[发明专利]一种基于物联网的运输数据采集系统及方法

摘要

本发明提出了一种基于物联网的运输数据采集方法，利用各种传感器完成对集装箱内环境的检测，利用所提出的卷积神经网络模型识别集装箱内运载的货物，监测例如动物，并能对异常的货物进行运动跟踪，对获得的数据进行加密传输，依照获得的安全性等级有选择的选择加密算法，以防止信息泄露。

主权项

1.一种基于物联网的运输数据采集方法,其特征在于：/n利用微型摄像机实时获取航运集装箱内的货物图像的可见光图像和/或近红外图像，并通过识别算法获得货物的个体信息及同种货物的数量信息，所述摄像机安装于每个集装箱内顶部位置，能够环绕圆形或椭圆形轨道360度旋转，以获得集装箱内的全景视频；/n所述识别算法通过深度学习方法完成每个货物的识别及同种货物的数量统计；/n利用温度传感器实时监测集装箱内的温度状态信息；/n利用湿度传感器实时监测集装箱内的湿度状态信息；/n利用气体浓度传感器获得含氧量信息及二氧化碳浓度信息；/n利用GIS和卫星定位系统实时定位并显示船舶的位置信息、运行方向信息、运行速度信息，所述卫星定位系统为北斗、GPS、格格纳斯、伽利略中的一种或多种；/n将以上各个步骤获得的信息先进行压缩存储，然后通过加密算法发送到本地数据处理端，由所述本地数据处理端进行数据分析及控制处理，将处理后的数据远程发送给部署于国内的数据库服务器；/n所述加密算法取决于运输货物的安全性等级，对于普通安全等级采用RSA、SHA、MD5、3DES算法中的一种，对于高强度安全等级采用量子通信技术进行加密，以防止间谍船只或侦察机的非法信息获取；/n所述深度学习方法还包括：采用如下方式对卷积神经网络模型进行学习更新，将获得的原始样本数据映射成256维特征向量；计算惩罚函数，所述惩罚函数由正反馈函数及第一惩罚函数、第二惩罚函数融合而成，所述的正反馈函数为：/n