CN117173635A - 一种机电模组运输跟踪方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及物流运输技术领域，尤其是涉及一种机电模组运输跟踪方法及系统。本发明公开了一种机电模组运输方法及系统，该方法包括：计算机通过将当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征与历史机电模组特征和若干个历史固定组件特征进行对比，若特征不全部一致则计算机将不一致的当前固定组件特征所对应的固定组件确定为松动组件且向运输汽车所对应的终端设备发送异常清单，能够准确判断机电模组的状态，减少人为因素对机电模组状态判断的不准确性和错误，提高机电模组运输过程中的安全性。

Description

一种机电模组运输跟踪方法及系统

技术领域

本发明涉及物流运输领域，尤其是涉及一种机电模组运输跟踪方法及系统。

背景技术

随着全球贸易的不断发展和物流需求的增加，若运输过程中无法对货物状态进行跟踪，将无法保证货物安全从而造成经济损失，所以对货物状态进行跟踪十分必要。

目前相关技术中机电模组运输跟踪方法主要依靠物流相关人员人工对机电模组的状态进行监测和跟踪，相关人员当运输汽车到达运输路径上的检测点时对机电模组和固定组件进行外观检查。

然而，相关人员对机电模组和固定组件进行外观检查时，可能存在主观判断的情况，不同的相关人员可能会对机电模组的损坏或异常有不同的判断，导致检测结果的不准确性或判断错误。

发明内容

本申请提供了一种机电模组运输跟踪方法及系统，用于通过将当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征与历史机电模组特征和若干个历史固定组件特征进行对比，若特征不全部一致则计算机将不一致的当前固定组件特征所对应的固定组件确定为松动组件且向运输汽车所对应的终端设备发送异常清单，能够准确判断机电模组的状态，减少人为因素对机电模组状态判断的不准确性和错误，提高机电模组运输过程中的安全性。

第一方面，本申请提供了一种机电模组运输跟踪方法，该方法包括：在运输汽车到达运输路径上的当前检测点的情况下，计算机获取运输汽车的当前图像数据，该当前图像数据为当前检测点中监控设备拍摄该运输汽车得到；该计算机识别出当前图像数据中的当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征；该计算机判断当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征与历史机电模组特征和若干个历史固定组件特征是否全部一致；若不全部一致，则该计算机将不一致的当前固定组件特征所对应的固定组件确定为松动组件，且向运输汽车所对应的终端设备发送异常清单，该异常清单包括松动组件、松动组件的位置信息、在当前检测点拍摄的包含松动组件的图片和在上一个检测点拍摄的包含松动组件的图片。

通过采用上述技术方案，计算机通过将当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征与历史机电模组特征和若干个历史固定组件特征进行对比，若特征不全部一致则计算机将不一致的当前固定组件特征所对应的固定组件确定为松动组件且向运输汽车所对应的终端设备发送异常清单，能够准确判断机电模组的状态，减少人为因素对机电模组状态判断的不准确性和错误，提高机电模组运输过程中的安全性。

结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，该在运输汽车到达运输路径上的当前检测点的情况下，计算机获取运输汽车的当前图像数据，该当前图像数据为当前检测点中监控设备拍摄该运输汽车得到之前，该步骤还包括：该计算机获取机电模组的射频识别标签中的货物数据和环境数据；该计算机发送该货物数据、该环境数据和第一可视化指令给该终端设备，该第一可视化指令使该终端设备以第一可视化指令可视化显示该货物数据和该环境数据。

通过采用上述技术方案，计算机通过获取机电模组的射频识别标签中的该货物数据和该环境数据并发送给终端设备，可以直观地了解机电模组的状态和所处环境的情况，有助于及时发现和解决潜在的问题，确保机电模组的安全。

结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，该若不全部一致，则该计算机将不一致的当前固定组件特征所对应的固定组件确定为松动组件，且向运输汽车所对应的终端设备发送异常清单，该异常清单包括松动组件、松动组件的位置信息、在当前检测点拍摄的包含松动组件的图片和在上一个检测点拍摄的包含松动组件的图片之后，该步骤还包括：若全部一致，该计算机获取历史异常数据，该历史异常数据包括历史松动组件、历史松动组件的位置信息；该计算机向终端设备发送需注意清单，该需注意清单包括该历史松动组件、该历史松动组件的位置信息、在当前检测点拍摄的包含历史松动组件的图片和在上一个检测点拍摄的包含历史松动组件的图片。

