基于GIS技术的订单妥投异常的监控方法、装置及系统与流程

本发明涉及计算机技术及软件领域，尤其涉及一种基于GIS技术的订单妥投异常的监控方法、装置及系统。

背景技术：

随着现代社会物流配送能力的不断提升，越来越多的商家选择利用第三方承运商进行商品配送，此种现象在电子商务领域日益常见。但是在利用第三方配送的过程中，承运商通过虚拟下单、虚拟妥投、勾结大宗买家虚拟收货地址等方式来骗取运费的现象屡禁不止。

目前监督第三方承运商订单妥投是否异常的方式主要是依赖投诉举报和人工调查方式进行。但是投诉举报只能被动的等待他人的举报和揭发，无法主动发现；人工调查的方式又需要较大的时间、人工成本，且成功率低。

鉴于现有技术中并无自动对第三方承运商配送行为进行实时跟踪、对异常妥投订单监控的机制，因此也就不能有效地帮助商家规避因订单运费诈骗带来的风险和经济损失。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供一种基于GIS技术的订单妥投异常的监控方法、装置及系统，能够实现对订单配送的全程监控和跟踪，并且基于自动计算订单妥投的运费偏差，实现对订单异常妥投的监控和报警。

为实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种基于GIS技术的订单妥投异常的监控方法。

本发明的基于GIS技术的订单妥投异常的监控方法包括：利用GIS技术获取订单配送轨迹点的坐标，包括：轨迹点的经度、纬度以及时间数据；根据轨迹点的坐标生成轨迹数据；根据轨迹数据监控订单妥投是否存在异常，若存在，则记录该异常信息，其中，计算妥投点坐标与订单地址坐标的偏移量，并将其与偏移阈值比较，若偏移量不大于偏移阈值，则监控结束，若偏移量大于偏移阈值，则判断实际产生运费是否大于配送至订单地址应缴的运费，若大于则记录该异常信息，否则监控结束。

可选地，所述方法还包括：根据轨迹点的坐标生成轨迹数据之前，对获取的轨迹点的坐标进行异常点过滤。

可选地，所述方法还包括：利用GIS技术获取订单配送轨迹点的坐标还包括获取支线配送轨迹点的坐标及宅配配送轨迹点的坐标；以及根据轨迹点的坐标生成轨迹数据还包括生成支线配送轨迹数据及宅配配送轨迹数据。

可选地，所述偏移量为偏移比例，偏移比例是偏移距离与订单配送总距离的比。

可选地，所述方法还包括：定期汇总承运商的异常妥投记录，若单位周期内异常妥投次数大于异常阈值，则进行报警处理，其中，报警处理包括：将单位周期内承运商的异常妥投记录、产生的运费差额、异常妥投占比、单次异常信息推送至监控人员。

为实现上述目的，根据本发明的另一方面，提供了一种基于GIS技术的订单妥投异常的监控装置。

本发明的基于GIS技术的订单妥投异常的监控装置包括：获取模 块，用于利用GIS技术获取订单配送轨迹点的坐标，包括：轨迹点的经度、纬度以及时间数据；轨迹生成模块，用于根据轨迹点的坐标生成轨迹数据；以及异常监控模块，用于根据轨迹数据监控订单妥投是否存在异常，若存在，则记录该异常信息，其中，计算妥投点坐标与订单地址坐标的偏移量，并将其与偏移阈值比较，若偏移量不大于偏移阈值，则监控结束，若偏移量大于偏移阈值，则判断实际产生运费是否大于配送至订单地址应缴的运费，若大于则记录该异常信息，否则监控结束。

可选地，所述轨迹生成模块还用于：根据轨迹点的坐标生成轨迹数据之前，对获取的轨迹点的坐标进行异常点过滤。

可选地，所述装置还用于：获取模块利用GIS技术获取订单配送轨迹点的坐标还包括获取支线配送轨迹点的坐标及宅配配送轨迹点的坐标；以及轨迹生成模块根据轨迹点的坐标生成轨迹数据还包括生成支线配送轨迹数据及宅配配送轨迹数据。

可选地，所述偏移量为偏移比例，偏移比例是偏移距离与订单配送总距离的比。

可选地，所述装置还包括：报警模块，用于定期汇总承运商的异常妥投记录，若单位周期内异常妥投次数大于异常阈值，则进行报警处理，其中，报警处理包括：将单位周期内承运商的异常妥投记录、产生的运费差额、异常妥投占比、单次异常信息推送至监控人员。

