一種基於AI視覺的貨運源頭企業信息採集系統及方法與流程

2023-05-09 08:28:12

一種基於ai視覺的貨運源頭企業信息採集系統及方法
技術領域
1.本發明涉及計算機視覺領域，尤其是一種基於ai視覺的貨運源頭企業信息採集系統及方法。


背景技術：

2.隨著中國經濟的持續發展，貨運物流業得到了長足發展。ai視覺技術是在計算機視覺的基礎上，通過人工智慧深度學習方法對圖像數據進行處理，能夠學習圖像中共性特徵和差異性特徵，最終自動識別目標特徵的技術。貨運車輛超載是目前存在的主要安全隱患。通過人工監管，耗時費力，還存在監管不到位的地方。有必要開發ai視覺技術手段採集貨運源頭企業信息並進行管理，促進貨運物流業的發展。


技術實現要素：

3.本發明目的是提出一種基於ai視覺的貨運源頭企業信息採集系統及方法，通過計算機視覺智能化技術，提高貨運物流的監控和管理能力。
4.為實現上述目的，本發明的技術方案是：一種基於ai視覺的貨運源頭企業信息採集系統及方法，包括前端智能設備、雲端服務平臺和用戶端，前端智能設備包括網絡攝像機（ipc）、輪軸檢測ipc、地磅串口檢測設備、智能網關，雲端服務平臺包括平臺應用軟體伺服器、視頻雲伺服器、文件對象存儲伺服器、資料庫，用戶端包括pc端和移動終端。網絡攝像機（ipc）、輪軸檢測ipc、地磅串口檢測設備與智能網關連接。智能網關與平臺應用軟體伺服器、視頻雲伺服器、文件對象存儲伺服器連接。文件對象存儲伺服器與資料庫連接。平臺應用軟體伺服器與資料庫連接。用戶端與平臺應用軟體伺服器連接。視頻雲伺服器通過視頻流播放傳輸視頻數據到平臺應用軟體伺服器。
[0005] 平臺應用軟體伺服器包括後端程序、web前端、redis（remote dictionary server）、mqtt(message queuing telemetry transport,消息隊列遙測傳輸協議)。redis是一個開源的使用ansi c語言編寫、支持網絡、可基於內存亦可持久化的日誌型、key-value資料庫，並提供多種語言的api。mqtt是一個基於客戶端-伺服器的消息發布/訂閱傳輸協議。mqtt協議是輕量、簡單、開放和易於實現的，這些特點使它適用範圍非常廣泛。
[0006] 視頻雲伺服器包括視頻雲程序、http（hyper text transfer protocol，超文本傳輸協議）接口服務程序、mqtt(message queuing telemetry transport,消息隊列遙測傳輸協議)。通過開發http接口服務程序對外開放可調用得視頻雲伺服器api，管理視頻雲服務資源。視頻雲伺服器應用程式通過mqtt發布/訂閱。
[0007]
文件對象存儲伺服器保存正常圖片和視頻，違法圖片和視頻。網絡攝像機（ipc）、輪軸檢測ipc採集到的圖片和視頻文件通過網絡經智能網關傳輸到文件對象存儲伺服器。文件對象存儲伺服器內經處理後的數據傳到資料庫。
[0008]
資料庫內有讀取備份文件和寫入備份文件。平臺應用伺服器向資料庫寫入或從數
據庫讀取數據：一種基於ai視覺的貨運源頭企業信息貨場終端採集方法：步驟一、輪軸攝像頭邊緣檢測，判斷是否有出場車輛駛入地磅；步驟二、啟動輪鈾檢測程序，讀取rtsp流，視覺ai程序檢測rtsp流中每一幀畫面分析過車輪軸數量；步驟三、mqtt接收輪軸數量採集地磅穩定後的串口數據，採集車牌信息，計算是超重結果數據；步驟四、採集信息以水印方式疊加到車牌識別攝像頭的視頻流和圖片上；步驟五、貨源企業信息採集系統；採集到的信息上傳到雲端服務平臺，用戶端pc可以獲取採集到的貨源企業信息。
