本发明涉及it运营和维护技术领域，特别是一种面向公路物流的车辆追踪系统，该系统可对公路物流中的运输车辆进行实时追踪，具有较高的定位精度。
背景技术：
随着信息技术的蓬勃发展，现代物流行业也随之改变，其中运输作为现代物流中的重要一环受到人们越来越多的重视，从运输方式上，可以分为管道运输、航空运输、铁路运输、水路运输以及公路运输。公路运输相较于航空运输、铁路运输等其他运输方式，具有成本较低、灵活机动、简捷便利的特征，尤其在“门对门”的运送中，优势更为明显。公路运输是我国物流的最主要方式，“2017-2023年中国公路物流行业市场运营态势研究报告”中统计出公路货运量占我国整体货运量的75％表明了公路运输在物流中的重要地位。
面向公路物流的车辆追踪系统主要用于实时监控与追踪运输的车辆，目前应用广泛的系统是利用车载的gps终端与基于b/s的web方式实现的，其原理是利用车载的gps装置对车辆进行实时定位，制定通信协议将gps信息传递至服务器，服务器通过调用不同地图api从而在地图服务器上实时准确、动态直观地显示出车辆的运行轨迹。尽管车辆追踪系统在公路物流中得到了广泛的应用，但仍然存在着许多不足。
目前现有的系统是基于pc端的车辆监控，pc端已经不能满足用户实时性、便捷性的需求，此外pc端系统的开发成本与使用成本较高，对于规模较小的企业及小散客户难以承担。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种面向公路物流的车辆追踪系统。该系统能够大幅度的满足用户实时性、便捷性的需求，也使得运输过程更加的透明化、可视化。
实现本发明目的的技术解决方案为：一种面向公路物流的车辆追踪系统，包括表示层、业务层及数据层三部分；其中：
表示层包含定位持续获取模块、定位发送与接收模块、定位显示模块，通过定位持续获取模块持续获取车辆的实际位置，并使用定位发送与接收模块将车辆的位置信息与业务层的位置信息进行同步，最后将同步的位置信息使用定位显示模块显示在电子地图上；
业务层包含基于django的应用服务器及基于openstreetmap的地图瓦片服务器，基于django的应用服务器包括定位接收模块、坐标转换模块、定位下发模块，基于openstreetmap的地图瓦片服务器包括地图瓦片自动生成模块，定位接收模块用于接收并解析基于http协议传递的位置信息，再通过坐标转换模块将位置信息转换成与电子地图坐标体系相匹配的位置坐标，最后通过定位下发模块将位置坐标基于http协议下发至表示层中；地图瓦片自动生成模块用于自动生成并管理基于openstreetmap数据的地图瓦片；
数据层包含postgresql数据库，用于存储应用数据和基于openstreetmap的道路拓扑信息数据。
优选地，所述定位持续获取模块采用了基于极光推送的透传方案及基于gps数据处理的定位采集服务，其中基于极光推送的透传方案用以防止定位采集服务被系统停止，实现了定位采集服务长时间运行的效果，基于gps数据处理的定位采集服务用以采集车辆的定位信息数据，进一步的提高定位数据的有效性。
优选地，所述的基于极光推送的透传方案是基于第三方推送模块实现的，首先在客户端、服务器端及第三方推送中心之间建立连接，其次在服务器端设置并启动定时器，用以向第三方云中心定时发送消息，然后第三方推送中心将消息发送至客户端，客户端接收此消息并重启基于gps数据处理的定位采集服务。
优选地，所述的基于gps数据处理的定位采集服务是基于高德定位sdk实现的，首先通过高德定位sdk的持续定位服务采集并解析定位数据，分析定位数据的特征，将定位点区分为跳点、坏点、漂移点及有效点，若是跳点、坏点或漂移点再使用高德定位sdk的一次定位服务重新采集数据，此方案可进一步的提高定位数据的有效性。
本发明与现有技术相比，其显著优点为：(1)采用了基于gps数据处理的采集方案，提高了gps定位数据的有效性从而提高了车辆追踪的定位精度。(2)采用了基于极光推送的透传方案，解决了后台服务被杀死的问题，实现了基于android移动终端的持续追踪效果。(3)采用移动终端追踪车辆，成本较低、实时性高。(4)采用基于openstreetmap的自定义地图瓦片服务器，可实现自动生成、管理地图瓦片的功能，具有较高的扩展性，为将来地图匹配算法的实际应用做了铺垫。
附图说明
图1是本发明的一种面向公路物流的车辆追踪系统的结构示意图。
图2是本发明的基于gps数据处理的采集方案的流程图。
图3是本发明的基于极光推送的透传方案的时序图。
具体实施方式
以下结合具体实施例和附图对本发明的实现进行详细的描述。
