[发明专利]基于大数据的物流监控系统及方法

权利要求书

1.基于大数据的物流监控系统，其特征在于，包括车厢模块、车体模块、预警模块、服务器、数据库和监控平台；

车厢模块用于对货车行驶过程中车厢内主驾驶员和副驾驶员的实时状态进行摄像，得到驾驶摄像集；

对驾驶摄像集进行特征提取和处理分析：

进行监控分析匹配前，获取货车定义的标准载物重量、标准载物体积、实载物重量、实载物体积和类型权重系数的数值并联立计算获取货车驾驶的目的评估系数，目的评估系数是用于对货车的驾驶轮换情况进行整体评估的数值；

将目的评估系数与预设的目的评估范围进行匹配获取对应的目的评估等级，根据目的评估等级对应的轮换时长，分别将主驾驶位和副驾驶位对应的第三特征集和第四特征集分别与第一特征集和第二特征集进行特征匹配，得到第一驾驶信息；

对不同驾驶位驾驶员的驾驶状态进行监测评估，得到第二驾驶信息；

第一驾驶信息和第二驾驶信息构成驾驶分析集；

车体模块用于从车头的两侧分别对后方预设的监控区域进行俯视摄像，得到包含第一摄像数据和第二摄像数据的车体摄像集并将其发送至服务器；

对车体摄像集进行人物识别和分析，得到包含第一跟踪信号和第二跟踪信号的车体分析集并将其上传至数据库；

预警模块用于根据驾驶分析集和车体分析集来进行预警提示。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的物流监控系统，其特征在于，还包括货车模块和定位模块，货车模块用于对不同类型的货车进行统计和编号，将若干个货车编号为i，i∈{1，2，3，...，n}，n为正整数；

获取货车对应的标准载物重量和标准载物体积并分别定义为BZi和BTi；获取货车的实载物重量和实载物体积并分别定义为SZi和STi；

定义的标准载物重量、标准载物体积、实载物重量和实载物体积构成货车统计集并将其上传至数据库；定位模块用于对货车进行实时定位。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的物流监控系统，其特征在于，对驾驶摄像集进行特征提取和处理分析时，将驾驶摄像集中主驾驶位和副驾驶位对应的图像集分别设定为主摄像集和副摄像集；

基于识别算法获取驾驶员的人脸特征，人脸特征包含驾驶员的人脸特征；将货车开始驾驶时主摄像集和副摄像集中对应的人脸特征分别设定为第一特征集和第二特征集；

将货车行驶过程中主摄像集和副摄像集中对应的人脸特征分别设定为第三特征集和第四特征集。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的物流监控系统，其特征在于，分别将主驾驶位和副驾驶位对应的第三特征集和第四特征集分别与第一特征集和第二特征集进行特征匹配，包括：

若匹配结果的相似度均大于m％，m的取值范围为[99，100]，则判定货车的驾驶状态符合驾驶要求，并生成第一驾匹信号；

反之，则判定货车的驾驶状态不符合驾驶要求，并生成第二驾匹信号，并根据第二驾匹信号一直进行轮换告警提示，直至生成第一驾匹信号；

第一驾匹信号和第二驾匹信号构成第一驾驶信息。

5.根据权利要求2所述的基于大数据的物流监控系统，其特征在于，获取货物目的地与发送地之间的距离并定义为HJi；获取货车运输的货物类型并将其对应的类型权重系数定义为LQi；目的评估系数计算公式的表达式为：

式中，a1、a2、a3、a4为不同的比例系数且0＜a4＜a3＜1＜a2＜a1＜5。

6.根据权利要求1所述的基于大数据的物流监控系统，其特征在于，对不同驾驶位驾驶员的驾驶状态进行监测评估，包括：

获取主驾驶位和副驾驶位对应的驾驶员的前k个小时的生理信息；其中，生理信息包含睡眠数据、吃饭数据和酒精数据；

获取睡眠数据中的浅睡时长和深睡时长并分别标记；

获取吃饭数据中的吃饭结束时间与开始驾车时间之间的间隔时差并标记；获取酒精数据中的酒精浓度并标记；

分别获取浅睡时长、深睡时长和间隔时差并将三者的数值进行联立获取驾驶员的驾驶评估系数；

将驾驶评估系数与预设的驾驶评估范围进行匹配，得到包含第一驾估信号、第二驾估信号和第三驾估信号的第二驾驶信息。