流运输的进行。[0037] 图像信息获取模块，用于通过摄像头对进入园区的车辆和司机进行图像获。直鸺俏盗拘畔⑼枷窈退净讼，并从车辆信息图像中提取车牌照和车辆的外观数据，其中车辆的外观数据包括车辆的长度、宽度、高度。[0038] 符合度分析模块，用于根据车辆信息图像、车辆的车牌照、外观数据分析获得车辆符合度，同时将车辆符合度和司机人像结合进一步分析获得车辆与司机之间的符合度，将车辆与司机之间的符合度同预设的车辆与司机之间的符合度合格值进行比对，根据得到的车辆和司机的符合度情况对车辆进行相应处理。[0039] 所述车辆符合度的具体分析方法包括以下步骤：第一步，提取物流运输清单对应的运输车辆的车牌照，通过摄像头对进入园区的车辆进行图像获。竦玫耐枷窦俏盗拘畔⑼枷，从车辆信息图像中识别车辆的车牌照并将其和物流运输清单对应的运输车辆的车牌照进行比对，若车牌照一致，则判断该车辆是物流运输清单对应的运输车辆，执行第二步，若车牌照不一致，则判断该车辆不是物流运输清单对应的运输车辆，不予放行；通过车辆识别和比对车牌照，可以减少非法车辆进入园区的风险，确保进入园区的车辆是与物流运输清单相对应的运输车辆。[0040] 第二步，从车辆信息图像中提取车辆的长度、宽度、高度，分别记为l、w、h，同时读取管理数据库中该车辆车牌照所登记的车辆出厂标准长度、宽度、高度，将其和提取的车辆的长度、宽度、高度进行比对，通过公式 获得车辆符合度δ，l0、w0、h0分别表示为车牌照所登记的车辆出厂标准长度、宽度、高度，e表示为自然常数；通过对比车辆尺寸，可以判断车辆是否符合标准要求，确保进入园区的车辆尺寸符合要求，避免可能的安全和交通问题。[0041] 所述车辆与司机之间的符合度的具体分析方法包括以下步骤：第一步，通过摄像头对进入园区的车辆司机进行人像获。俏净讼，将司机人像同管理数据库中的司机人像集合进行匹配，若司机人像集合中不存在该司机人像，则判断该司机身份异常，不予放行，若司机人像集合中存在该司机人像，则根据匹配得到的司机人像确定司机身份信息，并根据司机身份信息进一步得到其所负责车辆的车牌照，并同司机身份信息中司机所负责车辆的车牌照进行比对，通过公式 获得车辆与司机之间的符合度γ，其中R1为车辆信息图像中车牌照与司机身份信息中司机所负责车辆的车牌照相同,R2为车辆信息图像中车牌照与司机身份信息中司机所负责车辆的车牌照不同；根据司机身份信息可以获取其所负责车辆的车牌照，与读取的车辆信息图像中提取到的车牌照进行比对，确保车辆与司机之间的关联性，避免非法驾驶情况的出现。[0042] 第二步，读取车辆与司机之间的符合度，将车辆与司机之间的符合度和预设的车辆与司机之间的符合度合格值进行比对，若车辆的车辆与司机之间的符合度低于预设的车辆与司机之间的符合度合格值，则判断该车辆为不合格车辆，不予放行，若车辆的车辆与司机之间的符合度高于或等于预设的车辆与司机之间的符合度合格值，则判断该车辆为合格车辆，准许放行；通过对司机人像、车辆和司机之间的关联性进行验证和识别，减少不合格车辆和未经授权人员的进入，从而提升园区的管理和安全水平。[0043] 管理数据库，用于储存各车牌照所登记的车辆出厂标准外观数据、司机人像集合、各仓库的地理位置、各仓库中储存的货物品类。[0044] 路线分析模块，用于根据各仓库的地理位置、各仓库中储存的货物品类和车辆的物流运输清单分析获得各待装载仓库推荐系数，进而分析得到车辆的最佳行驶路线。[0045] 所述各待装载仓库推荐系数的具体分析方法包括以下步骤：第一步，读取车辆的物流运输清单，调取管理数据库内各仓库中储存的货物品类，并根据物流运输清单中需要运输的各品类运输货物筛选出存放相应货物的各仓库，将其记为各待装载仓库。[0046] 第二步，根据管理数据库中各仓库的地理位置定位各待装载仓库，分别计算各待装载仓库距离园区入口的距离，记为di，i表示第i个待装载仓库的编号，i＝1,2,...,k，同时根据各仓库中储存的货物品类，结合物流运输清单中各品类货物所需运输的重量，综合分析得到各待装载仓库中各品类货物所需运输的重量，记为Min，n表示第n个品类货物的编号，n＝1,2,...,m。[0047] 第三步，分别读取各仓库中储存的货物品类和各待装载仓库中各品类货物所需运输的重量，将其代入到公式 得到各待装载仓库的预计装货时间ti，其中t'表示为预设的进入每个仓库搬运货物的固定时间，t'n'表示为第n个品类货物单位重量的参考搬运时间，η1表示预设的预计装货时间的修正系数。