通过采用上述技术方案，在当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征与历史机电模组特征和若干个历史固定组件特征全部一致的情况下，计算机向终端设备发送需注意清单，使得相关人员能够在检查机电模组安全过程中有针对性地关注需注意清单中的历史松动组件，可以帮助相关人员更好地预防和解决松动组件问题，确保机电模组的安全。

结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，该计算机判断当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征与历史机电模组特征和若干个历史固定组件特征是否全部一致，该步骤具体包括：该计算机将该历史机电模组特征和该若干个历史固定组件特征输入到预设支持向量机分类器中，使得该预设支持向量机分类器进行预训练；该计算机将该当前机电模组特征和若干个该当前固定组件特征表示为特征向量；该计算机将该特征向量输入到该预设支持向量机分类器中进行分类。

通过采用上述技术方案，将历史机电模组特征和若干个历史固定组件特征输入到支持向量机分类器中能够准确判断当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征与历史机电模组特征和若干个历史固定组件特征是否全部一致，计算机从而根据判断结果做出相应操作，能够帮助相关人员及时发现机电模组和固定组件的异常情况。

结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，该预设支持向量机分类器为：

f＝w·x+b

其中，f为分类结果，当f为1时，该当前机电模组特征和若干个该当前固定组件特征与该历史机电模组特征和若干个该历史固定组件特征全部一致，当f为0时，该当前机电模组特征和若干个该当前固定组件特征与该历史机电模组特征和若干个该历史固定组件特征不全部一致；w表示该预设支持向量机分类器中的超平面的法向量，x表示该特征向量，b表示该预设支持向量机分类器中的超平面的截距。

通过采用上述技术方案，计算机将历史机电模组特征和若干个历史固定组件特征输入到支持向量机分类器中能够准确判断当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征与历史机电模组特征和若干个历史固定组件特征是否全部一致。

结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，该计算机获取机电模组的射频识别标签中的该货物数据和该环境数据，该步骤具体包括：在确定收到该终端设备发送的获取货物状态的指令时，计算机发送获取数据指令给运输路径上的当前检测点的射频识别读写器，使得该射频识别读写器获取射频识别标签中的货物数据和环境数据；该计算机获取机电模组的该射频识别读写器中的该货物数据和该环境数据。

通过采用上述技术方案，计算机发送获取数据指令给运输路径上的当前检测点的射频识别读写器，使得射频识别读写器获取射频识别标签中的货物数据和环境数据，最后计算机获取机电模组的该射频识别读写器中的该货物数据和该环境数据，使得计算机能够实时监控机电模组的状态和环境变化，有助于及时发现异常情况和问题。

结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，该在确定收到该终端设备发送的获取货物状态的指令时，计算机发送获取数据指令给运输路径上的当前检测点的射频识别读写器，使得该射频识别读写器获取射频识别标签中的货物数据和环境数据之后，该步骤还包括：当该计算机检测到该射频识别标签发送数据存在延迟的情况下，该计算机发送存储数据指令给该射频识别标签，使得该射频识别标签对该货物数据和该环境数据进行缓存并暂停发送该货物数据和该环境数据给该计算机；该计算机在预设时间周期内发送获取缓存数据请求，使得该射频识别标签将该货物数据和该环境数据发送给该计算机。

通过采用上述技术方案，当计算机检测到射频识别标签发送数据存在延迟的情况下，计算机发送存储数据指令给该射频识别标签使得射频识别标签对货物数据和环境数据进行缓存，可以减少数据丢失的风险，保证数据的完整性和可靠性。

第二方面，本申请实施例提供一种机电模组运输跟踪系统，该系统包括计算机：获取模块，用于在运输汽车到达运输路径上的当前检测点的情况下，获取运输汽车的当前图像数据，该当前图像数据为当前检测点中监控设备拍摄该运输汽车得到；

识别模块，用于识别出当前图像数据中的当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征；判断模块，用于判断当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征与历史机电模组特征和若干个历史固定组件特征是否全部一致；

