成，车数据由车辆三维图像信息及特征识别信息、车辆及货物重量信息及特征识别信息、车牌图片及特征识别信息、车视图数据及特征识别信息、车辆进出声像数据及特征识别信息、车卡对照信息组成；人数据、业务数据、车数据构成了数字车证；通过车证识别和对比实现对车辆和货物对比；首先通过车数据识别实现对车辆的识别，即通过三维全息数据对车辆的车厢、货物形状特征进行识别，然后通过重量数据和体积数据对货物的密度进行计算和品类进行识别，然后对车牌进行识别；识别信息和其他采集回来的车辆数据统一保存在一个结构化数据文件中，信息系统和用户根据自身授权情况通过一个界面全部或部分提取、显示、分析和操作数据文件中的数据，并实现数据文件与数据文件各个部分即车辆与车辆、货物与货物的对比，数字车证记录保存对比信息；通过数字车证的识别信息和对比信息对车辆的业务进行分析、流动进行管理，对比信息关联业务逻辑；将车辆与货物的识别信息与业务信息和人信息关联，分析对比不同时间、不同地点的同一辆车和同一个业务的行为，实现通行管理以达成货流管理的目的；在货流管理中数字车证充当了数字令牌的作用，车辆依托数字令牌进行关卡通行认证；在拟定区域内，完全采用数字令牌的管理模式对车辆和货物进行管理，这样的闭环管理是域控管理。2.根据权利要求1所述的一种数字车证构造和应用方法，其特征在于，数字车证是车辆复合特征的全息信息，是车辆的数字化信息的汇总，涵盖了车、业务和人的特征；数字车证管理包括制证、验证，集车辆和货物、业务和人的特征采集、分析及数据管理的全过程，制证包括数字车证的数据采集、特征识别和存储，制证过程中车辆三维图像信息及特征识别信息是车纹，验证包括数字车证的查询和对比，车纹对比用以确定货物唯一性；车数据、业务数据和人数据关联；相同时间不同车辆或不同时间同一车辆的复合特征均存在差异；通过数字车证分析对比不同时间、不同地点的同一辆车的行为，进而得出车辆和货物的业务逻辑。3.根据权利要求1所述的一种数字车证构造和应用方法，其特征在于，数字令牌管理是以数字车证为凭证，进行通行管理的手段；数字令牌管理通过创建数字车证、识别车辆、识别货物、车的行为与业务逻辑进行关联，通过道路关口设置检查站，进行通行管理以达成货流管理的目的。4.根据权利要求1所述的一种数字车证构造和应用方法，其特征在于，设定管理区域，确保物理区域管理和货物价值流动相符合，进而对其进行管理的方法称为域控管理，域控管理包括进域管理、出域管理、过域管理；域控管理以运输车辆为核心，进行全方位管理；一辆货车在同一合同中拉运装卸一次称为一次业务，运货进域、运货出域、运货过域均为一次业务；域控管理根据货物是否流入物理区域、是否流出物理区域和货物在价值链中流动的情况，确定货物性质和管理方案；在管理域内，域控管理通过对车辆制证、验证、采样、制样、化验等操作，确保货物及价值流动状态匹配性。5.根据权利要求1所述的一种数字车证构造和应用方法，其特征在于，制证过程中制备车纹，车辆三维图像信息及特征识别信息称为车纹，车纹具备稳定性和独立区别性，车纹发生改变说明车和货发生了改变；特征识别信息是车辆三维图像信息的提取信息，不同的特征识别方法获取的信息不同；制备车纹就是通过三维扫描台及三维全息传感系统获取车辆的立体结构图，对其进行信息提取；由于同一车辆装卸过程中仅有垂直部分发生变化，故从车辆的立体结构图中提取上表面制作的车纹是有效车纹，有效车纹包括点车纹、线条车纹、表面车纹和体积车纹，点车纹、线条车纹、表面车纹和体积车纹通常情况下排列组合使用；点车