一种基于AI视觉的货运源头企业信息采集系统及方法与流程

一种基于ai视觉的货运源头企业信息采集系统及方法
技术领域
1.本发明涉及计算机视觉领域，尤其是一种基于ai视觉的货运源头企业信息采集系统及方法。


背景技术：

2.随着中国经济的持续发展，货运物流业得到了长足发展。ai视觉技术是在计算机视觉的基础上，通过人工智能深度学习方法对图像数据进行处理，能够学习图像中共性特征和差异性特征，最终自动识别目标特征的技术。货运车辆超载是目前存在的主要安全隐患。通过人工监管，耗时费力，还存在监管不到位的地方。有必要开发ai视觉技术手段采集货运源头企业信息并进行管理，促进货运物流业的发展。


技术实现要素：

3.本发明目的是提出一种基于ai视觉的货运源头企业信息采集系统及方法，通过计算机视觉智能化技术，提高货运物流的监控和管理能力。
4.为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种基于ai视觉的货运源头企业信息采集系统及方法，包括前端智能设备、云端服务平台和用户端，前端智能设备包括网络摄像机（ipc）、轮轴检测ipc、地磅串口检测设备、智能网关，云端服务平台包括平台应用软件服务器、视频云服务器、文件对象存储服务器、数据库，用户端包括pc端和移动终端。网络摄像机（ipc）、轮轴检测ipc、地磅串口检测设备与智能网关连接。智能网关与平台应用软件服务器、视频云服务器、文件对象存储服务器连接。文件对象存储服务器与数据库连接。平台应用软件服务器与数据库连接。用户端与平台应用软件服务器连接。视频云服务器通过视频流播放传输视频数据到平台应用软件服务器。
[0005] 平台应用软件服务器包括后端程序、web前端、redis（remote dictionary server）、mqtt(message queuing telemetry transport,消息队列遥测传输协议)。redis是一个开源的使用ansi c语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、key-value数据库，并提供多种语言的api。mqtt是一个基于客户端-服务器的消息发布/订阅传输协议。mqtt协议是轻量、简单、开放和易于实现的，这些特点使它适用范围非常广泛。
[0006] 视频云服务器包括视频云程序、http（hyper text transfer protocol，超文本传输协议）接口服务程序、mqtt(message queuing telemetry transport,消息队列遥测传输协议)。通过开发http接口服务程序对外开放可调用得视频云服务器api，管理视频云服务资源。视频云服务器应用程序通过mqtt发布/订阅。
[0007]
文件对象存储服务器保存正常图片和视频，违法图片和视频。网络摄像机（ipc）、轮轴检测ipc采集到的图片和视频文件通过网络经智能网关传输到文件对象存储服务器。文件对象存储服务器内经处理后的数据传到数据库。
[0008]
数据库内有读取备份文件和写入备份文件。平台应用服务器向数据库写入或从数
据库读取数据：一种基于ai视觉的货运源头企业信息货场终端采集方法：步骤一、轮轴摄像头边缘检测，判断是否有出场车辆驶入地磅；步骤二、启动轮铀检测程序，读取rtsp流，视觉ai程序检测rtsp流中每一帧画面分析过车轮轴数量；步骤三、mqtt接收轮轴数量采集地磅稳定后的串口数据，采集车牌信息，计算是超重结果数据；步骤四、采集信息以水印方式叠加到车牌识别摄像头的视频流和图片上；步骤五、货源企业信息采集系统；采集到的信息上传到云端服务平台，用户端pc可以获取采集到的货源企业信息。
[0009]
本发明通过对货运源头企业货场，在货车出场方向地磅分别安装车牌识别摄像头和轮轴检测摄像头，通过串口分接线将货场地磅串口数据分流到边缘计算设备中，利用边缘计算设备中的ai视觉算法识别出场上磅车辆轮轴数，并录制货车上磅过程视频和轮轴视频，截取并保存车辆车牌照片，将完整的数据及证据链（过车视频、照片）文件上传到云端服务平台。
[0010]
系统平台设备管理功能，将货场企业部署完成的摄像头和边缘计算设备添加到系统中，将协议参数对应上后，连通设备与系统平台之间的信息，平台定时主动向货场设备发送心跳检测信息，检测设备是否在线，保证设备与网络间的联系，如果网络不通，则联系相关人员解决。
[0011]
系统平台提供货场及企业信息录入，此信息会被货场设备信息、货车出场信息所关联，将按货场分类统计出场车辆超重次数、超重总量，并形成报表分发给货场，督促货场进行整改。
[0012]
系统平台提供货车信息保存功能，将每次上报的货车信息录入系统，将保存后的货车信息加以完善，加入货车联系人、所属企业、企业联系人及联系电话等完整信息，可以统计某辆货车运载次数、总重量、超载次数、超载总量，由监管人员督促货车车主和运输企业进行整改。
[0013]
系统平台提供货车出场实时数据查询，方便监管人员及时查看货车出场信息，还可以按货场、是否超重、日期、车牌关键字去快速搜索需要的信息，方便监管任务分配和历史记录回看，监管人员可以及时对不正确的货车出场信息进行校对和确认，提交上级审核。
[0014]
系统平台提供视频监控功能，将货场摄像头视频流通过gb28181协议连接到视频云服务器上，在系统调取视频云服务中相关播放链接，通过系统提供的网页播放器播放现场监控视频，实现监管人员远程监管货车出场情况的功能。