为实现上述目的，根据本发明的再一方面，提供了一种基于GIS技术的订单妥投异常的监控系统。

本发明的基于GIS技术的订单妥投异常的监控系统包括：存储器和处理器；其中，所述存储器存储指令；所述处理器被配置为根据所 述指令执行下列步骤：利用GIS技术获取订单配送轨迹点的坐标，包括：轨迹点的经度、纬度以及时间数据；根据轨迹点的坐标生成轨迹数据；根据轨迹数据监控订单妥投是否存在异常，若存在，则记录该异常信息，其中，计算妥投点坐标与订单地址坐标的偏移量，并将其与偏移阈值比较，若偏移量不大于偏移阈值，则监控结束，若偏移量大于偏移阈值，则判断实际产生运费是否大于配送至订单地址应缴的运费，若大于则记录该异常信息，否则监控结束。

根据本发明的技术方案，通过利用GIS技术获取订单配送轨迹点的坐标，从而可以实现对配送行为的自动跟踪和监控；通过判断配送轨迹是否偏差以及配送运费是否异常，从而可以自动监控订单妥投过程中异常行为的发生；通过在异常情况的发生超过设定的报警阈值时主动预警，及时通知订单配送监控人员，从而可以有效地帮助商家规避因订单运费诈骗带来的风险和经济损失。

附图说明

附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：

图1是根据本发明实施例的基于GIS技术的订单妥投异常的监控方法的主要步骤的示意图；

图2是根据本发明实施例的基于GIS技术的订单妥投异常的监控方法的一具体流程；

图3是根据本发明实施例的基于GIS技术的订单妥投异常的监控方法的异常监控的流程图；

图4是根据本发明实施例的基于GIS技术的订单妥投异常的监控装置的主要模块的示意图；

图5是根据本发明实施例的基于GIS技术的订单妥投异常的监控系统的主要部分的示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发 明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

本发明实施例的基于GIS技术的订单妥投异常的监控方案主要是通过GIS技术，实现对订单配送的全程监控和跟踪，并根据获取的订单轨迹进行订单妥投点的自动偏差计算和异常报警。

图1是根据本发明实施例的基于GIS技术的订单妥投异常的监控方法的主要步骤的示意图。

如图1所示，本发明实施例的基于GIS技术的订单妥投异常的监控方法主要包括如下步骤：

步骤S11：利用GIS技术获取订单配送轨迹点的坐标，包括：轨迹点的经度、纬度以及时间数据。

步骤S12：根据轨迹点的坐标生成轨迹数据。

步骤S13：根据轨迹数据监控订单妥投是否存在异常，若存在，则记录该异常信息，其中，计算妥投点坐标与订单地址坐标的偏移量，并将其与偏移阈值比较，若偏移量不大于偏移阈值，则监控结束，若偏移量大于偏移阈值，则判断实际产生运费是否大于配送至订单地址应缴的运费，若大于则记录该异常信息，否则监控结束。

在现有的承运商物流配送流程中，会存在点到点的配送，即从商家直接到客户。更多的情况是承运商的工作人员包括支线配送的工作人员和宅配配送的工作人员。支线配送的工作人员从商家处接收货物，然后将货物运送到客户所在区域的站点，在站点进行整理或分配后，由宅配配送的工作人员继续从站点出发，将货物运送至客户所在地。 这种配送模式中，从商家处到客户所在区域的站点，可称为支线配送，负责配送的人员称为支线配送员，从站点运至客户所在地，可称为宅配配送，负责配送的工作人员称为宅配配送员。

因此，本发明实施例中，步骤S11中利用GIS技术获取订单配送轨迹点的坐标可以包括获取支线配送轨迹点的坐标及宅配配送轨迹点的坐标；同样，步骤S12中，根据轨迹点的坐标生成轨迹数据可以包括生成支线配送轨迹数据及宅配配送轨迹数据。当然，订单轨迹点及订单轨迹并非只能严格按照支线配送和宅配配送进行区分，还可以根据具体承运情形对订单配送的过程进行分类与否、如何分类的判断。以下以支线配送和宅配配送结合点方式为例对本发明实施例进行详细介绍。

