[发明专利]大数据式外卖配送人员鉴别方法

说明书

本发明涉及一种大数据式外卖配送人员鉴别方法，包括：运行订单发送设备，用于根据用户的操作向远端的餐厅发送外卖订单请求，所述外卖订单请求中包括餐厅名称、订购菜品信息和订购价格，所述订购菜品信息为一订单菜品清单，所述订单菜品清单由多条菜品内容组成，每一条菜品内容包括菜品名称和菜品数量；运行内容接收设备，用于接收远端的餐厅根据所述外卖订单请求返回的反馈信息，所述反馈信息包括分配的外卖配送人员的脸部特征。本发明的大数据HDPO式外卖配送人员鉴别方法运行稳定、安全可靠。由于在订单收发两端执行对外卖配送人员的脸部特征的匹配，从而实现对外卖配送人员的智能化管理。

技术领域

本发明涉及大数据领域，尤其涉及一种大数据式外卖配送人员鉴别方法。

背景技术

对于“大数据”(Big data)，研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

在外卖产业日益发展的今天，如果在外卖派送以及订单处理等各个过程中能够实现大数据技术的针对性的应用，将对外卖订单、外卖客户以及外卖人员的管理大有帮助。

发明内容

为了解决相关领域的技术问题，本发明提供了一种大数据式外卖配送人员鉴别方法，能够采用针对性的检测机制对外卖配送人员执行远端和本地的特征比对操作，从而保证外卖渠道的人员的稳定性，避免产生各种与配送相关的违规行为。

为此，本发明需要具备以下两处重要的发明点：

(1)对接受外卖订单的外卖配送人员进行脸部特征采集，并在配送到户时基于采集到的脸部特征执行对外卖配送人员的确认，从而有效检测外卖配送人员篡改数据或更换配送人员的违规行为；

(2)采用包括双眼间距、鼻部形状以及脸部整体形状的脸部特征执行对外卖配送人员的具体识别和确定动作。

根据本发明的一方面，提供一种大数据式外卖配送人员鉴别方法，所述方法包括：

使用订单发送设备，设置在用户终端内，用于根据用户的操作向远端的餐厅发送外卖订单请求；所述外卖订单请求中包括餐厅名称、订购菜品信息和订购价格，所述订购菜品信息为一订单菜品清单，所述订单菜品清单由多条菜品内容组成，每一条菜品内容包括菜品名称和菜品数量；

使用大数据服务节点，与所述订单发送设备网络连接，用于保存接收到的外卖订单请求；

使用内容接收设备，用于接收远端的餐厅根据所述外卖订单请求返回的反馈信息，所述反馈信息包括分配的外卖配送人员的脸部特征；

使用摄像触发设备，设置在用户终端内，用于在接收到用户通过触摸所述用户终端的显示屏发送的订单结束指令时，触发所述用户终端的前置摄像头对所述用户终端的前方执行即时摄像操作，以获得所述前置摄像头发送的相应的现场捕获图像；

使用频分通信设备，用于在接收到第二驱动指令时，将人员更改信息通过频分双工通信链路无线发送给远端的外卖管理服务器，还用于在接收到第一驱动指令时，将人员无误信息通过频分双工通信链路无线发送给远端的外卖管理服务器；