[发明专利]一种基于大数据的冷链食品运输智能管理系统

权利要求书

1.一种基于大数据的冷链食品运输智能管理系统，包括冷链运输管理平台、冷链运输前端分析模块、人车匹配性监管模块、车载实时管控模块以及冷链运输后端分析模块；在进行冷链食品运输前，冷链运输管理平台采集到所有空闲运输车辆并将空闲运输车辆发送至冷链运输前端分析模块，冷链运输前端分析模块将空闲运输车辆分析，通过分析生成对应空闲车辆的报废信号或维护信号，并通过分析获取到合格车辆，将所有合格车辆建立优选车辆集合，将优选车辆集合经冷链运输管理平台发送至运输调度终端，运输调度终端的调度人员进行对应冷链食品运输前的车辆调度选择，并将报废信号或维护信号以及所对应的空闲运输车辆经冷链运输管理平台发送至车辆管理终端，车辆管理终端的管理人员进行对应空闲运输车辆的报废或维护保养；

运输调度终端在确定运输对应冷链食品的空闲运输车辆时将对应空闲运输车辆标记为目标车辆，并安排人员将对应冷链食品进行装货，且将目标车辆经冷链运输管理平台发送至人车匹配性监管模块，人车匹配性监管模块将对应空闲驾驶人员进行分析，通过分析确定合格人员，将所有合格人员建立优选人员集合，将优选人员集合经冷链运输管理平台发送至运输调度终端，运输调度终端的调度人员进行对应冷链食品运输前的人员调度选择；运输调度终端在确定运输对应冷链食品的空闲驾驶人员时将对应空闲驾驶人员标记为目标人员，目标人员在目标车辆装货完成后进行目标车辆的驾驶以运输对应冷链食品；

车载实时管控模块用于在进行对应冷链食品的运输时将目标车辆的食品存放端和驾驶端分别进行分析，通过分析以判断食品存放端是否异常和判断驾驶端是否异常，在生成存放端异常信号或驾驶端异常信号时发出对应预警以提醒驾驶室的目标人员；冷链运输后端分析模块用于在对应冷链食品的运输结束时将当次运输过程进行分析，通过分析以判断是否生成运输不合格信号，将运输不合格信号经冷链运输管理平台发送至运输管控终端，运输管控终端的管理人员进行目标人员和目标车辆的追溯调查；

冷链运输前端分析模块的具体运行过程包括：

采集到对应空闲运输车辆的报废间隔时长和实际行驶里程，将报废间隔时长和实际行驶里程与预设报废间隔时长阈值和预设行驶里程阈值分别进行数值比较，若报废间隔时长未超过预设报废间隔时长阈值或实际行驶里程超过预设行驶里程阈值，则生成对应空闲运输车辆的报废信号；

若报废间隔时长超过预设报废间隔时长阈值且实际行驶里程未超过预设行驶里程阈值，则采集到对应空闲运输车辆的维护保养次数和每次维护保养的持续时长，将每次维护保养的持续时长进行求和计算得到养时总值，将养时总值与维护保养次数进行比值计算得到维护时况值，以及采集相邻两次维护保养的间隔时长并标记为单次维护间隔时长，将所有当次维护间隔时长进行求和计算并取均值得到维护间表值，将维护时况值、维护间表值、报废间隔时长和实际行驶里程进行归一化计算并取其数值，将其数值标记为前端安全值，将前端安全值与预设前端安全范围进行数值比较，若前端安全值未超过预设前端安全范围的最小值，则生成对应空闲运输车辆的报废信号；

若前端安全值位于预设前端安全范围内，则将对应空闲运输车辆标记为风险车辆，若前端安全值超过预设前端安全范围的最大值，则将对应空闲运输车辆标记为安全车辆，将风险车辆与安全车辆分别赋予维护间时阈值WX1和WX2，且1＜WX1＜WX2，采集到对应风险车辆以及对应安全车辆相较于对应相邻上次维护保养日期的间隔时长并标记为当前维护间时值，将对应风险车辆的当前维护间时值与维护间时阈值WX1以及将对应安全车辆的当前维护间时值与维护间时阈值WX2分别进行数值比较，将未超过对应维护间时阈值的风险车辆和安全车辆标记为合格车辆，否则生成对应风险车辆或对应安全车辆的维护信号；

人车匹配性监管模块的具体运行过程包括：

采集到空闲驾驶人员，将单位时间内对应空闲驾驶人员进行对应目标车辆的驾驶次数和驾驶里程分别标记为操频值和操距值，将操频值和操距值与预设操频阈值和预设操距阈值分别进行数值比较，若操频值未超过预设操频阈值且操距值未超过预设操距阈值，则将对应空闲驾驶人员剔除，若操频值超过预设操频阈值或操距值超过预设操距阈值，则将对应空闲驾驶人员标记为可选人员；