订单配送的过程中，会进行订单分配到工作，将订单配送任务分别推送至支线配送员和宅配配送员处。在支线配送的过程中，支线配送员会利用安装有支持订单配送操作和坐标采集功能的装置的移动设备(例如可以但不限于是安装有配送软件的手机)，以下简称“手机APP”，进行订单配送的操作。同样，宅配配送的过程中，宅配配送员也会利用安装有支持订单配送操作和坐标采集功能的装置的移动装置(例如可以但不限于是POS机)，以下简称“POS机”进行订单配送的操作。

前述步骤S11中的利用GIS技术获取订单配送轨迹点的坐标的具体过程如下：在支线配送的过程中，支线配送员在手机APP上进行收货操作，代表支线运输的开始。在支线运输的过程中，手机APP实时采集和上传配送轨迹中轨迹点的坐标信息，包括经度、纬度和时间信息。当支线配送员到达站点后，在手机APP上进行发货操作，代表支线运输结束。

宅配配送的过程中，宅配配送员将货物从站点出发时，在POS机 上进行收货操作，代表宅配配送的开始。宅配过程中宅配配送员通过POS机实时采集和上传配送轨迹中轨迹点的坐标信息，包括经度、纬度、时间信息。当宅配配送员到达客户地址之后，在POS机上进行妥投操作，代表该订单配送过程的结束。

上述配送过程中，支线配送员的手机APP和宅配配送员的POS机是作为实时坐标采集和上传的硬件设备，其中，可以根据数据采集需求设置坐标采集和上传的时间间隔。

采集到的数据被进行处理和计算后予以保存。其中处理过程包括：将手机APP和POS机上传的坐标数据按照配送员和时间顺序进行排序，存储到缓存中。另外，在坐标存储的过程中，可以对采集的数据进行异常点过滤。判断异常点可以但不限于采用的方式：判断相邻点之间的欧式距离是否大于最大行进距离，若大于最大进行距离，则判断为异常点，进行过滤。

举例而言，假设一个地理位置原始轨迹点的序列为T{p1,p2,…,pk}，每个点p(lt,lat,t)是一个轨迹点，其中lt、lat和t分别表示记录的轨迹点的纬度、经度和时间信息。利用公式d(p_i+1,p_i)/(t_i+1,t_i)>Vmax1进行异常点判断。其中，p_i+1代表i+1点的位置，t_i+1代表i+1点的时间，d(p_i+1,p_i)为点p_i和p_i+1间的欧氏距离，(t_i+1,t_i)代表两点之间的时间差，两者相除代表两点之间在一段时间内的时速，Vmax1为用户的最大移动速度，本发明实施例中设置Vmax1为160km/h，若公式成立，则p_i+1为异常点，去除掉。

其中，上述用于判断异常点的欧氏距离可以用相邻点之间的移动距离来替换，只要是可以去除异常点的标准此处均可使用。

至此，步骤S11的利用GIS技术获取订单配送轨迹点的坐标完成，从步骤S12开始处理。

当订单妥投之后，根据获取到的该订单支线配送员和宅配配送员操作收发货的时间和妥投的时间段，结合配送员在该时间段的有效配送轨迹点的坐标，生成订单的配送轨迹，存入到数据库中。如前所述，本发明实施例中订单的配送轨迹可以包括生成支线配送轨迹及宅配配送轨迹。

在生成了订单的轨迹后，从步骤S13进行订单妥投是否异常的监控。

图3是根据本发明实施例的基于GIS技术的订单妥投异常的监控方法的异常监控的流程图。

如图3所示，本发明实施例的基于GIS技术的订单妥投异常的监控方法的异常监控的流程如下：

首先，在订单妥投完成后，根据妥投时间和配送坐标点，得到该订单的妥投坐标；然后通过客户下单地址对应的坐标和实际妥投的坐标进行偏移距离的计算，生成偏移距离。其中偏移距离可采用如下计算公式：

偏移距离用S表示，订单妥投点为A，订单下单点为B。

其中，本发明实施例中，偏移量可以用偏离比例表示，偏移比例为偏移距离与配送总距离的比。

当偏移比例>偏移阈值时，根据承运商的运费规则信息，比较实际妥投地址的运费和客户订单地址的运费的大小，若前者大于后者，则将该订单标记为异常妥投订单，并记录该异常信息。若不大于，则监控结束。其中客户订单地址等基础数据通过订单数据库系统中获取。

