专利名称：资产的情境感知监视的制作方法
技术领域：
本发明标的物大体上涉及实时提供运输品的运输中可见性。
背景技术：
无线跟踪装置或“标签”可使用例如全球定位系统(GPS)、射频识别(RFID)和通用包无线电服务(GPRS)等各种技术来跟踪和报告装置安装于其上的资产(例如，集装箱)的移动。常规的无线监视装置按设定的时间表向跟踪服务报告位置，无论跟踪服务的用户是否需要位置数据都是如此。
发明内容
本发明揭示用于对资产通过供应链的旅程的情境感知监视的设备、方法和系统。在一些实施方案中，情境感知监视可包含用跟踪装置对供应链贸易通道的监视，所述跟踪装置包含用于确定位置、速率、航向、振动、加速度(例如，3D加速度)的一个或一个以上传感器，或可监视集装箱的环境且提供情境感知的任一其它传感器。所述情境感知可通过地理围栏和递归算法来实现，其允许对跟踪装置行为的动态修改。动态修改可减少性能以节省电力(例如，节省电池使用)且降低成本。动态修改可在供应链中对于改善的报告准确度或频率或者供应链事件的辨识来说性能较重要的情况下增加性能。动态修改可调适性能，例如到跟踪装置的区域或位置的无线通信。可执行到无线运营商的智能连接，其中装置可部分地基于事件的类型以及报告所需的成本和资源而确定其是否应报告特定事件。
图I说明在装运情形中交互的实例买家、卖家和跟踪装置提供者。图2是根据至少一个实施方案的实例跟踪装置系统的框图，所述系统使跟踪装置与资产相关联且使用从跟踪装置接收的数据来监视和跟踪资产。图3是根据至少一个实施方案的耦合到资产的情境感知跟踪装置的框图。图4是根据至少一个实施方案的确定供应链情境以动态调整图3的装置的操作的隐式马尔可夫模型(HMM)方法的流程图。图5是说明HMM的技术细节的图。图6是展示隐式状态及其对应可观测状态的序列的图。图7说明用于实施前向-后向方法的实例伪码。图8说明使用递归方法的维特比方法。
图9是根据至少一个实施方案的HMM的状态和状态转变的简单说明，其中初始状态已知。图10是根据至少一个实施方案的混合模型结构的框图。图11是维特比方法伪码的实例。图12是用于图9的混合模型的前向-后向方法伪码的实例。图13A到13C是可通过更新图3的跟踪装置的操作的处理器方法来动态调整行为的多个情况的框图。图14是根据至少一个实施方案的针 对来自图3的跟踪装置存储和检索情境数据的系统的流程图。图15说明在装运港口周围的嵌套地理围栏。图16是根据至少一个实施方案的确定供应链情境以动态调整图3的装置的操作的嵌套地理围栏方法的流程图。图17是图16的嵌套地理围栏方法的用以学习新情境的实施方案的多个流程图。图18是根据至少一个实施方案的确定供应链情境以动态调整图3的装置的操作的传感器模式匹配方法的流程图。图19是图18的传感器模式匹配方法的用以学习新情境的实施方案的详细流程图。图20是展示确定何时跟踪装置将使用图16的嵌套地理围栏方法、图4的HMM方法或图18的传感器模式匹配方法的组合逻辑的流程图。图21说明使用图20的组合逻辑来使用耦合到资产的跟踪装置且向中央储集器报告跟踪和传感器数据或供应链警报的集成系统。
具体实施例方式资产跟踪的概述图I说明在装运情形中交互的实例买家102、卖家104和跟踪装置提供者106。在实例运输工具110上将实例资产108从卖家104装运到买家102。在一些实施方案中，资产是联合运输集装箱，然而资产也可例如为设备或能够被监视或跟踪的其它项目。运输工具的实例包含但不限于卡车、火车、轮船和飞机。资产的实例包含但不限于例如干式大型集装箱等集装箱、冷藏集装箱、ISO箱、拖车、箱形卡车和成组装运设备(ULD)。大体上，买家102或卖家104将请求跟踪资产108的装运的请求发送到跟踪装置提供者106。跟踪装置提供者106安排将选定的跟踪装置114从跟踪装置库112发送到资产正在从其装运的位置(例如，卖家104的仓库)。跟踪装置库112是可用跟踪装置的集合。跟踪装置库112中的每一跟踪装置是可用以跟踪资产的跟踪装置。在正在装运跟踪装置的位置(“起源位置”)，可将跟踪装置114附加或耦合到资产108，进而牢固地密封资产108。实例跟踪装置是Savi网络SN-LSE-OI，其为基于GPS的位置+安全性+环境跟踪装置。所述跟踪装置不必使用GPS，但可或者或另外使用各种定位技术接收位置信息，所述定位技术包含但不限于额外的全球卫星导航系统(GNSS)、来自蜂窝式塔的位置、或来自例如WiFi网络等其它无线网络的位置。选定的跟踪装置114可在资产开始其旅程之前耦合到资产108和/或在旅程期间(例如，在经授权的例行检查之后)重新耦合到资产108。在旅程期间，跟踪装置114可经编程以周期性地醒来，起始与跟踪装置提供者106的通信，且向跟踪装置提供者106发送事件通知。大体上，每一事件通知可包含事件的识别(或事件类型)、当事件发生时资产108的位置，和事件的额外细节，例如当事件发生时的日期、在事件之前、期间或之后资产108的状态，或关于资产的移动的细节(例如，来自耦合到资产的跟踪装置的加速度计或速度计读数)。事件信息可由跟踪装置提供者106存储在例如事件数据库中。跟踪装置114报告各种事件，包含例如安全性事件、环境事件、过程事件和跟踪事件。安全性事件可指示资产108或跟踪装置114可能已经被篡改。举例来说，跟踪装置114可报告将跟踪装置紧固到集装箱的垂直或水平螺栓何时被切断(指示资产被打开)。也可检测其它类型的篡改(例如，资产内超过阈值的震动侵入或光)。