[0009]
本發明通過對貨運源頭企業貨場，在貨車出場方向地磅分別安裝車牌識別攝像頭和輪軸檢測攝像頭，通過串口分接線將貨場地磅串口數據分流到邊緣計算設備中，利用邊緣計算設備中的ai視覺算法識別出場上磅車輛輪軸數，並錄製貨車上磅過程視頻和輪軸視頻，截取並保存車輛車牌照片，將完整的數據及證據鏈（過車視頻、照片）文件上傳到雲端服務平臺。
[0010]
系統平臺設備管理功能，將貨場企業部署完成的攝像頭和邊緣計算設備添加到系統中，將協議參數對應上後，連通設備與系統平臺之間的信息，平臺定時主動向貨場設備發送心跳檢測信息，檢測設備是否在線，保證設備與網絡間的聯繫，如果網絡不通，則聯繫相關人員解決。
[0011]
系統平臺提供貨場及企業信息錄入，此信息會被貨場設備信息、貨車出場信息所關聯，將按貨場分類統計出場車輛超重次數、超重總量，並形成報表分發給貨場，督促貨場進行整改。
[0012]
系統平臺提供貨車信息保存功能，將每次上報的貨車信息錄入系統，將保存後的貨車信息加以完善，加入貨車聯繫人、所屬企業、企業聯繫人及聯繫電話等完整信息，可以統計某輛貨車運載次數、總重量、超載次數、超載總量，由監管人員督促貨車車主和運輸企業進行整改。
[0013]
系統平臺提供貨車出場實時數據查詢，方便監管人員及時查看貨車出場信息，還可以按貨場、是否超重、日期、車牌關鍵字去快速搜索需要的信息，方便監管任務分配和歷史記錄回看，監管人員可以及時對不正確的貨車出場信息進行校對和確認，提交上級審核。
[0014]
系統平臺提供視頻監控功能，將貨場攝像頭視頻流通過gb28181協議連接到視頻雲伺服器上，在系統調取視頻雲服務中相關播放連結，通過系統提供的網頁播放器播放現場監控視頻，實現監管人員遠程監管貨車出場情況的功能。
[0015]
本發明的有益效果是：通過本發明的技術方案，系統平臺提供大數據可視化功能，方便監管人員從時間、貨場、超重排行、抓拍等多個維度查看、統計數據，直觀地展示貨運源頭企業出場貨車數據統計情況。
附圖說明
[0016] 附圖1 本發明基於ai視覺的貨運源頭企業信息採集系統示意圖；附圖2 本發明貨場信息採集流程圖。
實施方式
[0017]
為了詳細闡述本發明為達到預定技術目的而所採取的技術方案，下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清晰、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明的部分實施例，而不是全部的實施例，並且，在不付出創造性勞動的前提下，本發明的實施例中的技術手段或技術特徵可以替換，下面將參考附圖並結合實施例來詳細說明本發明。
[0018]
如附圖1所示，一種基於ai視覺的貨運源頭企業信息採集系統及方法，包括前端智能設備、雲端服務平臺和用戶端；所述前端智能設備包括網絡攝像機（ipc）、輪軸檢測ipc、地磅串口檢測設備、智能網關；雲端服務平臺包括平臺應用軟體伺服器、視頻雲伺服器、文件對象存儲伺服器、資料庫，用戶端包括pc端和移動終端。網絡攝像機（ipc）、輪軸檢測ipc、地磅串口檢測設備與智能網關連接。智能網關與平臺應用軟體伺服器、視頻雲伺服器、文件對象存儲伺服器連接。文件對象存儲伺服器與資料庫連接。平臺應用軟體伺服器與資料庫連接。用戶端與平臺應用軟體伺服器連接。視頻雲伺服器通過視頻流播放傳輸視頻數據到平臺應用軟體伺服器。