此外，本发明实施例的订单妥投异常的监控方法中还包括：定期计算含有异常妥投的承运商的异常妥投记录，当在某时间段内(例如可以是单位周期或若干周期)，某承运商异常妥投订单的数量大于异常阈值(此处异常阈值可以根据监控需求而定，例如可以设定单位周期为一个月，异常阈值为单位周期内异常妥投次数为5)时，触发报警。

其中，报警可以是通过邮件的方式将报警信息推送给相关监控人员，报警内容可以包括该承运商在某时间段内的异常妥投记录、产生的运费差异额、异常妥投占比、每个异常妥投记录的实际配送轨迹和预计配送轨迹等数据。

以上为本发明实施例的基于GIS技术的订单妥投异常的监控方法的具体实施过程，详细流程可参阅图2。

根据本发明实施例的基于GIS技术的订单妥投异常的监控方法可以看出，通过利用GIS技术获取订单配送轨迹点的坐标，从而可以实现对配送行为的自动跟踪和监控；通过判断配送轨迹是否偏差以及配送运费是否异常，从而可以自动监控订单妥投过程中异常行为的发生；通过在异常情况的发生超过设定的报警阈值时主动预警，及时通知订单配送监控人员，从而可以有效地帮助商家规避因订单运费诈骗带来的风险和经济损失。

图4是根据本发明实施例的基于GIS技术的订单妥投异常的监控装置的主要模块的示意图。

如图4所示，本发明实施例的基于GIS技术的订单妥投异常的监控装置40主要包括如下模块：获取模块401、轨迹生成模块402以及异常监控模块403，其中：

获取模块401用于利用GIS技术获取订单配送轨迹点的坐标，包括：轨迹点的经度、纬度以及时间数据；轨迹生成模块402用于根据轨迹点的坐标生成轨迹数据；以及异常监控模块403用于根据轨迹数据监控订单妥投是否存在异常，若存在，则记录该异常信息，其中，计算妥投点坐标与订单地址坐标的偏移量，并将其与偏移阈值比较，若偏移量不大于偏移阈值，则监控结束，若偏移量大于偏移阈值，则判断实际产生运费是否大于配送至订单地址应缴的运费，若大于则记录该异常信息，否则监控结束。

其中，轨迹生成模块402还可用于：根据轨迹点的坐标生成轨迹数据之前，对获取的轨迹点的坐标进行异常点过滤。

另外，装置40还可用于：获取模块401利用GIS技术获取订单配送轨迹点的坐标还包括获取支线配送轨迹点的坐标及宅配配送轨迹点的坐标；以及轨迹生成模块402根据轨迹点的坐标生成轨迹数据还包括生成支线配送轨迹数据及宅配配送轨迹数据。

本发明实施例中的偏移量可以是利用偏移比例来衡量，偏移比例是偏移距离与订单配送总距离的比。

此外，装置40还可包括：报警模块(图中未示出)，用于定期汇总承运商的异常妥投记录，若单位周期内异常妥投次数大于异常阈值，则进行报警处理，其中，报警处理包括：将单位周期内承运商的异常妥投记录、产生的运费差额、异常妥投占比、单次异常信息推送至监 控人员。

图5是根据本发明实施例的基于GIS技术的订单妥投异常的监控系统的主要部分的示意图。

如图5所示，本发明实施例的基于GIS技术的订单托头异常的监控系统50主要包括如下部分：存储器501和处理器502；其中，存储器501存储指令；处理器502被配置为根据所述指令执行下列步骤：利用GIS技术获取订单配送轨迹点的坐标，包括：轨迹点的经度、纬度以及时间数据；根据轨迹点的坐标生成轨迹数据；根据轨迹数据监控订单妥投是否存在异常，若存在，则记录该异常信息，其中，计算妥投点坐标与订单地址坐标的偏移量，并将其与偏移阈值比较，若偏移量不大于偏移阈值，则监控结束，若偏移量大于偏移阈值，则判断实际产生运费是否大于配送至订单地址应缴的运费，若大于则记录该异常信息，否则监控结束。

从以上描述可以看出，通过利用GIS技术获取订单配送轨迹点的坐标，从而可以实现对配送行为的自动跟踪和监控；通过判断配送轨迹是否偏差以及配送运费是否异常，从而可以自动监控订单妥投过程中异常行为的发生；通过在异常情况的发生超过设定的报警阈值时主动预警，及时通知订单配送监控人员，从而可以有效地帮助商家规避因订单运费诈骗带来的风险和经济损失。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。