发送模块，用于若不全部一致，则将不一致的当前固定组件特征所对应的固定组件确定为松动组件，且向运输汽车所对应的终端设备发送异常清单，该异常清单包括松动组件、松动组件的位置信息、在当前检测点拍摄的包含松动组件的图片和在上一个检测点拍摄的包含松动组件的图片。

第三方面，本申请实施例提供了一种计算机，该计算机包括：一个或多个处理器和存储器；该存储器与该一个或多个处理器耦合，该存储器用于存储计算机程序代码，该计算机程序代码包括计算机指令，该一个或多个处理器调用该计算机指令以使得该计算机执行如第一方面以及第一方面中任一可能的实现方式描述的方法。

第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当上述指令在计算机上运行时，使得上述计算机执行如第一方面以及第一方面中任一可能的实现方式描述的方法。

本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

1.本申请通过将当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征与历史机电模组特征和若干个历史固定组件特征进行对比，若特征不全部一致则计算机将不一致的当前固定组件特征所对应的固定组件确定为松动组件且向运输汽车所对应的终端设备发送异常清单，能够准确判断机电模组的状态，减少人为因素对机电模组状态判断的不准确性和错误，提高机电模组运输过程中的安全性。

2.本申请通过通过获取机电模组的射频识别标签中的该货物数据和该环境数据并发送给终端设备，可以直观地了解机电模组的状态和所处环境的情况，有助于及时发现和解决潜在的问题，确保机电模组的安全。

3.本申请通过在当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征与历史机电模组特征和若干个历史固定组件特征全部一致的情况下，计算机向终端设备发送需注意清单，使得相关人员能够在检查机电模组安全过程中有针对性地关注需注意清单中的历史松动组件，可以帮助相关人员更好地预防和解决松动组件问题，确保机电模组的安全。

附图说明

图1是本申请一种机电模组运输跟踪系统的一个交互场景示意图。

图2是本申请相关技术中机电模组运输跟踪的流程示意图。

图3是本申请实施例中一种机电模组运输跟踪方法的一个流程示意图。

图4是本申请实施例中一种机电模组运输跟踪方法的另一个流程示意图。

图5是本申请实施例中一种机电模组运输跟踪方法的另一个流程示意图。

图6是本申请实施例中一种机电模组运输跟踪方法的另一个流程示意图。

图7是本申请实施例中一种机电模组运输跟踪系统的功能模块结构示意图。

图8是本申请实施例中一种机电模组运输跟踪系统的实体装置结构示意图。

具体实施方式

本申请以下实施例中所使用的术语只是为了描述特定实施例的目的，而并非旨在作为对本申请的限制。如在本申请的说明书和所附权利要求书中所使用的那样，单数表达形式“一个”、“一种”、“所述”、“上述”、“该”和“这一”旨在也包括复数表达形式，除非其上下文中明确地有相反指示。还应当理解，本申请中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个所列出项目的任何或所有可能组合。

以下，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为暗示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征，在本申请实施例的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

如图1所示，为本申请一种机电模组运输跟踪系统的一个交互场景示意图。

该机电模组运输跟踪系统包括计算机和与计算机连接通信的监控设备和射频读写器，当运输汽车到达运输路径上的当前检测点的情况下，监控设备对运输汽车搭载的机电模组进行拍摄运输汽车的当前图像数据，计算机获取运输汽车的当前图像数据并对当前图像数据进行分析，将分析结果发送给终端设备，机电模组上包含射频识别标签，运输路径上的当前检测点的射频识别读写器能够通过射频信号与射频识别标签相互通信，计算机能够获取射频识别读写器中的货物数据与环境数据并发送给终端设备。

如图2所示，为本申请相关技术中机电模组运输跟踪的流程示意图。

S201、在运输汽车到达运输路径上的当前检测点的情况下，相关人员对机电模组信息进行核对；

S202、相关人员对机电模组和固定组件进行外观检查，检查模组是否有损坏或异常；

S203、相关人员将检测结果生成相应的检测报告，并上传至对应的物流管理平台中；

可以理解的是，在相关技术中，相关人员对机电模组和固定组件进行外观检查、功能性检测时，可能存在主观判断的情况，不同的相关人员可能会对机电模组的损坏或异常有不同的判断，导致检测结果的不准确性或判断错误，相关人员生成检测报告并上传至物流管理平台时，如果相关人员没有及时上传报告，或者报告中存在错误或遗漏，会影响后续对机电模组状态的跟踪和管理。