实施例一：
图1示出了本发明实施例一提供的一种面向公路物流的车辆追踪系统，包含表示层、业务层与数据层。其中：
所述表示层指基于android的配置有gps模块的移动终端，包含定位持续获取模块、定位发送与接收模块以及定位显示模块。
所述定位持续获取模块运用图2基于gps处理的数据采集方案与图3基于极光透传的持续追踪方案。
所述定位发送模块运用基于http协议的fastandroidnetworkinglibrary，此框架与json集成良好且十分优雅，在发起请求时不仅可以轻松的取消以降低系统开销，还可以监控请求的详细数据分析。
所述定位显示模块运用基于openstreetmap的osmdroid项目，并对其进行二次开发，然后接入自定义的基于openstreetmap的地图瓦片服务器，可实现对地理数据的分析处理，进一步提高定位精度。
所述业务层指基于django的应用服务器及基于openstreetmap的地图瓦片服务器两部分，基于django的应用服务器包含定位接收模块、坐标转换模块及定位下发模块，基于osm的gis地图服务器包含地图瓦片自动生成模块。
所述定位接收模块是基于django的框架实现的，通过设定自定义其接口及接口逻辑可实现对定位数据的接收。
所述坐标转换模块是采用分段拟合的算法将gcj-02坐标转换为wgs-84坐标，wgs-84坐标是全球通用的坐标体系能在openstreetmap地图上显示出来。
所述定位下发模块采用服务器端与客户端表同步的技术，将未下发的定位点下发至客户端中。
所述地图瓦片自动生成模块集成mapnik渲染引擎及mod_tile模块实现地图瓦片的自动生成、管理及下发。
所述应用数据包括用户信息、位置信息、车辆信息数据，基于openstreetmap的道路拓扑信息数据采用postgis插件。
实施例二：
图2示出了本发明实施例二提供的基于gps数据处理的采集方案流程图，为了便于说明，仅示出与本实施例相关的部分，详述如下：
在步骤s21中，获取高德定位sdk持续定位对象amaplocation。
其中，amaplocation对象通过监听amapclientlistener实现。
在步骤s22中，计算此时与上次定位点的时间间隔。
其中，设置了采集的时间间隔为30秒，如果此时的时间间隔小于30秒，返回s21，如果此时的时间间隔大于30秒且小于60秒，此点有效，如果大于60秒，此时存在跳点，需要插入虚拟点。
在步骤s23中，获取高德定位sdk定位对象的经度与纬度。
在步骤s24中，计算此点与上次定位点的距离。
其中，如果此时定位点的距离超过1000米，此点为坏点，重新运用一次定位采集定位点。如果此时的点已经为一次定位点，则发送虚拟点至服务器中，便于后序使用推算算法进行匹配。
在步骤s25中，获取高德定位sdk定位对象的速度与精度。
在步骤s26中，判断定位对象的速度与精度是否在阈值内。
其中，速度大于8米/秒且精度小于100米，此点为有效点。如果速度小于8米/秒且精度大于100米，此点为漂移点，则运用一次定位采集定位点。如果此时的点已经为一次定位点，则发送虚拟点至服务器中，便于后序使用推算算法进行匹配。
实施例三：
图3示出了本发明实施例三提供的基于极光推送的透传方案的时序图，为了便于说明，仅示出与本实施例相关的部分，详述如下：
在步骤s30中，在客户端点击运输开始，发送标志至基于django的应用服务器端。
其中，客户端是指基于android系统的配置有gps模块的移动终端，且客户端与服务器端通过http协议进行通信。
在步骤s31中，在基于django的应用服务器中解析持续运输开始的标志以及alias。
在步骤s32中，在基于django的应用服务器中启动sched定时器并设置定时器为30s。
在步骤s33中，在基于django的应用服务器中定时器执行向jpushcloud发送消息的任务，此时仅需要发送一条空消息。
其中，jpushcloud为极光云中心，通过jpushapi可实现向客户端、服务器端之间的全双工的通信。
在步骤s34中，jpushcloud解析发送的空消息。
在步骤s35中，jpushcloud通过alias判断将此消息发送至对应的客户端。
在步骤s36中，在客户端注册的自定义receiver接收至消息。
在步骤s37中，在客户端检测持续定位的服务是否存活，若不存活那么重新启动。
在步骤s38中，在客户端点击运输结束，发送标志至web服务器端。
在步骤s39中，在基于django的应用服务器解析结束运输的标志。
在步骤s310中，在基于django的应用服务器中关闭定时器。