[0048] 第四步，分别读取各待装载仓库距离园区入口的距离、各待装载仓库中各品类货物 所 需 运 输 的 重 量 和 各 待 装 载 仓 库 的 预 计 装 货 时 间 ，代 入 到 公 式获得各待装载仓库的运输推荐系数 其中a1、a2、a3分别表示为待装载仓库中各品类货物所需运输的重量、待装载仓库距离园区入口的距离和待装载仓库的预计装货时间的权值因子，且a1+a2+a3＝1；通过考虑仓库的货物信息、地理位置、货物重量和装货时间等因素，采用量化的方法对待装载仓库进行评估和推荐，有助于提高运输的效率和准确性，优化运输方案，降低运输成本。[0049] 所述车辆的最佳行驶路线的具体分析方法为：读取各待装载仓库的运输推荐系数，将各待装载仓库的运输推荐系数按照从大到小的顺序排列，得到排序后的各待装载仓库，并根据排序后的各待装载仓库的地理位置依次规划物流运输清单对应运输车辆的行驶路线，记为车辆的最佳行驶路线；通过读取各待装载仓库的运输推荐系数并按照从大到小的顺序排列，可以确保运输车辆首先前往推荐系数高的仓库，这样安排路线可以最大化地减少运输车辆的空载行驶和等待时间，提高运输效率。[0050] 装货检测模块，用于对装载货物的品类进行扫码识别，同时通过车厢底部设置的重量传感器检测装载货物的重量。[0051] 装货分析模块，用于通过将装载货物的重量和物流运输清单中运输货物的重量进行比对，分析得到货物装载合格度。[0052] 所述货物装载合格度的具体分析方法包括以下步骤：第一步，对车辆位置所在的待装载仓库装载的货物品类进行扫码识别，并和物流运输清单中的货物品类进行匹配，若装载的货物品类为物流运输清单中某种货物品类，则继续执行装载操作，若装载的货物品类非物流运输清单中某种货物品类，则进行报警提醒；扫码识别货物品类并与物流运输清单中的货物品类进行匹配，可以确保装载的货物品类与清单一致，减少装载错误货物的风险。[0053] 第二步，读取各待装载仓库中各品类货物所需运输的重量，通过求取总和得到各待装载仓库中货物所需运输的重量之和，记为 并通过车辆车厢底部设置的重量传感器检测各待装载仓库装载货物后的实际总重量，将其记为 将各待装载仓库装载货物后的实[0054] 际总重量同各待装载仓库中货物所需运输的重量之和进行比对，通过公式得到车辆的货物装载合格度σ，1其中k表示为待装载仓库的数量，M总表示第1个待装载仓库中货物所需运输的重量之和，M1'总表示第1个待装载仓库装载货物后的实际总重量。通过分析货物装载合格度，有助于提高货物装载的准确性和效率，最大限度地减少错误和风险。[0055] 预警模块，用于通过将货物装载合格度和预设的货物装载合格度阈值进行比对得到车辆的装载合格情况，进而对装载不合格车辆进行预警处理。[0056] 所述对装载不合格车辆进行预警处理的具体分析方法为：将车辆的货物装载合格度和预设的货物装载合格度范围进行比对，若车辆的货物装载合格度超出货物装载合格度范围，则判断车辆在该待装载仓库货物不合格，对车辆进行报警提醒，若车辆的货物装载合格度未超出货物装载合格度范围，则判断车辆在该待装载仓库货物合格，准许继续运输；通过对车辆在各待装载仓库的货物装载合格度进行比对，可以及时检测出装载不合格的车辆，有助于避免装载不符合标准的货物，从而提高货物装载质量，减少因不合格装载而引起的货物损坏、事故或纠纷。[0057] 本系统通过对进入园区的车辆和司机进行图像获取和分析，可以有效识别非法车辆或不符合规定的司机，有助于提高园区的安全性，减少了人工审核的时间和精力消耗，提高了管理效率；通过分析各仓库推荐系数，进而分析得到车辆的最佳行驶路线，可以对仓库和车辆进行合理调度和利用，快速确定最佳行驶路线，提高了物流运输效率，减少了运输时间；通过对装载货物的品类进行扫码识别并检测重量，得到车辆的货物装载合格度，进而对装载不合格车辆进行预警处理，有助于避免装载过程中出现人工错误，确保货物装载的准确性和正确性。[0058] 以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本发明所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

专利地区：贵州

专利申请日期：2023-09-14

专利公开日期：2024-09-10

专利公告号：CN117196437B