上述是本申请相关技术中机电模组运输跟踪的方案，下面结合图3，对本申请机电模组运输跟踪的方案进行描述：

如图3所示，为本申请实施例中一种机电模组运输跟踪方法的一个流程示意图。

S301、在运输汽车到达运输路径上的当前检测点的情况下，计算机获取运输汽车的当前图像数据，该当前图像数据为当前检测点中监控设备拍摄该运输汽车得到；

当运输汽车经过运输路径上的检测点时，当前检测点设置的监控设备如摄像头等来获取运输汽车的当前图像数据，当前图像数据主要包括运输汽车搭载的机电模组图像和用于固定机电模组的固定组件图像。

S302、该计算机识别出当前图像数据中的当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征；

计算机对拍摄到的当前图像数据进行特征提取，识别出当前图像数据中的当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征，在一些实施例中，计算机调用scikit-image库中的方法对当前图像数据进行处理可以得到得到当前图像数据中的图像特征信息，其中scikit-image库是一个基于Python编程语言的第三方图像处理库，用于图像处理和计算机视觉任务。

S303、该计算机判断当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征与历史机电模组特征和若干个历史固定组件特征是否全部一致；

将当前机电模组特征和当前固定组件特征与之前存储的历史机电模组特征和历史固定组件特征进行比对和匹配，通过比对特征之间的相似度或差异度，可以判断当前特征是否与历史特征一致。

S304、若不全部一致，则该计算机将不一致的当前固定组件特征所对应的固定组件确定为松动组件，且向运输汽车所对应的终端设备发送异常清单，该异常清单包括松动组件、松动组件的位置信息、在当前检测点拍摄的包含松动组件的图片和在上一个检测点拍摄的包含松动组件的图片；

若当前机电模组特征与历史机电模组特征存在差异即当前机电模组可能存在损坏，若当前固定组件特征与历史固定组件特征存在差异即可能存在松动的固定组件，计算机根据对比的结果将存在异常的信息整理为异常清单，包括松动组件、松动组件的位置信息、在当前检测点拍摄的包含松动组件的图片和在上一个检测点拍摄的包含松动组件的图片，以便相关人员接收到异常清单后能及时处理和修复存在的问题。

上述实施例中，计算机通过将当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征与历史机电模组特征和若干个历史固定组件特征进行对比，若特征不全部一致则计算机将不一致的当前固定组件特征所对应的固定组件确定为松动组件且向运输汽车所对应的终端设备发送异常清单，能够准确判断机电模组的状态，减少人为因素对机电模组状态判断的不准确性和错误，提高机电模组运输过程中的安全性。

上述是计算机将当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征与历史机电模组特征和若干个历史固定组件特征进行对比确定机电模组是否存在异常，下面结合图4，对本申请对当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征进行分类的方案进行描述：

如图4所示，为本申请实施例中一种机电模组运输跟踪方法的另一个流程示意图。

S401、该计算机判断当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征与历史机电模组特征和若干个历史固定组件特征是否全部一致；

该步骤与S303步骤类似，此处不再赘述。

S402、该计算机将该历史机电模组特征和该若干个历史固定组件特征输入到预设支持向量机分类器中，使得该预设支持向量机分类器进行预训练；

在一些实施例中，预设支持向量机分类器为根据历史机电模组图像数据和若干个历史固定组件图像数据对支持向量机模型进行模型训练得到，调用scikit-learn库中的方法利用历史机电模组图像数据和若干个历史固定组件图像数据对支持向量机模型进行训练得到支持向量机分类器，其中scikit-learn库为Python编程语言中的第三方库，提供了机器学习算法和工具。

S403、该计算机将该当前机电模组特征和若干个该当前固定组件特征表示为特征向量；在一些实施例中，计算机使用scikit-image库中的skimage.feature模块方法将所有的图像特征信息组合为特征向量，其中scikit-image是一个基于Python编程语言的第三方图像处理库，用于图像处理和计算机视觉任务，scikit-image库中的skimage.feature模块方法提供了一系列用于图像特征提取和描述的方法。