环境事件可指示一个或一个以上环境变量(例如，温度、湿度、震动、加速度)超过可接受的范 围(例如，用户指定的范围)。过程事件指示资产的旅程中的各种程序性事件已发生。举例来说，过程事件可指示跟踪装置114已附接到资产108或从资产108脱离(例如，资产108正在开始或结束其跟踪装置旅程)。过程事件还可指示资产108的旅程中的其它装运事件(例如，资产108的旅程中的程序事件)，包含但不限于资产108已经装满(例如，装满内含物)、资产108已经密封、资产108已经标记以进行例行检查、资产108的例行检查已开始、资产108的例行检查已结束、资产108正在装运工段中、资产108已离开装运工段、资产108已出航、资产108已停泊，以及资产108已经开封。跟踪事件是对跟踪装置114的位置的周期性报告。举例来说，跟踪装置114可根据时间表例如以固定的时间间隔发送其当前位置的报告，无论是否已发出任何其它事件都是如此。跟踪系统(例如，图2的系统200)可处理跟踪事件以确定资产是否已进入或离开预定义区域。举例来说，系统200可在沿着资产108的旅程的重要位置(例如，港口 )周围界定地理围栏(例如，虚拟周界)，且跟踪装置114或系统200可在跟踪装置114进入或离开地理围栏时确定资产已进入或离开给定位置。在一些实施方案中，跟踪装置提供者106处理从跟踪装置114接收的各种事件通知，且将通知提供到买家102和/或卖家104和/或其它方。通知可部分地基于从买家102和/或卖家104接收到的额外信息，例如买家102和/或卖家104的生意的描述、资产108的内容的描述，或与资产108的内容相关的事务的描述。在一些实施方案中，跟踪装置还在跟踪装置与由跟踪装置提供者106操作的服务器之间的通信会话期间处理从跟踪装置提供者106接收的命令(例如，空中传输(OTA)命令)。实例跟踪装置系统图2是实例跟踪装置系统200的框图，系统200使跟踪装置与资产相关联且使用从跟踪装置接收的数据来监视和跟踪资产。系统200将跟踪装置委托(关联)到资产、从资产解除委托(解除关联)跟踪装置、提供事件(例如，安全性、环境、过程和跟踪事件)的通知，且可远程地复位跟踪装置状态。在一些实施方案中，系统200可包含一个或一个以上零客户端委托(ZCC)输入装置202、信息服务204、一个或一个以上最终用户系统206、跟踪装置后勤人员(TL人员)208、一个或一个以上资产210、附加或耦合到所述一个或一个以上资产210的一个或一个以上跟踪装置211、事件服务器212、事件数据库213、跟踪装置库管理系统(TPMS) 214、跟踪装置数据库216、消息服务器218、事务(TXN)服务器224，和失败事务数据库226。ZCC输入装置202用以将跟踪装置委托到资产和将跟踪装置从资产解除委托。ZCC输入装置202可为任一适当的通信装置，包含但不限于移动电话、陆地电话、电子邮件装置和便携式计算机。ZCC输入装置202使用多种通信模式经由消息服务器218与信息服务204通信，所述多种通信模式包含但不限于集成语音响应(IVR)、短消息服务(SMS)、电子邮件、手持式应用、网络接口，和电子数据互换(EDI)或任一其它形式的电子消息共享。ZCC输入装置202可由在供应链中具有各种角色的行动者操作，包含但不限于码头工人、港口工人、后勤服务提供者、货物转运商、场地代理、海关代理，和在对资产的跟踪中涉及的任何其它人员。
信息服务204允许最终用户系统206实时跟踪资产210的状态，集成用于最终用户系统的企业数据，且执行供应链分析，包含产生供应链管理统计数据。事务服务器224运行跟踪应用程序，其从事件服务器212接收事件位置/状态事务消息(例如，事件通知)或报告，且将商务逻辑222应用于事务以用于验证和维持跟踪装置识别符与资产识别符之间的关联。针对资产和跟踪装置投递成功的事务。失败的事务和原因代码被写入到失败事务数据库226中的异常队列。信息服务204可使用用以将网络表格提供到最终用户系统206 (例如，PC或移动装置上的浏览器)的门户(未图示)。网络表格可提供输入机制以用于用户委托或解除委托跟踪装置，且可提供输出机制以用于用户接收关于资产和事件的实时跟踪和状态信息。跟踪装置211周期性地醒来以起始与事件服务器212的通信且将事件通知发送到事件服务器212。大体上，每一事件通知包含事件的识别(或事件类型)、当事件发生时资产的位置，和(任选地)事件的额外细节，例如在事件之前、期间或之后资产的状态。事件通知还可包含跟踪装置的识别，或跟踪装置耦合到的资产的识别。事件信息可存储在事件数据库213中。跟踪装置211报告各种事件，包含例如安全性事件、环境事件、过程事件、跟踪事件和位置事件，如上文参见图I所述。事件服务器212周期性地从跟踪装置211接收事件通知。事件服务器可处理通知中的位置信息。事件服务器212还构造命令(例如，OTA命令)且将命令发送到跟踪装置211。由事件服务器212执行的一些通知管理功能包含但不限于检查传入的通知是否有语法错误及强制字段的填充、检查传入的通知中的位置信息的准确度、在将通知转发到信息服务204之前逻辑上将通知分类或排序，以及构造遵守处理逻辑的输出事务。在一些实施方案中，TPMS 214在跟踪装置数据库216中维持跟踪装置的目录。TPMS214还维持资产识别符(ID)和跟踪装置ID的关联及每一跟踪装置的逻辑状态(例如‘使用中’、‘可用’、‘开始旅程’、‘结束旅程’等)。TPMS 214还出于后勤和预定位目的而维持跟踪装置的分配和可用性，且可跟踪存储在目录中的跟踪装置的健康状态。在一些实施方案中，TPMS 214允许TL人员208执行内务功能，例如跟踪装置预报、将新跟踪装置排序、检测丢失的跟踪装置、记账管理、失效跟踪装置的回收和环境丢弃、目录跟踪、顾客帮助台和财务会计。TPMS 214允许TL人员208监视‘旅程中’的跟踪装置211的状态，解决与事件服务器212通信时的故障的起因，和定位丢失的跟踪装置。TPMS 214提供分析工具以监视跟踪装置网络性能(例如，用于特定贸易通道的GPS/GPRS覆盖/漫游区域)。
