基于大數(shù)據(jù)的智能貨運物流安全預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

基金項目：

2022年度廣西高校中青年教師科研基礎(chǔ)能力提升項目“基于大數(shù)據(jù)視域下貨運物流運輸安全應(yīng)用平臺的研究”（編號：2022KY1130）

作者簡介：

成世龍（1981—），碩士，副教授，研究方向：電子應(yīng)用技術(shù)。

摘要：文章提出了一種創(chuàng)新的智能貨運物流安全預(yù)警系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過實時監(jiān)控和分析車輛數(shù)據(jù)，全面提升了運輸過程的安全性與效率。系統(tǒng)綜合了數(shù)據(jù)采集、通信、處理與存儲、智能分析與預(yù)警等關(guān)鍵技術(shù)，實現(xiàn)了對貨運車輛的全面監(jiān)控和管理，利用大數(shù)據(jù)分析算法深入挖掘潛在安全隱患，從而提升物流運輸?shù)陌踩院托省?/p>

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；安全預(yù)警系統(tǒng)；貨運物流；實時監(jiān)控

中圖分類號：U492.3+2文獻標識碼：A 54 180 2

0 引言

在全球化經(jīng)濟的推動下，物流運輸業(yè)的效率和安全性對整個供應(yīng)鏈的順暢運作至關(guān)重要。物流運輸過程中的不確定性因素，如天氣變化、交通擁堵和車輛故障等，不僅增加了物流成本，還可能導致貨物損壞或交付延誤，影響企業(yè)信譽和客戶滿意度。傳統(tǒng)物流風險管理方法依賴于經(jīng)驗判斷和定性分析，缺乏對大量數(shù)據(jù)的深入挖掘和實時監(jiān)控，難以全面識別和預(yù)防潛在風險。大數(shù)據(jù)技術(shù)的興起則為物流風險管理帶來了新機遇，通過收集和分析海量物流數(shù)據(jù)［1］，揭示潛在規(guī)律和風險因素，為決策者提供精確和實時的決策支持。本文探討了基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能貨運物流安全預(yù)警系統(tǒng)，能夠?qū)崟r監(jiān)控和分析車輛狀態(tài)［2］、路況和貨物情況，預(yù)測并預(yù)警潛在安全風險，從而提升物流運輸?shù)陌踩院托?。本文還將討論系統(tǒng)的實際應(yīng)用價值、面臨的挑戰(zhàn)以及對物流行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推動作用，旨在為物流行業(yè)提供一種科學、高效、智能化的風險管理解決方案，促進行業(yè)的安全性、高效性和可持續(xù)發(fā)展。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

本研究提出的智能貨運物流安全預(yù)警系統(tǒng)是一個綜合性的解決方案，實現(xiàn)了硬件與軟件的緊密集成。系統(tǒng)的設(shè)計著眼于提供一個高效、可靠的監(jiān)控和管理平臺，以應(yīng)對物流運輸中的復(fù)雜性和不確定性。系統(tǒng)架構(gòu)由多個相互協(xié)作的模塊組成，如圖1所示，包括數(shù)據(jù)采集模塊、通信模塊、數(shù)據(jù)處理與存儲模塊、智能分析與預(yù)警模塊，以及用戶界面（UI）模塊。這些模塊共同構(gòu)成完整的系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)從數(shù)據(jù)收集到?jīng)Q策支持的全過程。

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計

基于大數(shù)據(jù)分析的貨運物流運輸安全預(yù)警系統(tǒng)的硬件系統(tǒng)框圖主要包括以下幾個組成部分：數(shù)據(jù)采集模塊、通信模塊、數(shù)據(jù)處理與存儲模塊。

2.1 數(shù)據(jù)采集模塊

傳感器設(shè)備是貨運物流運輸安全預(yù)警系統(tǒng)的重要組成部分，用于實時采集貨運車輛、貨物等相關(guān)數(shù)據(jù)，包括車輛的GPS位置、速度、溫濕度等信息。見圖2。