S404、该计算机将该特征向量输入到该预设支持向量机分类器中进行分类；

该预设支持向量机分类器为：

f＝w·x+b

其中，f为分类结果，当f为1时，该当前机电模组特征和若干个该当前固定组件特征与该历史机电模组特征和若干个该历史固定组件特征全部一致，当f为0时，该当前机电模组特征和若干个该当前固定组件特征与该历史机电模组特征和若干个该历史固定组件特征不全部一致；w表示该预设支持向量机分类器中的超平面的法向量，x表示该特征向量，b表示该预设支持向量机分类器中的超平面的截距。

S405、若全部一致，该计算机获取历史异常数据，该历史异常数据包括历史松动组件、历史松动组件的位置信息；

可以理解的是，若当前机电模组特征与历史机电模组特征不存在差异即当前机电模组则不存在损坏，若当前固定组件特征与历史固定组件特征不存在差异即不存在松动的固定组件，计算机获取历史异常数据包括异常率较高的历史松动组件、历史松动组件的位置信息。

S406、该计算机向终端设备发送需注意清单，该需注意清单包括该历史松动组件、该历史松动组件的位置信息、在当前检测点拍摄的包含历史松动组件的图片和在上一个检测点拍摄的包含历史松动组件的图片；

可以理解的是，计算机将获取的历史异常数据包括异常率较高的历史松动组件、历史松动组件的位置信息与在当前检测点拍摄的包含历史松动组件的图片和在上一个检测点拍摄的包含历史松动组件的图片发送给与相关人员有关的终端设备。

在上述实施例中，通过在当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征与历史机电模组特征和若干个历史固定组件特征全部一致的情况下，计算机向终端设备发送需注意清单，使得相关人员能够在检查机电模组安全过程中有针对性地关注需注意清单中的历史松动组件，可以帮助相关人员更好地预防和解决松动组件问题，确保机电模组的安全，通过将历史机电模组特征和若干个历史固定组件特征输入到支持向量机分类器中能够准确判断当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征与历史机电模组特征和若干个历史固定组件特征是否全部一致，计算机从而根据判断结果做出相应操作，能够帮助相关人员及时发现机电模组和固定组件的异常情况。

上述是对当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征进行分类的方案，下面结合图5，对本申请获取货物数据和环境数据的方案进行描述：

如图5所示，为本申请实施例中一种机电模组运输跟踪方法的另一个流程示意图。

S501、该计算机获取机电模组的射频识别标签中的货物数据和环境数据；

可以理解的是，射频识别标签可以通过射频信号与射频识别读写器进行通信，并传输存储在芯片中的数据，射频识别标签可以被附加或嵌入到机电模组上，传感器可以嵌入射频识别标签中，以便标签可以获取机电模组周围的环境数据或与机电模组相关的货物数据。

S502、在确定收到该终端设备发送的获取货物状态的指令时，计算机发送获取数据指令给运输路径上的当前检测点的射频识别读写器，使得该射频识别读写器获取射频识别标签中的货物数据和环境数据；

在一些实施例中，计算机通过无线网络与射频识别读写器进行连接，实现数据传输和通信功能，该货物数据包括机电模组的实时位置信息、机电模组的震动强度与频率等数据，该环境数据包括机电模组周围环境的温湿度、气压等数据。

S503、该计算机获取机电模组的该射频识别读写器中的货物数据和环境数据；

可以理解的是，计算机通过无线网络与射频识别读写器进行连接，向射频识别读写器发送获取数据指令以获取射频识别读写器中的货物数据和环境数据。

S504、该计算机发送该货物数据、该环境数据和第一可视化指令给该终端设备，该第一可视化指令使该终端设备以第一可视化指令可视化显示该货物数据和该环境数据；

在一些实施例中，第一可视化指令包含图形、布局、颜色、字体等指令，用于指示终端设备如何在屏幕上呈现数据，终端设备根据第一可视化指令的要求，将货物数据和环境数据以可视化的形式显示在屏幕上。这可以是图表、图像、表格或其他形式的可视化表示，使得相关人员能在终端设备直观地查看机电模组当前的货物数据和环境数据。

S505、当该计算机检测到该射频识别标签发送数据存在延迟的情况下，该计算机发送存储数据指令给该射频识别标签，使得该射频识别标签对该货物数据和该环境数据进行缓存并暂停发送该货物数据和该环境数据给该计算机；