跟踪装置系统200是一个实例基础结构。其它基础结构也是可能的，其含有比图2中所示子系统或组件多或少的子系统或组件。举例来说，图2所示的服务器或数据库中的一者或一者以上可组合为单个服务器或数据库。作为另一实例，可使用专用手持式装置使跟踪装置与资产相关联。实例情境感知跟踪装置图3是实例情境感知跟踪装置211的框图。微处理器302控制与资产300耦合的跟踪装置301的操作。微处理器可在不同时间根据不同时钟运行。举例来说，微处理器可在操作时运行经过高速时钟，或可在休眠模式中时运行经过慢速时钟以节省电力。微处理器302控制连接到卫星导航接收天线303的全球卫星导航系统(GNSS)模块304。微处理器302可由振动传感器306唤醒，且可从加速度计305 读取3D加速度测量值。微处理器302控制连接到无线通信发射/接收天线308的无线通信模块307。隐式马尔可夫模型隐式马尔可夫模型的介绍图4是HMM的顶层逻辑的流程图。图3的跟踪装置接收跟踪数据(400)。一旦跟踪装置接收到跟踪数据，其便利用HMM的逻辑来确定是否需要调整跟踪装置的行为(401)。如果其确实确定需要调整跟踪装置的行为(402)，那么动态地调整跟踪装置的行为(403)。跟踪装置可增加或减小其收集跟踪数据400的速率。图5是说明HMM的技术细节的图。在此实例情况下，HMM是有限的，这意味着隐式马尔可夫链的隐式状态501的空间(X)和观测输出500的集合(0)两者是有限的。从隐式状态Xi到状态的转移概率此处标记为au，且在状态Xi处发现观测Ok的条件概率标记为bik。图6是展示隐式状态601及其对应可观测状态600的序列的图。HMM的区别特征在于隐式状态601的序列(xi，x2，等等)并不可直接观测。因此，其仅可使用经训练HMM和可观测状态600的序列来预测。以下是将支持稍后描述的HMM的概述。定义 观测序列0 = (O1, O2, O3, , On) 模型入 时间t时的最可能状态qt a t (i)计及直到时间t的部分观测(O1, O2, O3, , Ot)和时间t时的状态Xp P t (i)计及给定在时间t时的状态Xi的情况下的剩余观测(0t+1，0t+2, 0t+3， ，0T)。
Yt(i)是在给定观测序列0和模型\的情况下在时间t时处于状态Xi的概率。换句话说，Y t(i) = P(qt = Xi I 0,入)。由于Yi(t)是概率测量值，因此f, w = 1。可发现M P(0\X) ~
/=1 /=1
苴中？，=argmax 卜,(0]，Kd用EM算法训练樽型为了训练模型，可使用称为广义期望最大化(EM)或鲍姆-韦尔奇(Baum-Welch)方法的方法。此方法检查每一旅程并对每一跟踪装置的状态之间的转变进行计数。随后其将通过将每一集合乘以正规化常数来将概率正规化，这将确保对应于每一状态的概率分布总和为I。用前向-后向算法平滑数据HMM在使用称为前向-后向方法的方法实施训练时最有效。图7中说明用于实施前向-后向方法的实例伪码。在此方法中，使用观测来过滤、预测和平滑当前和过去的状态。这不仅使过去的观测较好，而且使未来的观测更准确。对于前向方法，首先定义前向变量 at(i) at(i) = P (O1, O2, 03， ，Ot, qt =Xi| X )，其中at(i)是在给定模型X的情况下观测序列OpO2, 03，...，Ot和时间t时的Xi的概率。可使用递归公式来得到此概率步骤I :初始化a j (i) = ii jbj (O1) I ^ i ^ N步骤2:归纳
' N~al+l(j) = X^O'K bA0^ 对于所有 t = 1，2， ，T-I ;1 彡 j 彡 N步骤3 :终止
NP(OIzl) = ^arO')
/=1对于后向方法，首先定义前向变量@t(i) ^t(i) = P(0t+1, 0t+2,…，0T，qt =Xi x)，其中eta)是在给定模型\的情况下从时间t+i到T的观测序列ot+1，ot+2,,Ot和时间t = T时的Xi的概率。可使用递归公式来得到此概率步骤I:初始化P T(i) = II ^ i ^ N步骤2:归纳
N/3,(j) = IXMUA+iCO对于所有 t = T-1, T-2, I ;1 彡 i 彡 N
y-i步骤3:终止P{0 \X)^Y,n-b- (°i )A (0
/=1通过维特比方法讲行预测为了使用HMM进行预测，可使用维特比方法。维特比方法选择针对观测序列使状态序列的似然性最大的最佳状态序列。维特比方法可使用图8中说明的递归方法来实施。此方法可用以预测最佳状态序列且是实施HMM的一种方式。如下说明维特比方法为了初始化递归，首先定义状态变量800，其定义基础案例且将馈送后续的递归例程。递归函数801将在到达有限状态空间的末尾时终止且发现最大值802。这可用以推导qi(t) 803，其为在时间t时沿着单个路径的最佳得分(最高概率)，其计及首先t个观测且在状态Xi结束。换句话说，可见%⑴=AO1G2…6 ' |；1]。而且，通过归纳得到， % (^ + 1) = [max q, (Oaij ] b} (0,+1)。
