[發(fā)明專利]物流用貨物配送智能管理系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111160919.3
• 申請(qǐng)日: 2021-09-30
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN114049059A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-02-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 吳靖斌;董豐
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 馬鞍山鋼晨鋼鐵物流園有限公司
• 主分類號(hào): G06Q10/08
• 分類號(hào): G06Q10/08;G06Q10/06;G06Q10/04
• 代理公司: 合肥正則元起專利代理事務(wù)所(普通合伙) 34160
• 代理人: 劉勇

本發(fā)明公開(kāi)了物流用貨物配送智能管理系統(tǒng)，涉及物流配送技術(shù)領(lǐng)域；包括貨物匹配單元、評(píng)估單元、線路規(guī)劃單元及司機(jī)匹配單元；其中，貨物匹配單元用于匹配最優(yōu)路徑上符合運(yùn)輸條件的貨物；評(píng)估單元用于對(duì)符合運(yùn)輸條件的貨物進(jìn)行優(yōu)先級(jí)評(píng)估；線路規(guī)劃單元用于對(duì)進(jìn)行過(guò)優(yōu)先級(jí)評(píng)估的貨物生成最優(yōu)路徑；司機(jī)匹配單元用于對(duì)最優(yōu)路徑上符合運(yùn)輸條件的貨物安排司機(jī)進(jìn)行運(yùn)輸，通過(guò)貨物匹配單元與司機(jī)匹配單元，可選取最優(yōu)路線及最優(yōu)司機(jī)對(duì)貨物進(jìn)行運(yùn)送，確保貨物的運(yùn)送速度最快且確保司機(jī)的安全，避免疲勞駕駛。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及物流配送技術(shù)領(lǐng)域，具體為物流用貨物配送智能管理系統(tǒng)。

背景技術(shù)

進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，物流產(chǎn)業(yè)作為一個(gè)新興產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展，被認(rèn)為降低資源消耗和提高勞動(dòng)生產(chǎn)率兩大企業(yè)利潤(rùn)來(lái)源之后的第三利潤(rùn)源泉。物流配送車輛路徑問(wèn)題，引起了運(yùn)籌學(xué)、管理學(xué)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用、圖論等學(xué)科專家的高度重視。具體來(lái)說(shuō)就是，根據(jù)客戶需求，在滿足時(shí)間限制、車輛載重量限制、里程限制等前提下，設(shè)計(jì)出一種配送車輛行走的合理路線，使得在配送過(guò)程中，所用的時(shí)間最短、所走的路程最短、費(fèi)用最少、車輛的利用率高等多重目標(biāo)，最終實(shí)現(xiàn)客戶的需求。

然而，目前物流配送車輛路徑問(wèn)題的求解所采用的技術(shù)大多是啟發(fā)式方法，為了尋找最優(yōu)解，需要反復(fù)迭代，或者多次求解進(jìn)行比較尋優(yōu)，同時(shí)現(xiàn)有技術(shù)在尋找最優(yōu)路線往往忽略在最優(yōu)線路上是否存在可以代駕的司機(jī)，當(dāng)駕駛員遇到突發(fā)情況時(shí)可以及時(shí)尋找合適的代駕進(jìn)行駕駛，避免運(yùn)輸過(guò)程中造成損失。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供物流用貨物配送智能管理系統(tǒng)，用于解決現(xiàn)有的物流技術(shù)中，針對(duì)不同貨物如何確保貨物在最優(yōu)的時(shí)間到達(dá)及在運(yùn)輸過(guò)程中避免駕駛員疲勞駕駛的問(wèn)題。

本發(fā)明的目的可以通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

物流用貨物配送智能管理系統(tǒng)，包括貨物匹配單元、評(píng)估單元、線路規(guī)劃單元及司機(jī)匹配單元；

其中，貨物匹配單元用于匹配最優(yōu)路徑上符合運(yùn)輸條件的貨物；

評(píng)估單元用于對(duì)符合運(yùn)輸條件的貨物進(jìn)行優(yōu)先級(jí)評(píng)估；

線路規(guī)劃單元用于對(duì)進(jìn)行過(guò)優(yōu)先級(jí)評(píng)估的貨物生成最優(yōu)路徑；

司機(jī)匹配單元用于對(duì)最優(yōu)路徑上符合運(yùn)輸條件的貨物安排司機(jī)進(jìn)行運(yùn)輸。

進(jìn)一步的，司機(jī)匹配單元用于對(duì)最優(yōu)路徑上符合運(yùn)輸條件的貨物安排司機(jī)進(jìn)行運(yùn)輸包括：獲取司機(jī)面部視頻圖像信息與駕駛時(shí)長(zhǎng)值，并通過(guò)疲勞駕駛模型獲取司機(jī)疲勞駕駛值；選取司機(jī)疲勞駕駛值小于最優(yōu)路徑疲勞駕駛閾值的司機(jī)，并向其發(fā)送駕駛請(qǐng)求；選取最先接受駕駛請(qǐng)求的司機(jī)進(jìn)行運(yùn)輸。

進(jìn)一步的，疲勞駕駛模型具體為：

通過(guò)人臉識(shí)別判斷是否存在疲勞駕駛的情況，分為：當(dāng)司機(jī)出現(xiàn)點(diǎn)頭或/和皺眉頭以及打哈欠的情況時(shí)，司機(jī)疲勞駕駛分增加A分；當(dāng)司機(jī)出現(xiàn)頭部左右搖晃的情況時(shí)，司機(jī)疲勞駕駛分增加B分；當(dāng)司機(jī)出現(xiàn)睡著或/和眼睛完全不睜開(kāi)的情況時(shí)，司機(jī)疲勞駕駛分增加C分。通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)獲取最優(yōu)路徑發(fā)生車禍的歷史情況值；將最優(yōu)路徑發(fā)生車禍的歷史情況值加入司機(jī)疲勞駕駛分內(nèi)得到司機(jī)疲勞駕駛值。

進(jìn)一步的，最優(yōu)路徑疲勞駕駛閾值具體為獲取司機(jī)當(dāng)前駕駛時(shí)長(zhǎng)值、最優(yōu)路徑發(fā)生車禍的歷史情況值及預(yù)設(shè)行駛路線發(fā)生車禍的歷史情況值；將駕駛時(shí)長(zhǎng)值與最優(yōu)路徑發(fā)生車禍的歷史情況值及預(yù)設(shè)行駛路線發(fā)生車禍的歷史情況值相加得到預(yù)測(cè)駕駛閾值；將預(yù)測(cè)駕駛閾值乘以最優(yōu)路徑司機(jī)值獲得最優(yōu)路徑疲勞駕駛閾值；其中，最優(yōu)路徑司機(jī)值為最優(yōu)路徑行駛車輛總數(shù)乘以預(yù)設(shè)比例調(diào)節(jié)系數(shù)。

進(jìn)一步的，最優(yōu)路徑發(fā)生車禍的歷史情況值具體為：獲取最優(yōu)路徑的起始路口信息、截止路口信息及途徑路口信息；其中，起始路口信息、截止路口信息及途徑路口信息均包括相鄰路口之間所途徑路段的車禍次數(shù)及其發(fā)生時(shí)間；獲取發(fā)生時(shí)間內(nèi)與當(dāng)前時(shí)間之間間隔最大的天數(shù)為基準(zhǔn)天數(shù)；車禍次數(shù)除以基準(zhǔn)天數(shù)得出最優(yōu)路徑發(fā)生車禍的歷史情況值。