[0015]
本发明的有益效果是：通过本发明的技术方案，系统平台提供大数据可视化功能，方便监管人员从时间、货场、超重排行、抓拍等多个维度查看、统计数据，直观地展示货运源头企业出场货车数据统计情况。
附图说明
[0016] 附图1 本发明基于ai视觉的货运源头企业信息采集系统示意图；附图2 本发明货场信息采集流程图。
实施方式
[0017]
为了详细阐述本发明为达到预定技术目的而所采取的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清晰、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的部分实施例，而不是全部的实施例，并且，在不付出创造性劳动的前提下，本发明的实施例中的技术手段或技术特征可以替换，下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
[0018]
如附图1所示，一种基于ai视觉的货运源头企业信息采集系统及方法，包括前端智能设备、云端服务平台和用户端；所述前端智能设备包括网络摄像机（ipc）、轮轴检测ipc、地磅串口检测设备、智能网关；云端服务平台包括平台应用软件服务器、视频云服务器、文件对象存储服务器、数据库，用户端包括pc端和移动终端。网络摄像机（ipc）、轮轴检测ipc、地磅串口检测设备与智能网关连接。智能网关与平台应用软件服务器、视频云服务器、文件对象存储服务器连接。文件对象存储服务器与数据库连接。平台应用软件服务器与数据库连接。用户端与平台应用软件服务器连接。视频云服务器通过视频流播放传输视频数据到平台应用软件服务器。
[0019] 平台应用软件服务器包括后端程序、web前端、redis（remote dictionary server）、mqtt(message queuing telemetry transport,消息队列遥测传输协议)。redis是一个开源的使用ansi c语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、key-value数据库，并提供多种语言的api。mqtt是一个基于客户端-服务器的消息发布/订阅传输协议。mqtt协议是轻量、简单、开放和易于实现的，这些特点使它适用范围非常广泛。所述前端智能设备采集到的报警信息、车端信息、过磅数据、发布订阅等数据通过智能网关上传到平台应用服务器。
[0020] 视频云服务器包括视频云程序、http（hyper text transfer protocol，超文本传输协议）接口服务程序、mqtt(message queuing telemetry transport,消息队列遥测传输协议)。所述前端智能设备采集到的视频流、发布订阅等数据通过智能网关上传到视频云服务器。通过开发http接口服务程序对外开放可调用得视频云服务器api，管理视频云服务资源。视频云服务器应用程序通过mqtt发布/订阅。
[0021]
文件对象存储服务器保存正常图片和视频，违法图片和视频。网络摄像机（ipc）、轮轴检测ipc采集到的图片和视频文件通过网络经智能网关传输到文件对象存储服务器。文件对象存储服务器内经处理后的数据传到数据库。
[0022]
数据库内有读取备份文件和写入备份文件。平台应用服务器向数据库写入或从数据库读取数据。
[0023]
如图2所示，一种基于ai视觉的货运源头企业信息货场终端采集方法：步骤一、轮轴摄像头边缘检测，判断是否有出场车辆驶入地磅；步骤二、启动轮铀检测程序，读取rtsp流，视觉ai程序检测rtsp流中每一帧画面分析过车轮轴数量；步骤三、mqtt接收轮轴数量采集地磅稳定后的串口数据，采集车牌信息，计算是超重结果数据；步骤四、采集信息以水印方式叠加到车牌识别摄像头的视频流和图片上；步骤五、货源企业信息采集系统；采集到的信息上传到云端服务平台，用户端pc可
以获取采集到的货源企业信息。
[0024]
本发明提供了一种基于ai视觉的货运源头企业信息采集系统及方法，通过采集出场货车车牌号、轮轴数量、称重地磅数，将完整信息上报云平台服务，在边缘计算单元和云平台服务上将轮轴数量换算为载重数与称重地磅数进行比较，得出该出场车辆是否超重，以及超重程度，及时向监管工作人员发出预警，并在出场货车上榜录像及照片叠加实时检测水印，上传到保存文件存储服务器留存，作为后续的管理依据。本发明还提供实时视频直播功能，方便监控人员远程监控货场运营现状，解决某些货场位于偏远郊区，人工现场监控困难的问题。
[0025]
本发明由数据采集终端通过摄像模块采集监控区域的图像用于ai识别；根据网络摄像机的ip地址,对网络摄像机进行访问，实时监控目标现场的情况；边缘计算单元通过边缘计算机进行图像采集，预处理，ai算法部署和推理。本发明基于ai视觉技术的实时、智能识别并追踪超重车辆，在减少人工监测的成本的同时,能够远程管控源头企业出场货车的需求。
[0026]
本发明的有益效果是：通过本发明的技术方案，系统平台提供大数据可视化功能，方便监管人员从时间、货场、超重排行、抓拍等多个维度查看、统计数据，直观地展示货运源头企业出场货车数据统计情况。本发明能有效减少人力,提高生产监管效率,能够实时的全天候的实现监测告警,与传统的服务器相比,能够减少维护成本。