i
实施HMM图9是HMM的状态和状态转变的简单说明。在实例HMM实施方案中，初始状态900是已知的。对于从初始状态到新状态的每一转变，存在相关联的转变概率901。而且，从每一状态，存在相关联的条件概率903。条件概率903是在给定状态的情况下接收到特定观测集合902的概率。在使用这些概率训练HMM时，可关于与其相关联的隐式状态做出准确的预测。最终，在高概率的情况下，其可用以确定例如状态转变的最可能序列等内容。图10是展示HMM的混合模型实施方案的结构的框图。在此混合模型的实施方案中，首先基于过去历史行程数据1000训练1002模型1003。一旦模型经训练，便可在图3中描绘的跟踪装置中初始化1001模型。一旦模型1003经初始化，跟踪装置便可使用实时观测1006以及模型来预测1005最可能路径1007。 一旦做出最可能路径预测，便可根据最佳预测1007来更新1008跟踪装置的动态行为。随后可以最新观测1009来更新1010模型1003。由于模型1003已经更新1010，则来自经更新模型1004的下一预测将改善，进而允许跟踪装置在更大程度上情境感知。图11是上文概述的维特比方法的更详细概述。维特比方法是递归的，因为根据马尔可夫性质在HMM中的状态之间存在递归关系。维特比方法返回针对时间T时下一隐式状态的最佳预测1104以用于实施HMM。所述方法以初始状态1100和初始概率1101的假定值来初始化。随后，其在给定将最可能发生转变的预测的情况下计算在整个观测集合上从当前状态的每一状态转变1102的概率。此计算进行到整个状态空间经检查且发现1103最大概率为止。为了使用此过程来找到最可能路径预测，可保持对每一连续状态采用此方法，从而保持从每一状态预测到其前一状态的指针，直到到达最终状态为止。图12中更详细说明前向-后向方法。此方法用以平滑估计值。为了初始化此方法，其取得关于第一状态的概率以及初始观测值集合1200。前向-后向方法使用直到当前时间的前向概率向量，且返回直到当前时间的经平滑估计值集合1201。所述方法首先使用所述观测值集合过滤数据1202。随后，连同后向概率一起使用前向概率来正规化且平滑数据1203。这可用于但不限于训练HMM。图13A到13C说明基于HMM的经更新预测来动态更新跟踪行为的各种实例。此动态行为更新可包含增加收集位置数据的频率以增加位置数据的粒度1300，或减小收集跟踪数据的频率以减少跟踪装置的电力消耗1301。此动态行为更新可包含增加发送通信报告的频率以减少报告的等待时间1302，或减小发送通信报告的频率以减少跟踪装置的电力消耗1303。此动态行为更新可包含使用跟踪装置中的导航接收器的较高准确度模式以增加位置数据的准确度1304，或使用导航接收器的较低准确度模式以减少跟踪装置的电力消耗1305。此动态行为更新可包含从多个可用通信信道中选择通信信道，且基于装置的区域或位置而在选定通信信道上发送通信报告1306。此动态行为更新可包含至少部分地基于事件的类型以及基于装置的区域或位置进行报告所需的成本和资源而确定在特定时间报告事件是否是具成本效益的1307。此动态行为更新可包含确定对应于资产当前位于其中的特定地理区域的优选通信信道列表以及经排除通信信道列表1308。此动态行为更新可包含确定供应链事件的发生1309，包含向供应链节点的进场或从供应链节点的出场1310。此动态行为更新可包含确定正在装运的资产的保管改变的发生1311。此动态行为更新可包含确定资产到目的地的经更新动态估计到达时间1312。此动态行为更新可包含确定停滞装运异常状况的发生1313。在图13所不的特定实例之外的其它实施例中，基于资广装运的情境更新跟踪装置的动态行为的其它动作是可能的。多个具有HMM功能的跟踪装置可通过横穿相同的贸易通道来共享数据。图14展示跟踪装置经激活1400以开始检索情境数据。在其旅程完成且跟踪装置经去激活1401之后，跟踪装置将到达1402中心位置，在中心位置其数据将被上载1403到中心HMM储集器1404。此HMM储集器1404可用于但不限于处理来自各种装置的所有传入数据且存储数据。而且，通过使用HMM储集器1404，数据可被下载到可使用数据的任何新跟踪装置中。以此方式，起程1406的其它跟踪装置将能够下载1405 且使用从任何先前到达的跟踪装置1402收集的与其旅程相关的任何数据。混合模型的结构由于跟踪装置上的电池约束，可以离散间隔而不是以连续方式来收集位置数据。这限制了装置可产生以训练HMM的数据量。在跟踪装置可信任地使用HMM之前，跟踪装置可在其状态空间上收集数据。如果模型将状态空间定义为在距跟踪装置的某个范围内的所有位置，那么状态空间将较大。这意味着为了在贸易通道上训练装置，装置将需要在其能够使用HMM来做出准确预测之前在贸易通道上执行许多旅程。由于电池电力消耗所致的额外限制在于，跟踪装置关于其可用处理能力存在约束。在较大状态空间的情况下，HMM将需要来自跟踪装置的大量存储器和处理能力以便作出预测。为了减少在贸易通道上训练模型所花费的时间且减少在装置上处理HMM预测所花费的时间和电力量，HMM可实施为混合模型。