[0019] 平臺應用軟體伺服器包括後端程序、web前端、redis（remote dictionary server）、mqtt(message queuing telemetry transport,消息隊列遙測傳輸協議)。redis是一個開源的使用ansi c語言編寫、支持網絡、可基於內存亦可持久化的日誌型、key-value資料庫，並提供多種語言的api。mqtt是一個基於客戶端-伺服器的消息發布/訂閱傳輸協議。mqtt協議是輕量、簡單、開放和易於實現的，這些特點使它適用範圍非常廣泛。所述前端智能設備採集到的報警信息、車端信息、過磅數據、發布訂閱等數據通過智能網關上傳到平臺應用伺服器。
[0020] 視頻雲伺服器包括視頻雲程序、http（hyper text transfer protocol，超文本傳輸協議）接口服務程序、mqtt(message queuing telemetry transport,消息隊列遙測傳輸協議)。所述前端智能設備採集到的視頻流、發布訂閱等數據通過智能網關上傳到視頻雲伺服器。通過開發http接口服務程序對外開放可調用得視頻雲伺服器api，管理視頻雲服務資源。視頻雲伺服器應用程式通過mqtt發布/訂閱。
[0021]
文件對象存儲伺服器保存正常圖片和視頻，違法圖片和視頻。網絡攝像機（ipc）、輪軸檢測ipc採集到的圖片和視頻文件通過網絡經智能網關傳輸到文件對象存儲伺服器。文件對象存儲伺服器內經處理後的數據傳到資料庫。
[0022]
資料庫內有讀取備份文件和寫入備份文件。平臺應用伺服器向資料庫寫入或從資料庫讀取數據。
[0023]
如圖2所示，一種基於ai視覺的貨運源頭企業信息貨場終端採集方法：步驟一、輪軸攝像頭邊緣檢測，判斷是否有出場車輛駛入地磅；步驟二、啟動輪鈾檢測程序，讀取rtsp流，視覺ai程序檢測rtsp流中每一幀畫面分析過車輪軸數量；步驟三、mqtt接收輪軸數量採集地磅穩定後的串口數據，採集車牌信息，計算是超重結果數據；步驟四、採集信息以水印方式疊加到車牌識別攝像頭的視頻流和圖片上；步驟五、貨源企業信息採集系統；採集到的信息上傳到雲端服務平臺，用戶端pc可
以獲取採集到的貨源企業信息。
[0024]
本發明提供了一種基於ai視覺的貨運源頭企業信息採集系統及方法，通過採集出場貨車車牌號、輪軸數量、稱重地磅數，將完整信息上報雲平臺服務，在邊緣計算單元和雲平臺服務上將輪軸數量換算為載重數與稱重地磅數進行比較，得出該出場車輛是否超重，以及超重程度，及時向監管工作人員發出預警，並在出場貨車上榜錄像及照片疊加實時檢測水印，上傳到保存文件存儲伺服器留存，作為後續的管理依據。本發明還提供實時視頻直播功能，方便監控人員遠程監控貨場運營現狀，解決某些貨場位於偏遠郊區，人工現場監控困難的問題。
[0025]
本發明由數據採集終端通過攝像模塊採集監控區域的圖像用於ai識別；根據網絡攝像機的ip地址,對網絡攝像機進行訪問，實時監控目標現場的情況；邊緣計算單元通過邊緣計算機進行圖像採集，預處理，ai算法部署和推理。本發明基於ai視覺技術的實時、智能識別並追蹤超重車輛，在減少人工監測的成本的同時,能夠遠程管控源頭企業出場貨車的需求。
[0026]
本發明的有益效果是：通過本發明的技術方案，系統平臺提供大數據可視化功能，方便監管人員從時間、貨場、超重排行、抓拍等多個維度查看、統計數據，直觀地展示貨運源頭企業出場貨車數據統計情況。本發明能有效減少人力,提高生產監管效率,能夠實時的全天候的實現監測告警,與傳統的伺服器相比,能夠減少維護成本。