采集到单位时间内对应可选人员驾驶目标车辆时出现交通事故的次数，将出现交通事故的次数与操频值进行比值计算得到运输事故值，以及通过刹车急迫性分析获取到对应可选人员的运输追溯值，将运输事故值和运输追溯值与预设运输事故阈值和预设运输追溯阈值分别进行数值比较，若运输事故值超过预设运输事故阈值或运输追溯值超过预设运输追溯阈值，则将对应可选人员剔除，若运输事故值未超过预设运输事故阈值且运输追溯值未超过预设运输追溯阈值，则将对应可选人员标记为合格人员；

车载实时管控模块的具体运行过程包括：

在进行对应冷链食品的运输时，通过传感器组实时采集目标车辆的食品存放端的存放数据，存放数据包括食品存放车厢内的温度数据、湿度数据、氧气数据以及车体振动数据，将温度数据、湿度数据、氧气数据和车体振动数据与预设温度范围、预设湿度范围、预设氧气范围和预设车体振动范围分别进行数值比较，若温度数据、湿度数据、氧气数据和车体振动数据中存在至少一项未处于对应预设范围内，则生成存放端异常信号；

否则采集到食品存放端的存放区域，将存放区域划分为若干个分析区域，将对应分析区域的初始图像标记为参考图像，将对应分析区域的实时图像标记为检测图像，将检测图像与对应参考图像进行图像比对以获取到对应分析区域的图像重合度，将图像重合度与预设图像重合度阈值进行数值比较，若图像重合度未超过预设图像重合度阈值，则将对应分析区域标记为错位区域，将错位区域的图像重合度与预设图像重合度阈值进行差值计算并取绝对值以得到对应错位区域的错位偏离值，将所有错位偏离值进行求和计算并取均值以得到错偏均值，将错位区域的数量与错偏均值进行数值计算得到错位风险值，若错位风险值超过预设错位风险阈值，则生成存放端异常信号；

以及在进行对应冷链食品的运输时通过监控摄像头实时采集目标车辆的驾驶端的目标人员监控画面，基于目标人员的监控画面和预设风险行为模型以捕捉到目标人员的异常行为，设定监控时段，采集到监控时段内目标人员的所有异常行为并进行异常行为分类，事先将每种类型的异常行为分配相应的预设类型参数，将对应类型的异常行为数量与对应预设类型参数进行乘积计算得到对应类型异常行为的实时风险值，将所有实时风险值进行求和计算得到行为预警值，若行为预警值超过预设行为预警阈值，则生成驾驶端异常信号；

冷链运输后端分析模块的具体分析过程如下：

采集到目标车辆的到达时刻以及对应冷链食品的运输期限时刻，将运输期限时刻与到达时刻进行时间差计算以得到提前时长，若提前时长未超过预设提前时长阈值，则生成运输不合格信号，若提前时长超过预设提前时长阈值，则采集到当前运输过程中对应冷链食品的受损量占比值，若受损量占比值超过预设受损量占比阈值，则生成运输不合格信号；

若受损量占比值未超过预设受损量占比阈值，则采集到当次运输过程的行程路径距离值以及油耗数据，将油耗数据与行程路径距离值进行比值计算得到能量转化值，将能量转化值与预设能量转化阈值进行数值比较，若能量转化值超过预设能量转化阈值，则生成运输不合格信号。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的冷链食品运输智能管理系统，其特征在于，刹车急迫性分析的具体分析过程如下：

采集到对应可选人员驾驶目标车辆每次运输过程的刹车信息，刹车信息包括每次刹车时的刹车速度和刹车距离，将对应刹车距离与对应刹车速度进行比值计算得到刹车紧急值，将刹车紧急值与预设刹车紧急阈值进行数值比较，若刹车紧急值未超过预设刹车紧急阈值，则将对应刹车紧急值标记为风险刹车值，将风险刹车值的数量与对应可选人员驾驶目标车辆进行对应运输过程的路程距离进行比值计算得到刹车不良值；

将刹车不良值与预设刹车不良阈值进行数值比较，若刹车不良值超过预设刹车不良阈值，则将对应运输过程标记为风险运输，否则将对应运输过程标记为安全运输，采集到单位时间内对应可选人员驾驶目标车辆的风险运输次数和安全运输次数，将风险运输次数与安全运输次数进行比值计算得到风险运占值，将风险运占值与风险运输次数进行数值计算得到对应可选人员的运输追溯值。