在一些实施方案中，混合模型使用地理围栏区作为经量化状态以显著减小状态空间。混合樽型的技术概述混合模型可描述为一个特定实施方案。其它实施方案也是可能的。针对间隔n在任一时间t的状态空间X G X是可能位置和活动的范围<，其中gZ G地理围栏区且a G {静止，运动}表示活动。在此情况下，处于地理围栏区中的状态不可直接观测，原因在于位置测量中的“噪声”或不准确度以及资产交通工具从预测路径的偏离。针对给定时间t的每一观测0是可测量的数据集合传感器数据和跟踪数据。用于此模型的转变概率的公式在此给出(等式I):(I)P(Xt = XjlXH = Xi) =PfergzjIapgzi) =PfejIapgzi) P(gZj | gzi； aj区转变P(gZj I gZi，ai)是在给定先前地理围栏区和先前活动的情况下在时间t转变到新地理围栏区的概率。活动转变TfejIai, gZi)对跟踪装置在时间t是否正在移动的概率进行建模。模型以在大多数情况下移动的跟踪装置继续移动且不移动的跟踪装置继续不移动的信息来初始化。嵌套的地理围栏模型隐式马尔可夫方法和混合模型提供了其中收集历史数据以训练模型的针对贸易通道的情境。此历史数据在第一次经由新贸易通道开始装运时将不可用。此历史数据针对由于在无历史数据的情况下进入新贸易通道的供应链异常事件而偏离计划的贸易通道的装运也将是不可用的。嵌套的地理围栏模型可提供用于在不需要依据先前历史数据进行训练的情况下辨识情境的能力。图15说明奥克兰港口终点站周围的嵌套地理围栏的概念实例。将地理围栏之间的距离绘制为靠近在一起以辅助可见性，而实际上地理围栏可能分开远得多。请注意，可由多个接触的矩形地理围栏来表示不规则形状的终点站。在资产上的跟踪装置进入连续的内部地理围栏时，装运的情境可经辨识为越来越接近地理围栏的中心节点。相反，退出连续的地理围栏可用以辨识从地理围栏的中心节点离开。图16说明嵌套地理围栏方法的顶层逻辑。跟踪数据1600由嵌套地理围栏模型1601使用。如果嵌套地理围栏模型1601确定应调整跟 踪装置的动态行为1602，那么对跟踪装置的动态行为进行调整1603。图17说明嵌套地理围栏方法的逻辑的下一细节层级。可确定运输品进入地理围栏1700，退出地理围栏1702或在地理围栏内停留超过时间阈值1704。进入地理围栏1700是基于针对一个位置更新在一地理围栏之外，随后针对下一位置更新在所述地理围栏之内。类似地，退出地理围栏1702是基于针对一个位置更新在一地理围栏之内，随后针对下一位置更新在所述地理围栏之外。在地理围栏内停留1704是基于对地理围栏状态无改变超过时间阈值。由于定位运输品上的跟踪装置的准确度的变化，可存在进入地理围栏的错误报警，或未检测到进入地理围栏。这些错误的地理围栏状态可通过随着时间进行积分来抑制，从而需要地理围栏内部或外部的N个连续位置来宣告状态改变。基于地理围栏状态，可基于进入地理围栏1701、退出地理围栏1703或停留在地理围栏内1705来更新跟踪装置动态行为。可定义基于进入地理围栏1700的触发而采取以更新跟踪装置的行为的各种动作。此动态行为更新1701可包含增加收集位置数据的频率以增加位置数据的粒度。此动态行为更新1701可包含增加发送通信报告的频率以减少报告的等待时间。此动态行为更新1701可包含使用跟踪装置中的导航接收器的较高准确度模式以增加位置数据的准确度。此动态行为更新1701可包含基于装置的区域或位置而从多个可用通信信道中选择通信信道。此动态行为更新1701可包含至少部分地基于事件类型以及报告装置的区域或位置所需的成本和资源而确定在特定时间报告事件是否是具成本效益的。此动态行为更新1701可包含利用优选通信信道或排除对应于资产当前位于其中的特定地理区域的通信信道。此动态行为更新1701可包含确定供应链事件的发生，包含向供应链节点的进场。此动态行为更新1701可包含确定正在装运的资产的保管改变的发生。此动态行为更新1701可包含确定资产到目的地的经更新动态估计到达时间。可定义基于退出地理围栏1702的触发而采取以更新跟踪装置的行为的各种动作。此动态行为更新1703可包含减少收集位置数据的频率以减少跟踪装置的电力消耗。此动态行为更新1703可包含减少发送通信报告的频率以减少跟踪装置的电力消耗。此动态行为更新1703可包含使用导航接收器的较低准确度模式以减少跟踪装置的电力消耗。此动态行为更新1703可包含基于装置的区域或位置而从多个可用通信信道中选择通信信道。此动态行为更新1703可包含至少部分地基于事件的类型以及报告装置的区域或位置所需的成本和资源而确定在特定时间报告事件是否是具有成本效益的。此动态行为更新1703可包含利用对应于资产当前位于其中的特定地理区域的优选通信信道或经排除通信信道。此动态行为更新1703可包含确定供应链事件的发生，包含从供应链节点的出场。此动态行为更新1703可包含确定正在装运的资产的保管改变的发生。此动态行为更新1703可包含确定资产到目的地的经更新动态估计到达时间。可定义基于停留在地理围栏内1704的触发而采取以更新跟踪装置的行为的各种动作。此动态行为更新1705可包含减少收集位置数据的频率以减少跟踪装置的电力消耗。此动态行为更新1705可包含减少发送通信报告的频率以减少跟踪装置的电力消耗。此动态行为更新1705可包含使用导航接收器的较低准确度模式以减少跟踪装置的电力消耗。此动态行为更新1705可包含至少部分地基于事件类型以及报告装置的区域或位置所需的成本和资源而确定在特定时间报告事件是否是具有成本效益的。此动态行为更新1705可包含确定资产到目的地的经更新动态估计到达时间。此 动态行为更新1705可包含确定停滞装运异常状况的发生。这些动态行为更新1705可基于从多个跟踪装置积累数据，且将情境数据下载到
