一种基于仿真模型的青脆李冷链物流保鲜控制方法和系统与流程

本发明属于运输物流新鲜度控制领域，具体的涉及一种基于仿真模型的青脆李冷链物流保鲜控制方法和系统。

背景技术：

1、冷链技术存在其局限性，通过采用添加天然或化学保鲜剂通过涂膜、浸泡等的方法包覆果蔬以延长其采后寿命，同时具有成本较低、易获得，操作简单的特点，是现阶段水果保鲜中不可缺少的保鲜技术，已广泛应用于果蔬保鲜中。减少冷链运输过程果蔬损伤，除开果蔬本身保鲜技术的运用，近些年来已经逐步利用现代科学技术来对果蔬冷链进行无损、无接触式的监测、控制和预测采后供应链中各种水果和蔬菜的质量演变，以减少果蔬包装、运输和储存过程中的质量损失，这些技术包括成像技术、传感器技术、射频识别和数学建模预测等。

2、数字建模是通过适当的数学模型，预测造成损失的不良因素，从而可以提前优化或控制冷链物流。多年来，研究人员为水果收获后供应链开发了包括新鲜农产品内部和周围传热和传质、流体流动、质量变化、气体交换、水分迁移等不同的数学模型，用来预测并深入了解农产品采后质量变化。然而对水果的运输供应链并没有那么多的建模研究，考虑运输时间、不同的环境条件（例如温度、湿度和气流）、包装和车辆移动，涉及多个环节，操作复杂。为了更深入地了解水果和蔬菜的质量属性在多大程度上得到了更好的保存，并量化了新鲜农产品供应链中腐烂过程的其他驱动因素（例如，相对湿度、光照）的影响，这需要更多研究人员的努力。

技术实现思路

1、根据本发明第一方面，本发明请求保护一种基于仿真模型的青脆李冷链物流保鲜控制方法，所述方法包括：

2、采集动态物流数据；

3、将所述动态物流数据导入至提前训练得到的仿真模型中，得到动态候选环境信息，所述动态候选环境信息包括动态青脆李环境信息；

4、从参考样本中识别新鲜青脆李样本，得到所述新鲜青脆李样本的环境信息和对应的气调配比，所述参考样本通过对设置有新鲜青脆李样本的物流仓储空间录制得到，所述参考样本与所述动态物流数据对应相同的录制区域；

5、根据所述新鲜青脆李样本的环境信息、对应的气调配比、以及动态青脆李环境信息确定青脆李物流信息，所述青脆李物流信息包括气调配比；

6、所述动态候选环境信息包括动态标签环境信息，所述根据所述新鲜青脆李样本的环境信息、对应的气调配比、以及动态青脆李环境信息确定气调配比的步骤，包括：

7、根据所述动态标签环境信息确定每个物流仓储空间的环境信息；

8、针对所述动态物流数据中的每个物流仓储空间的每个冷链存储箱，在所述物流仓储空间为候选监控物流仓储空间的情况下，从所述冷链存储箱的动态青脆李环境信息中提取参考密度；

9、根据所述参考密度与所述新鲜青脆李样本的环境信息确定参考新鲜青脆李样本；

10、根据所述参考新鲜青脆李样本对应的气调配比确定所述冷链存储箱对应的气调配比。

11、进一步的，在所述将所述动态物流数据导入至提前训练得到的仿真模型中的步骤之前，还包括：

12、对所述动态物流数据进行空间修正，以使所述动态物流数据中的物流仓储空间处于水平环境；所述候选监控物流仓储空间通过如下步骤得到：

13、将标准物流数据导入至所述仿真模型中，得到标准候选环境信息，所述标准候选环境信息包括标准标签环境信息和标准青脆李环境信息；

14、根据上下相邻的标准标签环境信息确定每个物流仓储空间的高度；

15、根据所述标准青脆李环境信息、以及标准标签环境信息确定每个物流仓储空间的标准冷链存储箱个数；

16、针对每个物流仓储空间，在所述物流仓储空间的高度大于冷链存储箱高度阈值，或，所述物流仓储空间的标准冷链存储箱个数大于冷链存储箱个数阈值的情况下，确定所述物流仓储空间为候选监控物流仓储空间。

17、进一步的，所述方法还包括：

18、针对所述动态物流数据中的每个物流仓储空间，在所述物流仓储空间为候选监控物流仓储空间的情况下，根据所述动态青脆李环境信息确定所述物流仓储空间的动态冷链存储箱个数；