可以理解的是，计算机通过无线网络与射频识别读写器进行连接，在当前无线网络网速存在延迟的情况下，计算机与射频识别读写器之间的数据传输将受到影响，当射频识别读写器接收到存储数据指令后，开始将货物数据和环境数据存储在自身的内部存储器中，暂停发送货物数据和环境数据给计算机。

S506、该计算机在预设时间周期内发送获取缓存数据请求，使得该射频识别标签将该货物数据和该环境数据发送给该计算机。

在一些实施例中，计算机根据预设时间周期控制获取缓存数据的频率，例如每间隔一个小时发送获取缓存数据请求，获取由于网络延迟而缓存在射频识别读写器自身的内部存储器中的货物数据和环境数据。

在上述实施例中，通过获取机电模组的射频识别标签中的货物数据和环境数据并发送给终端设备，可以直观地了解机电模组的状态和所处环境的情况，有助于及时发现和解决潜在的问题，确保机电模组的安全，当计算机检测到射频识别标签发送数据存在延迟的情况下，计算机发送存储数据指令给该射频识别标签使得射频识别标签对货物数据和环境数据进行缓存，可以减少数据丢失的风险，保证数据的完整性和可靠性。

上述是获取货物数据和环境数据的方案，接下来结合图6，对本申请方案进行描述：如图6所示，为本申请实施例中一种机电模组运输跟踪方法的另一个流程示意图。

S601、在运输汽车到达运输路径上的当前检测点的情况下，计算机获取运输汽车的当前图像数据，该当前图像数据为当前检测点中监控设备拍摄该运输汽车得到；

S602、该计算机识别出当前图像数据中的当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征；

S603、该计算机判断当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征与历史机电模组特征和若干个历史固定组件特征是否全部一致；

可以理解的是，步骤S601-S603与S301-S303类似，此处不再赘述。

S604、若全部一致，该计算机获取历史异常数据，该历史异常数据包括历史松动组件、历史松动组件的位置信息；

S605、该计算机向终端设备发送需注意清单，该需注意清单包括该历史松动组件、该历史松动组件的位置信息、在当前检测点拍摄的包含历史松动组件的图片和在上一个检测点拍摄的包含历史松动组件的图片；

可以理解的是，步骤S604-S605与S405-S406类似，此处不再赘述。

S606、该计算机将该历史机电模组特征和该若干个历史固定组件特征输入到预设支持向量机分类器中，使得该预设支持向量机分类器进行预训练；

S607、该计算机将该当前机电模组特征和若干个该当前固定组件特征表示为特征向量；

S608、该计算机将该特征向量输入到该预设支持向量机分类器中进行分类；

其中，步骤S606-S608进一步阐述该计算机判断当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征与历史机电模组特征和若干个历史固定组件特征是否全部一致的方法。

可以理解的是，步骤S606-S608与S402-S404类似，此处不再赘述。

S609、若不全部一致，则该计算机将不一致的当前固定组件特征所对应的固定组件确定为松动组件，且向运输汽车所对应的终端设备发送异常清单，该异常清单包括松动组件、松动组件的位置信息、在当前检测点拍摄的包含松动组件的图片和在上一个检测点拍摄的包含松动组件的图片；

可以理解的是，步骤S609与步骤S304类似，此处不再赘述。

S610、该计算机获取机电模组的射频识别标签中的该货物数据和该环境数据；

S611、在确定收到该终端设备发送的获取货物状态的指令时，计算机发送获取数据指令给运输路径上的当前检测点的射频识别读写器，使得该射频识别读写器获取射频识别标签中的货物数据和环境数据；

S612、该计算机获取机电模组的该射频识别读写器中的该货物数据和该环境数据；

S613、该计算机发送该货物数据、该环境数据和第一可视化指令给该终端设备，该第一可视化指令使该终端设备以第一可视化指令可视化显示该货物数据和该环境数据；

S614、当该计算机检测到该射频识别标签发送数据存在延迟的情况下，该计算机发送存储数据指令给该射频识别标签，使得该射频识别标签对该货物数据和该环境数据进行缓存并暂停发送该货物数据和该环境数据给该计算机；