每一跟踪装置。在除了所述特定实例的其它实施例中，基于资产装运的情境而更新跟踪装置的动态行为的其它动作是可能的。传感器模型隐式马尔可夫方法、混合模型和嵌套地理围栏模型提供了运动的运输品的情境。需要额外能力来确定搁置的运输品的情境。图18说明传感器模式匹配方法的顶层逻辑。传感器数据1800由传感器模式匹配模型1801使用。模型1801将对照模式库来匹配一组传感器数据1800。如果传感器模式匹配模型1801发现匹配且确定应调整跟踪装置的动态行为1802，那么对跟踪装置的动态行为进行调整1803。图19是展示图18中说明的传感器模式匹配方法的决策树的流程图。传感器数据由模型使用以确定运动传感器值是否超过阈值1900。由于保存电池寿命用于操作的需要，跟踪装置处于低电力操作状态。跟踪装置使用运动传感器作为醒来以执行特定动作的触发器。如果确定运动超过阈值，那么触发跟踪装置醒来且收集运动数据1901(例如，加速度计数据)。随后将加速度计数据与存储模式库中的模式匹配1902。如果发现模式匹配1903，那么跟踪装置将在供应链情境中将运动分类1904。这可导致确定跟踪装置的行为需要更新。可定义基于在供应链情境中匹配传感器模式而采取以更新跟踪装置的行为的各种动作。此动态行为更新可包含增加收集位置数据的频率以增加位置数据的粒度。此动态行为更新可包含减小收集位置数据的频率以减少跟踪装置的电力消耗。此动态行为更新可包含增加发送通信报告的频率以减少报告的等待时间。此动态行为更新可包含减小发送通信报告的频率以减少跟踪装置的电力消耗。此动态行为更新可包含使用跟踪装置中的导航接收器的较高准确度模式以增加位置数据的准确度。此动态行为更新可包含使用导航接收器的较低准确度模式以减少跟踪装置的电力消耗。此动态行为更新可包含至少部分地基于事件的类型以及报告装置的区域或位置所需的成本和资源而确定在特定时间报告事件是否是具成本效益的。此动态行为更新可包含确定供应链事件的发生，包含向供应链节点的进场或从供应链节点的出场，或包含对轮船的吊车加载或从轮船的吊车加载。此动态行为更新可包含确定正在装运的资产的保管改变的发生。此动态行为更新可包含确定资产到目的地的经更新动态估计到达时间。此动态行为更新可包含确定停滞装运异常状况的发生。这些动态行为更新可基于从多个跟踪装置积累数据，且将情境数据下载到每一跟踪装置。在除了所述特定实例的其它实施例中，基于资产装运的情境而更新跟踪装置的动态行为的其它动作是可能的。组合模型在图20的流程图中说明组合了嵌套地理围 栏方法、混合模型方法和传感器模式匹配方法的系统背后的逻辑。跟踪装置以混合模型启用(2000)且获取历史数据2001和跟踪与传感器数据2002。在跟踪装置旅程中的给定时间，通过使用数据，跟踪装置确定其在运动还是静止(2003)。如果跟踪装置在运动，那么其查看是否存在其可针对其当前位置使用的历史数据(2004)。如果跟踪装置针对其当前位置并未持有历史数据(2004)，那么其依赖于嵌套地理围栏方法(2005)，这不需要使用历史数据；否则，其使用混合模型(2006)，其将使用历史数据以及当前跟踪和传感器数据两者来进行准确预测。最终，如果跟踪装置静止，那么其将利用传感器模式匹配方法(2007)。图21说明具有处理器的系统，其嵌入在跟踪装置2101中且附接到资产2100。跟踪装置2101使用通信接口 2103来向中央储集器2104发送数据和从中央储集器2104接收数据。由跟踪装置使用的处理器获取传感器与跟踪数据且经配置以利用HMM、嵌套地理围栏或传感器模式匹配模型2102。处理器随后使用从模型收集的结论来调整跟踪装置2101的动态行为，使用通信接口 2104向中央储集器2104进行报告。组合模型提供一组全面的方法来确定何时动态地更新跟踪装置的行为。此动态行为更新可包含增加收集位置数据的频率以增加位置数据的粒度。此动态行为更新可包含减小收集位置数据的频率以减少跟踪装置的电力消耗。此动态行为更新可包含增加发送通信报告的频率以减少报告的等待时间。此动态行为更新可包含减小发送通信报告的频率以减少跟踪装置的电力消耗。此动态行为更新可包含使用跟踪装置中的导航接收器的较高准确度模式以增加位置数据的准确度。此动态行为更新可包含使用导航接收器的较低准确度模式以减少跟踪装置的电力消耗。此动态行为更新可包含基于装置的区域或位置而从多个可用通信信道中选择通信信道。此动态行为更新可包含至少部分地基于事件的类型以及报告装置的区域或位置所需的成本和资源而确定在特定时间报告事件是否是具成本效益的。此动态行为更新可包含利用优选通信信道或排除对应于资产当前位于其中的特定地理区域的通信信道。此动态行为更新可包含确定供应链事件的发生，包含向供应链节点的进场或从供应链节点的出场，或包含对轮船的吊车加载或从轮船的吊车加载。此动态行为更新可包含确定正在装运的资产的保管改变的发生。此动态行为更新可包含确定资产到目的地的经更新动态估计到达时间。此动态行为更新可包含确定停滞装运异常状况的发生。这些动态行为更新可基于从多个跟踪装置积累数据，且将情境数据下载到每一跟踪装置。