19、根据所述物流仓储空间的动态冷链存储箱个数和标准冷链存储箱个数确定未放置青脆李的冷链存储箱个数。

20、进一步的，所述标准冷链存储箱个数通过如下步骤得到：

21、采集标准物流数据，并将所述标准物流数据导入至提前训练得到的仿真模型中，得到标准候选环境信息，所述标准候选环境信息包括标准青脆李环境信息；

22、根据所述标准青脆李环境信息确定标准冷链存储箱个数。

23、进一步的，所述仿真模型通过如下步骤训练得到：

24、通过提前收集的青脆李物流数据集进行深度学习，得到仿真模型，所述青脆李物流数据集中的每个青脆李物流数据被标记了青脆李环境信息，和/或，标签环境信息；

25、所述新鲜青脆李样本在录制所述参考样本之后删除，或，存在于所述动态物流数据中。

26、根据本发明第二方面，本发明请求保护一种基于仿真模型的青脆李冷链物流保鲜控制系统，所述系统包括：

27、物流数据采集模块，采集动态物流数据；

28、候选环境分析模块，将所述动态物流数据导入至提前训练得到的仿真模型中，得到动态候选环境信息，所述动态候选环境信息包括动态青脆李环境信息；

29、青脆李新鲜度识别模块，从参考样本中识别新鲜青脆李样本，得到所述新鲜青脆李样本的环境信息和对应的气调配比，所述参考样本通过对设置有新鲜青脆李样本的物流仓储空间录制得到，所述参考样本与所述动态物流数据对应相同的录制区域；根据所述新鲜青脆李样本的环境信息、对应的气调配比、以及动态青脆李环境信息确定青脆李物流信息，所述青脆李物流信息包括气调配比；

30、所述动态候选环境信息包括动态标签环境信息，所述根据所述新鲜青脆李样本的环境信息、对应的气调配比、以及动态青脆李环境信息确定气调配比的步骤，包括：

31、根据所述动态标签环境信息确定每个物流仓储空间的环境信息；

32、针对所述动态物流数据中的每个物流仓储空间的每个冷链存储箱，在所述物流仓储空间为候选监控物流仓储空间的情况下，从所述冷链存储箱的动态青脆李环境信息中提取参考密度；

33、根据所述参考密度与所述新鲜青脆李样本的环境信息确定参考新鲜青脆李样本；

34、根据所述参考新鲜青脆李样本对应的气调配比确定所述冷链存储箱对应的气调配比。

35、进一步的，所述候选环境分析模块中将所述动态物流数据导入至提前训练得到的仿真模型中之前，还包括：

36、对所述动态物流数据进行空间修正，以使所述动态物流数据中的物流仓储空间处于水平环境；所述候选监控物流仓储空间通过如下步骤得到：

37、将标准物流数据导入至所述仿真模型中，得到标准候选环境信息，所述标准候选环境信息包括标准标签环境信息和标准青脆李环境信息；

38、根据上下相邻的标准标签环境信息确定每个物流仓储空间的高度；

39、根据所述标准青脆李环境信息、以及标准标签环境信息确定每个物流仓储空间的标准冷链存储箱个数；

40、针对每个物流仓储空间，在所述物流仓储空间的高度大于冷链存储箱高度阈值，或，所述物流仓储空间的标准冷链存储箱个数大于冷链存储箱个数阈值的情况下，确定所述物流仓储空间为候选监控物流仓储空间。

41、进一步的，所述系统还包括：

42、针对所述动态物流数据中的每个物流仓储空间，在所述物流仓储空间为候选监控物流仓储空间的情况下，根据所述动态青脆李环境信息确定所述物流仓储空间的动态冷链存储箱个数；

43、根据所述物流仓储空间的动态冷链存储箱个数和标准冷链存储箱个数确定未放置青脆李的冷链存储箱个数。

44、进一步的，所述标准冷链存储箱个数通过如下步骤得到：

45、采集标准物流数据，并将所述标准物流数据导入至提前训练得到的仿真模型中，得到标准候选环境信息，所述标准候选环境信息包括标准青脆李环境信息；

46、根据所述标准青脆李环境信息确定标准冷链存储箱个数。

47、进一步的，所述仿真模型通过如下步骤训练得到：

48、通过提前收集的青脆李物流数据集进行深度学习，得到仿真模型，所述青脆李物流数据集中的每个青脆李物流数据被标记了青脆李环境信息，和/或，标签环境信息；

49、所述新鲜青脆李样本在录制所述参考样本之后删除，或，存在于所述动态物流数据中。

50、本发明属于运输物流新鲜度控制领域，具体的涉及一种基于仿真模型的青脆李冷链物流保鲜控制方法和系统，采集动态物流数据；将动态物流数据导入至提前训练得到的仿真模型中，得到动态候选环境信息，动态候选环境信息包括动态青脆李环境信息；从参考样本中识别新鲜青脆李样本，得到新鲜青脆李样本的环境信息和对应的气调配比，参考样本通过对设置有新鲜青脆李样本的物流仓储空间录制得到，参考样本与动态物流数据对应相同的录制区域；根据新鲜青脆李样本的环境信息、对应的气调配比、以及动态青脆李环境信息确定青脆李物流信息。本发明更深入地保证果蔬的质量属性得到保存，并量化了新鲜农产品供应链中腐烂过程的其他驱动因素的影响。