數(shù)據(jù)采集模塊的主控采用意法半導體公司的STM32MP135，該芯片是意法半導體公司推出的一款基于ARM架構(gòu)的高性能微處理器，設(shè)計用于滿足高數(shù)據(jù)處理和實時控制需求的嵌入式應(yīng)用。其采用多核架構(gòu)，集成Cortex-A7和Cortex-M4核心，提供強大的應(yīng)用處理能力和實時任務(wù)響應(yīng)。STM32MP135具備豐富的外設(shè)接口，包括I2C、SPI、UART、CAN、I2S、SDIO、以太網(wǎng)和視頻接口（如HDMI和MIPI DSI/CSI），支持廣泛的外設(shè)連接和數(shù)據(jù)通信，內(nèi)置圖形和視頻處理能力，并能運行Linux等高級操作系統(tǒng)。還提供DDR內(nèi)存接口、安全啟動、加密存儲等安全功能，以及Wi-Fi和藍牙等無線連接選項。ST提供全面的開發(fā)工具和STM32Cube軟件包支持，使得STM32MP135適用于工業(yè)自動化、智能家居、醫(yī)療設(shè)備、安全系統(tǒng)、多媒體和汽車電子等廣泛應(yīng)用領(lǐng)域。

在本系統(tǒng)中設(shè)計了一個高效的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，用于全面監(jiān)控車輛的運行狀態(tài)。系統(tǒng)采用了AHT20溫濕度傳感器和BH1745NUC-E光照傳感器，通過Ⅰ2C總線與STM32MP135主控制器相連，實時收集貨箱內(nèi)的環(huán)境數(shù)據(jù)。同時，MPU6050六軸運動處理組件也通過Ⅰ2C總線接入，提供車輛動態(tài)運動狀態(tài)信息。ATGM336H GPS模塊通過UART接口傳輸車輛定位數(shù)據(jù)；車輛的OBD模塊通過CAN接口與主控制器通信，傳輸車輛的運行參數(shù)和故障代碼。車載攝像頭負責捕獲車輛周圍的視頻數(shù)據(jù)，并通過以太網(wǎng)接口連接至主控制器。STM32MP135具備的圖形渲染和視頻處理能力，使主控制器能直接處理視頻數(shù)據(jù)，從而減少了數(shù)據(jù)流量的傳輸，優(yōu)化了系統(tǒng)的響應(yīng)速度。

2.2 通信模塊

通信模塊配備了深圳廣和通公司生產(chǎn)的FG150-AE 5G模組，該模組專為滿足國內(nèi)市場的5G通信需求而設(shè)計［3］。采用LGA封裝技術(shù)，F(xiàn)G150-AE模組兼容5G獨立組網(wǎng)（SA）和非獨立組網(wǎng)（NSA）兩種網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，具備卓越的數(shù)據(jù)承載能力、快速的傳輸速率和低網(wǎng)絡(luò)延時。此外，該模組還向后兼容LTE和WCDMA制式，適用于多種應(yīng)用場景，包括智能網(wǎng)關(guān)、工業(yè)監(jiān)測、遠程醫(yī)療、無人機操作、以及虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實體驗。

FG150-AE模組內(nèi)置了一個USB3.1超高速接口，支持最高10Gbps的數(shù)據(jù)傳輸速率。這一接口能夠用于執(zhí)行數(shù)據(jù)傳輸、設(shè)備固件升級、軟件調(diào)試和AT命令的發(fā)送等任務(wù)。在設(shè)計數(shù)據(jù)終端時，將FG150-AE模組與STM32MP135的USB接口相連接，為實現(xiàn)高速數(shù)據(jù)傳輸提供了堅實的硬件支持。如圖3所示為FG150模塊接口參考設(shè)計圖。