在除了所述特定实例的其它实施例中，基于资产装运的情境而更新跟踪装置的动态行为的其它动作是可能的。上述特征可在数字电子电路中或计算机硬件、固件、软件中或其组合中实施。所述特征可在有形地体现于计算机可读媒体中(例如在机器可读存储装置中)的计算机程序产品中实施，以供可编程处理器执行；且方法步骤可由可编程处理器执行，所述可编程处理器执行指令程序以通过对输入数据操作且产生输出来执行所描述实施方案的功能。本发明可有利地实施于可在可编程系统上执行的一个或一个以上计算机程序中，所述可编程系统包含经耦合以从数据存储系统、至少一个输入装置和至少一个输出装置接收数据和指令以及向其传输数据和指令的至少一个可编程处理器。计算机程序是可在计算机中直接或间接使用以执行某一活动或带来某一结果的指令集。计算机程序可以任何形式的编程语言(例如，对象-C，Java)编写，包含经编译或解译的语言，且其可以任何形式部署，包含作为单独程序或作为模块、组件、子例程或适合在计算环境中使用的其它单元。用于执行指令程序的合适的处理器包含(例如)通用和专用两种微处理器，和任一种类的计算机的单一处理器或多个处理器或核心中的一 者。通常，处理器将从只读存储器或随机存取存储器或两者接收指令和数据。计算机的基本元件是用于执行指令的处理器和用于存储指令和数据的一个或一个以上存储器。通常，计算机还将包含用于存储数据文件的一个或一个以上大容量存储装置或操作上经耦合以与所述大容量存储装置通信；此类装置包含磁盘(例如内部硬盘和可装卸盘)、磁-光盘和光盘。适合于有形地体现计算机程序指令和数据的存储装置包含所有形式的非易失性存储器，包含(例如)半导体存储器装置(例如，EPROM、EEPROM和快闪存储器装置)、磁盘(例如，内部硬盘和可装卸盘)、磁-光盘以及⑶-ROM和DVD-ROM盘。处理器和存储器可由ASIC (专用集成电路)补充或并入在其中。为了提供与用户的交互，所述特征可实施在计算机上，所述计算机具有用于向用户显示信息的显示装置，例如CRT (阴极射线管)或LCD (液晶显示器)监视器；以及键盘和指向装置，例如用户可借以对计算机提供输入的鼠标或轨迹球。所述特征可实施于计算机系统中，所述计算机系统包含例如数据服务器等后端组件，或包含例如应用服务器或因特网服务器等中间件组件，或包含例如具有图形用户接口或因特网浏览器的客户端计算机等前端组件，或其任一组合。系统的组件可通过例如通信网络等任一形式或媒体的数字数据通信来连接。通信网络的实例包含例如LAN、WAN以及形成因特网的计算机和网络。计算机系统可包含客户端和服务器。客户端和服务器大体上彼此远离且通常经由网络交互。客户端与服务器的关系借助于在相应计算机上运行且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来实现。已描述若干实施方案。然而将了解，可进行各种修改。举例来说，可组合、删除、修改或补充一个或一个以上实施方案的元件以形成其它实施方案。作为又一实例，图中描绘的逻辑流程不要求所展示的特定次序或顺序次序来实现合意的结果。另外，可提供其它步骤，或从所描述的流程中消除步骤，且可对所描述的系统添加其它组件或从中去除其它组件。因此，其它实施方案在所附权利要求书的范围内。
权利要求
1.一种计算机实施的方法，其包括 从耦合到资产的跟踪装置接收针对所述资产的跟踪数据，所述跟踪数据包含所述资产的位置和对应于所述位置的时戳； 利用隐式马尔可夫模型来基于所述接收的跟踪数据而评估所述资产的装运情境； 基于所述装运情境而确定将调整所述跟踪装置的动态行为；以及 针对所述资产调整所述跟踪装置的所述动态行为。
2.根据权利要求I所述的方法，其中调整所述跟踪装置的所述动态行为包括 调整收集位置数据的频率以增加所述位置数据的粒度，或減少所述跟踪装置的电カ消耗。
3.根据权利要求I所述的方法，其中调整所述跟踪装置的所述动态行为包括 调整发送通信报告的频率以減少所述报告的等待时间，或減少所述跟踪装置的电カ消耗。
4.根据权利要求I所述的方法，其中调整所述跟踪装置的所述动态行为包括 使用所述跟踪装置中的导航接收器的较高准确度模式以增加所述位置数据的准确度，或使用所述导航接收器的较低准确度模式以减少所述跟踪装置的电カ消耗。
5.根据权利要求I所述的方法，其中调整所述跟踪装置的所述动态行为包括 从多个可用通信信道中选择通信信道；以及在所述选定通信信道上发送通信报告。
6.根据权利要求5所述的方法，其中至少部分地基于事件的类型以及报告所需的成本和资源而确定在特定时间报告所述事件是否是具有成本效益的。
7.根据权利要求5所述的方法，其中优选通信信道列表和经排除通信信道列表对应于所述资产当前位于其中的特定地理区域。
8.根据权利要求I所述的方法，其中确定所述装运情境包括确定供应链事件的发生。
9.根据权利要求8所述的方法，其中所述供应链事件是以下各项中的至少ー者向供应链节点的进场，或从供应链节点的出场。
10.根据权利要求I所述的方法，其中确定所述装运情境包括确定正在装运的所述资产的保管改变的发生。
11.根据权利要求I所述的方法，其中确定所述装运情境包括确定所述资产到目的地的经更新动态估计到达时间。
12.根据权利要求I所述的方法，其中确定所述装运情境包括确定停滞装运异常状况的发生。
13.根据权利要求I所述的方法，其进ー步包括从多个跟踪装置积累数据；以及将情境数据下载到每ー跟踪装置。