S615、该计算机在预设时间周期内发送获取缓存数据请求，使得该射频识别标签将该货物数据和该环境数据发送给该计算机；

可以理解的是，S610-S615与S501-S506类似，此处不再赘述。

下面从模块角度介绍本申请实施例中的系统：

请参阅图7，为本申请实施例中一种机电模组运输跟踪系统的功能模块结构示意图，该系统包括计算机。

该计算机包括：

获取模块701，用于在运输汽车到达运输路径上的当前检测点的情况下，获取运输汽车的当前图像数据，该当前图像数据为当前检测点中监控设备拍摄该运输汽车得到；

识别模块702，用于识别出当前图像数据中的当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征；判断模块703，用于判断当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征与历史机电模组特征和若干个历史固定组件特征是否全部一致；

发送模块704，用于若不全部一致，则将不一致的当前固定组件特征所对应的固定组件确定为松动组件，且向运输汽车所对应的终端设备发送异常清单，该异常清单包括松动组件、松动组件的位置信息、在当前检测点拍摄的包含松动组件的图片和在上一个检测点拍摄的包含松动组件的图片。

上面从模块化功能实体的角度对本申请实施例中的系统进行描述，下面从硬件处理的角度对本发明申请实施例中的系统进行描述，请参阅图8，为本申请实施例中一种机电模组运输跟踪系统的实体装置结构示意图。

需要说明的是，图8示出的计算机的结构仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图8所示，计算机包括中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)801，其可以根据存储在只读存储器(Read-Only Memory，ROM)802中的程序或者从存储部分808加载到随机访问存储器(Random Access Memory，RAM)803中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如执行上述实施例中所述的方法。在RAM 803中，还存储有计算机操作所需的各种程序和数据。CPU 801、ROM802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(Input/Output，I/O)接口805也连接至总线804。

以下部件连接至I/O接口805：包括摄像头、红外传感器等的输入部分806；包括液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)以及扬声器等的输出部分807；包括硬盘等的存储部分808；以及包括诸如LAN(Local Area Network，局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分809。通信部分809经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器810也根据需要连接至I/O接口805。可拆卸介质811，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器810上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分808。

特别地，根据本发明的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的计算机程序。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分809从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质811被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)801执行时，执行本发明中限定的各种功能。

需要说明的是，本发明实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的计算机程序。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。其中，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

具体的，本实施例的系统包括处理器和存储器，存储器上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现上述实施例提供的光谱信息测量方法。

作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读的存储介质，该存储介质可以是上述实施例中描述的系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该系统中。上述存储介质承载有一个或者多个计算机程序，当上述一个或者多个计算机程序被一个该系统的处理器执行时，使得该系统实现上述实施例中提供的方法。

以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。

上述实施例中所用，根据上下文，术语“当…时”可以被解释为意思是“如果…”或“在…后”或“响应于确定…”或“响应于检测到…”。类似地，根据上下文，短语“在确定…时”或“如果检测到(所陈述的条件或事件)”可以被解释为意思是“如果确定…”或“响应于确定…”或“在检测到(所陈述的条件或事件)时”或“响应于检测到(所陈述的条件或事件)”。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。该计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行该计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例该的流程或功能。该计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。该计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，该计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。该计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。该可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘)等。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，该流程可以由计算机程序来指令相关的硬件完成，该程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法实施例的流程。而前述的存储介质包括：ROM或随机存储记忆体RAM、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的介质。

Claims (10)

1.一种机电模组运输跟踪方法，其特征在于，包括：

在运输汽车到达运输路径上的当前检测点的情况下，计算机获取运输汽车的当前图像数据，所述当前图像数据为当前检测点中监控设备拍摄所述运输汽车得到；

所述计算机识别出当前图像数据中的当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征；

所述计算机判断当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征与历史机电模组特征和若干个历史固定组件特征是否全部一致；

若不全部一致，则所述计算机将不一致的当前固定组件特征所对应的固定组件确定为松动组件，且向运输汽车所对应的终端设备发送异常清单，所述异常清单包括松动组件、松动组件的位置信息、在当前检测点拍摄的包含松动组件的图片和在上一个检测点拍摄的包含松动组件的图片。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在运输汽车到达运输路径上的当前检测点的情况下，计算机获取运输汽车的当前图像数据，所述当前图像数据为当前检测点中监控设备拍摄所述运输汽车得到之前，所述方法还包括：

