[发明专利]云架构电子闸口管理系统与方法有效

专利信息
申请号: 201210124272.3 申请日: 2012-04-25
公开(公告)号: CN103377498A 公开(公告)日: 2013-10-30
发明(设计)人: 崔岩;郭永海 申请(专利权)人: 崔岩
主分类号: G07C9/00 分类号: G07C9/00
代理公司: 青岛发思特专利商标代理有限公司 37212 代理人: 巩同海
地址: 266100 山*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 架构 电子 闸口 管理 系统 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于闸口控制领域,是一种在港口、码头、工业区、物流中心用于集装箱及其运输车辆信息自动采集与管理的计算机与通信系统。

背景技术

目前业界比较流行的电子闸口及其相关的车辆数据采集与监管主要有三种:1)基于RFID的电子闸口系统,在车辆必经的闸口通道内安装无线射频阅读器,用来识别安装在车辆上的电子标签,将识别数据通过网线送到现场PC机,把由它完成的识别结果和物理闸口相关联,在识别成功时开闸放行。2)高清照相机加上图像识别技术,在车辆经过闸口通道时,由高清照相机采集车牌/集装箱号,通过局域网把照片的图像送到PC机用图像识别程序完成车牌号的识别,再根据PC机内的信息控制闸口的开放。3)GPS定位与追踪技术,在车辆中安装车载GPS,通过其中GSM卡中的GPRS数据通信功能连接到无线通信网络,进而与运输网络服务器相连,实现车辆信息查询、交费等功能。

这些方法存在如下问题:

(1)关键数据局部存储,缺乏灵活性和安全性。例如,现有基于RFID的电子闸口系统把车辆、集装箱的有关信息存入电子标签或工控机中,都有严格定义的数据存储格式,这就使得一个电子标签只能用于一个系统或一种设备,如果更改了存储信息的数量和格式,电子标签和闸口控制软件都要相应地变更;而且,存储在电子标签中的其它信息降低了整个系统的安全性。

(2)闸口控制软件的局部性降低了系统的灵活性、可靠性、可扩展性。无论是采用RF ID技术、还是采用图像处理技术,车辆或集装箱的识别规则都固定地编制在程序代码中,存放在工控中,每次系统升级,都要在相应的工控机中更改软件;即使有些系统采用了B/S架构,闸口控制程序也需要人员操作。

(3)其它问题还有:受前端设备的局限,道口控制工控机需要安装在车道一体机内,使安全性和稳定性降低;每台道口控制工控机只能控制一个通道,系统分散、不便于管理;前端设备安装所接线缆较多,系统的升级改造难度较大;运行闸口识别软件系统的工控机必须安装IO卡和图像采集卡,而IO卡、图像采集卡都不是网络设备,无法接入网络;运行闸口识别系统的工控机是固定的,无法方便地切换到其它机器上运行。

发明内容

本发明的技术效果能够克服上述缺陷,提供一种云架构电子闸口管理系统,其采用云计算技术,同时使用了物联网和无线移动网技术,提高了集运车和集装箱自动化实时数据采集的可靠性。

为实现上述目的,本发明采用如下技术方案:其包括数据采集控制系统、智能化信息管理系统、网络通信系统,数据采集控制系统通过网络通信系统与智能化信息管理系统通信。

本发明的车载集装箱智能化电子闸口监管系统的基本原理如下:整个系统采用云计算技术架构,包含数据采集控制系统(云闸口前端)和智能化信息管理系统(云服务端)以及连接前端、后端的网络通信系统。在云前端的集运车和集装箱上分别安装RFID电子标签,同时在云服务端的车辆数据库和集装箱数据库中记录集运车和集装箱的有关信息。在集运车通过闸口区域、触发感应器后,云闸口前端控制器模块同时启动网络电子地磅、RFID阅读器和工业网络高清照相机,捕获集运车及集装箱的识别数据和重量数据,分别通过网络并行地传到云服务端。云闸口后端通过云计算服务,根据RFID电子标签和车牌图像识别系统识别集运车,根据RFID电子标签和集装箱图像识别系统识别集装箱,计算并存储集装箱净重,同时根据可配置的控制规则,计算集运车的控制条件,给云闸口前端发出是否允许车辆进出的控制指令,自动控制车辆进出。结合云服务端的物流和场站管理等,实现了集运车和集装箱的智能化动态数据采集、监控与管理。

数据采集控制系统包括位置探测模块、图像拍摄模块、电子标签读取模块、地磅称重模块、自动栏杆,位置探测模块、图像拍摄模块、电子标签读取模块、地磅称重模块、自动栏杆分别通过网络通信系统与智能化信息管理系统通信。

位置探测模块包括环路感应器、车辆检测器,环路感应器与图像拍摄模块通信,车辆检测器与地磅称重模块通信。当载有集装箱的货车进入环路感应区域时,环路感应器触发图像拍摄子系统工作,拍摄集装箱号码图像;同时启动RFID电子标签读写器,与集运车和集装箱上的电子标签进行通讯,采集电子标签上的识别信息。当车辆继续前行被车辆检测器检测到时,它发出信号启动地磅数据采集系统和车牌号码拍摄系统,获取采车辆重量和车牌号码图像的数据信息。

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