14.一种计算机实施的方法，其包括 从耦合到资产的跟踪装置接收针对所述资产的跟踪数据，所述跟踪数据包含所述资产的位置和对应于所述位置的时戳； 利用嵌套地理围栏来基于所述接收的跟踪数据而评估所述资产的装运情境； 基于所述装运情境而确定将调整所述跟踪装置的动态行为；以及 针对所述资产调整所述跟踪装置的所述动态行为。
15.—种计算机实施的方法，其包括从耦合到资产的跟踪装置接收针对所述资产的传感器数据，所述传感器数据包含所述资产的振动数据、速度计数据和加速度计数据以及对应于所述传感器数据的时戳中的一者或一者以上； 利用模式匹配来基于所述接收的传感器数据而评估所述资产的装运情境； 确定将调整耦合到所述资产的跟踪装置的动态行为；以及 针对所述资产调整所述跟踪装置的所述动态行为。
16.根据权利要求15所述的方法，其中确定所述装运情境包括确定供应链事件的发生。
17.根据权利要求16所述的方法，其中所述供应链事件是以下各项中的至少ー者对轮船的吊车加载，或从轮船的吊车卸载。
18.—种计算机实施的方法，其包括 从耦合到资产的跟踪装置接收针对所述资产的跟踪数据，所述跟踪数据包含所述资产的位置和对应于所述位置的时戳； 从所述跟踪装置接收针对资产的传感器数据，所述传感器数据包含在所述位置处所述资产的振动数据、速度计数据和加速度计数据中的一者或一者以上； 确定运输品静止还是运动； 如果所述运输品静止，那么选择振动或加速度模式匹配模型； 如果所述运输品运动，那么选择具有针对所述运输品的贸易通道的历史数据的隐式马尔可夫模型或不具有针对所述运输品的所述贸易通道的历史数据的嵌套地理围栏模型中的至少ー者； 基于所述选定的模型以及所述接收的跟踪或传感器数据而评估所述资产的装运情境; 确定将调整所述跟踪装置的动态行为；以及 针对所述资产调整所述跟踪装置的所述动态行为。
19.一种用于基于装运情境而跟踪资产的系统，所述系统包括 通信接ロ，其经配置以用于与耦合到所述资产的跟踪装置通信，所述通信接ロ经配置以用于从所述跟踪装置接收针对所述资产的跟踪数据，所述跟踪数据包含所述资产的位置和对应于所述位置的时戳； 处理器，其耦合到所述通信接ロ且经配置以用于 利用隐式马尔可夫模型来基于所述接收的跟踪数据而评估所述资产的装运情境； 基于所述装运情境而确定将调整所述跟踪装置的动态行为；以及 针对所述资产调整所述跟踪装置的所述动态行为。
20.一种用于基于装运情境而跟踪资产的系统，所述系统包括 通信接ロ，其经配置以用于从耦合到所述资产的跟踪装置接收针对所述资产的跟踪数据，所述跟踪数据包含所述资产的位置和对应于所述位置的时戳； 处理器，其耦合到所述通信接ロ且经配置以用于 利用嵌套地理围栏来基于所述接收的跟踪数据而评估所述资产的装运情境； 基于所述装运情境而确定将调整所述跟踪装置的动态行为；以及 针对所述资产调整所述跟踪装置的所述动态行为。
21.一种用于基于装运情境而跟踪资产的系统，所述系统包括 通信接ロ，其经配置以用于从耦合到资产的跟踪装置接收来自ー个或ー个以上传感器的针对所述资产的传感器数据，所述传感器数据包含所述资产的振动数据、速度计数据和加速度计数据以及对应于所述传感器数据的时戳中的一者或一者以上； 处理器，其耦合到所述通信接ロ且经配置以用于 利用模式匹配来基于所述接收的传感器数据而评估所述资产的装运情境； 确定将调整耦合到所述资产的跟踪装置的动态行为；以及 针对所述资产调整所述跟踪装置的所述动态行为。
22.一种用于基于装运情境而跟踪资产的系统，所述系统包括 通信接ロ，其经配置以用于从耦合到资产的跟踪装置接收针对所述资产的跟踪数据，所述跟踪数据包含所述资产的位置和对应于所述位置的时戳，且用于从所述跟踪装置接收针对资产的传感器数据，所述传感器数据包含在所述位置处所述资产的振动数据、速度计数据和加速度计数据中的一者或一者以上； 处理器，其耦合到所述通信接ロ且经配置以用于 基于所述传感器数据或位置数据而确定运输品静止还是运动； 如果所述运输品静止，那么选择振动或加速度模式匹配模型； 如果所述运输品运动，那么选择具有针对所述运输品的贸易通道的历史数据的隐式马尔可夫模型或不具有针对所述运输品的所述贸易通道的历史数据的嵌套地理围栏模型中的至少ー者； 基于所述选定的模型以及所述接收的跟踪或传感器数据而评估所述资产的装运情境; 确定将调整所述跟踪装置的动态行为；以及 针对所述资产调整所述跟踪装置的所述动态行为。
全文摘要
本发明揭示一种用于对供应链的情境感知监视的设备、方法和系统。在一些实施方案中，情境感知监视可包含用跟踪装置对供应链贸易通道的监视，所述跟踪装置包含用于确定位置、速率、航向、振动、加速度(例如，3D加速度)的传感器，或可监视集装箱的环境以提供情境感知的任一其它传感器。所述情境感知可通过地理围栏和递归算法来实现，其允许对跟踪装置行为的动态修改。动态修改可减少性能以节省电力(例如，节省电池使用)且降低成本。动态修改可在所述供应链中对于改善的报告准确度或频率或者供应链事件的辨识来说性能较重要的情况下增加性能。动态修改可调适性能，例如到所述跟踪装置的区域或位置的无线通信。
文档编号G06Q50/28GK102713949SQ201080036820
公开日2012年10月3日 申请日期2010年8月17日 优先权日2009年8月17日
发明者尼古拉斯·D·科瓦, 尼古拉斯·詹姆斯·奎因, 蒂莫西·德克·史蒂文斯 申请人:交易魔法公司, 沙微科技公司