所述计算机获取机电模组的射频识别标签中的货物数据和环境数据；

所述计算机发送所述货物数据、所述环境数据和第一可视化指令给所述终端设备，使所述终端设备以所述第一可视化指令可视化显示所述货物数据和所述环境数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若不全部一致，则所述计算机将不一致的当前固定组件特征所对应的固定组件确定为松动组件，且向运输汽车所对应的终端设备发送异常清单，所述异常清单包括松动组件、松动组件的位置信息、在当前检测点拍摄的包含松动组件的图片和在上一个检测点拍摄的包含松动组件的图片之后，所述方法还包括：

若全部一致，所述计算机获取历史异常数据，所述历史异常数据包括历史松动组件、历史松动组件的位置信息；

所述计算机向终端设备发送需注意清单，所述需注意清单包括所述历史松动组件、所述历史松动组件的位置信息、在当前检测点拍摄的包含历史松动组件的图片和在上一个检测点拍摄的包含历史松动组件的图片。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算机判断当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征与历史机电模组特征和若干个历史固定组件特征是否全部一致，具体包括：所述计算机将所述历史机电模组特征和所述若干个历史固定组件特征输入到预设支持向量机分类器中，使得所述预设支持向量机分类器进行预训练；

所述计算机将所述当前机电模组特征和若干个所述当前固定组件特征表示为特征向量；

所述计算机将所述特征向量输入到所述预设支持向量机分类器中进行分类。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设支持向量机分类器为：

f＝w·x+b

其中，f为分类结果，当f为1时，所述当前机电模组特征和若干个所述当前固定组件特征与所述历史机电模组特征和若干个所述历史固定组件特征全部一致，当f为0时，所述当前机电模组特征和若干个所述当前固定组件特征与所述历史机电模组特征和若干个所述历史固定组件特征不全部一致；

w表示所述预设支持向量机分类器中的超平面的法向量，x表示所述特征向量，b表示所述预设支持向量机分类器中的超平面的截距。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算机获取机电模组的射频识别标签中的所述货物数据和所述环境数据，具体包括：

在确定收到所述终端设备发送的获取货物状态的指令时，计算机发送获取数据指令给运输路径上的当前检测点的射频识别读写器，使得所述射频识别读写器获取射频识别标签中的货物数据和环境数据；

所述计算机获取机电模组的所述射频识别读写器中的所述货物数据和所述环境数据。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述在确定收到所述终端设备发送的获取货物状态的指令时，计算机发送获取数据指令给运输路径上的当前检测点的射频识别读写器，使得所述射频识别读写器获取射频识别标签中的货物数据和环境数据之后，所述方法还包括：当所述计算机检测到所述射频识别标签发送数据存在延迟的情况下，所述计算机发送存储数据指令给所述射频识别标签，使得所述射频识别标签对所述货物数据和所述环境数据进行缓存并暂停发送所述货物数据和所述环境数据给所述计算机；

所述计算机在预设时间周期内发送获取缓存数据请求，使得所述射频识别标签将所述货物数据和所述环境数据发送给所述计算机。

8.一种机电模组运输跟踪系统，所述系统包括计算机，其特征在于，所述计算机包括：

获取模块，用于在运输汽车到达运输路径上的当前检测点的情况下，获取运输汽车的当前图像数据，所述当前图像数据为当前检测点中监控设备拍摄所述运输汽车得到；

识别模块，用于识别出当前图像数据中的当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征；

判断模块，用于判断当前机电模组特征和若干个当前固定组件特征与历史机电模组特征和若干个历史固定组件特征是否全部一致；

发送模块，用于若不全部一致，则将不一致的当前固定组件特征所对应的固定组件确定为松动组件，且向运输汽车所对应的终端设备发送异常清单，所述异常清单包括松动组件、松动组件的位置信息、在当前检测点拍摄的包含松动组件的图片和在上一个检测点拍摄的包含松动组件的图片。

9.一种计算机，其特征在于，包括：一个或多个处理器和存储器；

所述存储器与所述一个或多个处理器耦合，所述存储器用于存储计算机程序代码，所述计算机程序代码包括计算机指令，所述一个或多个处理器调用所述计算机指令以使得所述计算机执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，包括指令，其特征在于，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。