纹是设定特征点两个维度的值在有效车纹上寻找第三维度的值，其值就是点车纹的值；线条车纹是在有效车纹上设定两个点，在有效车纹上连接这两个点的曲线为特征线条，测算特征线条的极值、平均值和长度值，其值就是线条车纹的值；表面车纹是在有效车纹上设定三个顶点，在有效车纹上用曲线连接顶点形成一个曲面，该曲面为特征表面，测算特征表面的高度极值、高度平均值和面积值，其值就是表面车纹的值，表面车纹可以累加形成多顶点曲面表面车纹；由于表面积和高度的乘积就是体积，故表面车纹面积值与其相对应高度值的乘积是体积车纹的值；点车纹的制备方法:从车辆的立体结构图中提取上表面，在上表面中提取特征点，测量特征点的值为点车纹的值，其算法为f(a，b，0)，其中€()为提取特征点的方法，a为有效车纹上的特征点X轴的已知值，b为有效车纹上的特征点Y轴的已知值，测量得出特征点Z轴的值为Θ ;线条车纹的制备方法:从车辆的立体结构图中提取上表面，在上表面中提取特征线条，测量特征线条的极值、平均值和长度为线条车纹的值，其算法为f(A, B, ε )、f (A，B，λ )、f (A，B，σ )，其中f ()为提取特征线条的方法，A为有效车纹上的一个端点其坐标为已知点(al，a2，a3)，B为有效车纹上的另外一个端点其坐标为已知点(bl，b2, b3)，测量得出特征线条的极值为ε，测量得出特征线条的平均值为λ，测量得出特征线条的长度值为σ ;表面车纹的制备方法:从车辆的立体结构图中提取上表面，在上表面中提取特征表面，测量特征表面的极值、平均值和面积值为表面车纹的值，多个顶点的曲面由多个三顶点的曲面累加构成，其算法为f(A，B，C，a)、f(A，B，C，β )、f(A, B, C, γ)，其中f()为提取特征曲面的方法，A为有效车纹上的一个端点其坐标为已知点(al，a2，a3)，B为有效车纹上的另外一个端点其坐标为已知点(bl，b2, b3)，C为有效车纹上的另外一个端点其坐标为已知点(Cl，c2，c3)，测量得出特征表面的极值为α，测量得出特征表面的平均值为β，测量得出特征表面的面积值为γ ;体积车纹的制备方法:从车辆的立体结构图中提取上表面，在上表面中提取特征表面，测量特征表面的面积值，测量特征表面的高度值，特征表面的面积值与特征表面的高度值相乘其值为体积车纹的值，其算法为f(A，B, C，h)，其中f()为提取体积车纹的方法，A为有效车纹上的一个端点其坐标为已知点(al，a2，a3)，B为有效车纹上的另外一个端点其坐标为已知点(bl，b2, b3)，C为有效车纹上的另外一个端点其坐标为已知点(Cl，c2，c3)，测量并计算得出体积车纹的值是特征表面的面积值γ乘以特征表面的高度值h，即体积车纹值= yXh。
【专利摘要】本发明一种数字车证构造和应用方法应用于智能物流管理、三维全息通讯、无人驾驶、智慧型自动化车流管理；通过本发明建立以车辆全息数据构造的数据文件是数字车证，通过对数字车证内的数据识别实现对车辆和货物识别，并通过识别信息和其对比结果对车辆的流动进行管理，这种管理模型称为数字令牌管理，在拟定区域内，完全采用数字令牌的管理模式对车辆和货物进行管理，这样的闭环管理是域控管理。数字车证、数字令牌和域控管理三者相互依存、相互独立。
【IPC分类】G06Q50/28, G06Q10/08
【公开号】CN105117871
【申请号】CN201510429719
【发明人】张振宇
【申请人】张振宇
【公开日】2015年12月2日
【申请日】2015年7月22日