[發明專利]基于樹莓派的廂式貨車運輸管理控制裝置及系統

在審

• 申請號: 202010518029.4
• 申請日: 2020-06-09
• 公開（公告）號: CN111723703A
• 公開（公告）日: 2020-09-29
• 發明（設計）人: 鄒細勇;李子印;花江峰
• 申請（專利權）人: 杭州古德微機器人有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06T7/13
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明提供基于樹莓派的廂式貨車運輸管理控制裝置及系統，根據距離傳感單元對車輛的檢測，圖像采集單元被觸發后對車輛進行分時多角度且特定距離的圖像采集，掃描識別單元獲取車載任務信息，主處理模塊將所提取的信息與預生成信息進行比對并據此控制道閘。基于所采集圖像，圖像識別模塊基于改進后的yolo?v3?tiny網絡進行車型識別，在該網絡的訓練樣本中還包括標注了車牌框、駕駛員人臉以及貨車廂門的圖像，多個識別任務共享同一網絡，降低了模型的復雜度，提高了識別能力與管理效率。同時，基于主體圖像顏色特征，通過將貨車主體圖片，及駕駛室圖片、運輸信息和任務標識等信息融合為一張存檔圖片，大大簡化了物流運輸信息的存檔與交互，提高了信息表示效能。

技術領域

本發明專利屬于物流運輸領域，具體涉及基于樹莓派的廂式貨車運輸管理控制裝置及系統。

背景技術

隨著經濟與貿易的發展，物流運輸行業的規模快速增長。目前，物流成本占我國GDP的比重超過20％；其中，第三方物流的市場潛力很大。中國倉儲協會的市場調查表明，有相當一部分生產企業和商業企業在尋找物流代理商，企業對第三方物流的滿意度也在逐漸提高。企業物流運輸流程中，市內配送服務需求越來越迫切，同時，物流過程管理、物流決策、資料獲取等信息服務也越來越受到企業的重視。

物流服務具有高周轉、高可靠的運輸要求，對貨運車輛運輸的時效性要求較高。在貨運車輛進出貨場或物流園區有時間花費盡量短的述求，而貨車進出場區的頻次又有一定波動性和持續性，因此，在出入口常有擁堵發生。當前，物流運輸流程中的過程管理手段還比較落后，管理方式比較粗放，無法滿足企業的需求。具體地，在整個物流鏈中，貨物分段運輸過程中的信息流通與管理不順暢，如在貨車進出貨場時，往往還依賴手工記錄、紙質傳送信息等手段。這種方式，嚴重影響了物流運輸的效率，制約了物流服務質量的提高。為此，需要開發一種在貨場出入口對貨車進行出入自動管理與信息自動采集的控制裝置與系統。

同時，在物流園區或者貨場的管理中，還有一個重要的工作，那就是對停車位、及貨車停放的檢查與管理。由于到這項工作與出入口管理有很多相似的功能需求，因此，如果將貨車運輸管理控制裝置設計為能部署在可移動嵌入式平臺上，則可減少重復開發，大大增加設備的適用性與性價比。

樹莓派作為一款單板計算機已經推出多年了，雖然一開始是針對教育領域推出的，但由于它的開源硬件特性，得到了開源社區的大量支持，其相關的軟件資源很豐富，開發新應用的速度可以更快。目前應用較廣的樹莓派3B是在18年3月推出的，采用了1.2GHz四核64位ARMv8處理器，有1GB的內存，其CSI相機端口與多個USB端口都可用于連接攝像頭。只有信用卡大小的樹莓派，具有較強的處理能力和豐富的接口，已被廣泛用于各種移動式或嵌入式解決方案中。如申請號為201810047714.6的中國專利申請，基于樹莓派采集家庭成員的人臉圖像和手勢圖像并傳入服務器中進行模式識別與匹配，又根據匹配結果進行門禁控制和報警處理。

運輸領域內在車輛車型等的模式識別處理中有一類被廣泛采用的方法，就是深度學習，在深度學習的神經網絡迭代處理中，需要大量的計算資源。為此，申請號為201810523617.X的中國專利申請，提出一種用于卷積神經網絡硬件加速的數據處理方法；而申請號為201810523619.9的中國專利申請，提出一種基于FPGA的硬件加速方法及系統；他們都被用來提高Tiny-yolo卷積神經網絡的檢測速度。在科研領域，還有專為機器學習設計的硬件平臺，如NVIDIA的嵌入平臺Jetson TX1，其GPU部分是256個CUDA核心的Maxwell，運算性能每秒1兆次浮點，堪比小型超算，但這個平臺的價格是樹莓派的幾十倍。因此，對于物流運輸領域的嵌入式設備與系統，需要適用于算力較小的通用平臺如樹莓派等之上的車輛識別、管理的方法和裝置。

發明專利內容

針對以上需求，本發明的目的是提供一種基于樹莓派的廂式貨車運輸管理控制裝置及系統和控制器，在貨場出入口等場合對貨車進行出入自動管理與信息自動采集。