2.3 數(shù)據(jù)處理與存儲

在該系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的后端數(shù)據(jù)處理與存儲解決方案采用了阿里云服務(wù)。為了實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)管理與安全存儲，選擇了阿里云的對象存儲服務(wù)（OSS），該服務(wù)以其高擴展性、持久性和靈活的訪問控制，適合存儲大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。針對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲和管理需求，數(shù)據(jù)處理與存儲模塊采用阿里云的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫服務(wù)（RDS），該服務(wù)支持多種數(shù)據(jù)庫引擎，并提供自動化備份、數(shù)據(jù)恢復(fù)、監(jiān)控和優(yōu)化工具，以確保數(shù)據(jù)的安全性和高性能。

數(shù)據(jù)處理與存儲模塊整合阿里云的安全性特性，包括數(shù)據(jù)加密、身份認證和訪問控制，符合交通運輸行業(yè)的安全標準和合規(guī)性要求。利用阿里云的云監(jiān)控服務(wù)（CloudMonitor），系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)控云資源的使用情況和性能指標，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。在成本效益方面，阿里云提供的靈活計費選項允許系統(tǒng)根據(jù)實際使用量來支付費用，從而優(yōu)化成本管理。通過阿里云的控制臺和服務(wù)API，本系統(tǒng)能夠輕松集成和管理云資源，簡化了開發(fā)和運維工作。

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計

3.1 智能分析與預(yù)警模塊

在本研究中，智能分析與預(yù)警模塊的開發(fā)著眼于應(yīng)用深度學習技術(shù)，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，以實現(xiàn)對車輛行駛數(shù)據(jù)的高效分析與實時預(yù)警。該模塊采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），這兩種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分別針對空間特征學習和時間序列分析進行了優(yōu)化。

3.1.1 數(shù)據(jù)輸入與預(yù)處理

模塊接收的數(shù)據(jù)輸入包括車輛的位置（P）、速度（V）、加速度（A）、環(huán)境溫濕度（TH）、光照強度（L）以及OBD數(shù)據(jù)（OBD）。這些輸入數(shù)據(jù)首先經(jīng)過預(yù)處理，包括歸一化和去噪，以提高模型的訓練效率和準確性。

Xinput={P，V，A，TH，L，OBD}

（1）

3.1.2 特征提取與異常檢測

利用CNN對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進行特征提取，捕捉車輛行駛過程中的空間特征，如道路條件和車輛行為模式。隨后，RNN應(yīng)用于時間序列數(shù)據(jù)，以識別異常行為。

Fcnn=CNN{Xinput}

（2）

Frnn=RNN{Xinput}

（3）

3.1.3 路徑規(guī)劃優(yōu)化

智能路線規(guī)劃采用強化學習算法，通過與環(huán)境的交互學習最優(yōu)策略［4］。該算法考慮了實時交通數(shù)據(jù)和歷史行車數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)起點到目的地的最短路徑和最短時間。

Π*=argmaxπ∑Tt=1Rtcostt

（4）

式中：Π*——行駛策略；

Rt——在時間t獲得的回報；

costt——該時間步的成本。

3.1.4 調(diào)度計劃優(yōu)化

運輸調(diào)度計劃的優(yōu)化通過分析貨物運輸需求、車輛實時位置和交通狀況，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測不同調(diào)度策略的效果，并選擇最優(yōu)解［5］。

Schedule*=argminSchedule（Delay+Cost）

（5）

式中：Schedule*——調(diào)度計劃；

Delay——延遲；

Cost——成本。

3.1.5 應(yīng)急響應(yīng)系統(tǒng)

應(yīng)急響應(yīng)系統(tǒng)結(jié)合時間序列預(yù)測模型，預(yù)測交通事故、惡劣天氣等突發(fā)事件的概率和影響，實現(xiàn)快速響應(yīng)和資源優(yōu)化調(diào)配。

Risk=Predict（Event，Time）

（6）

式中：Risk——風險評估，Predict函數(shù)根據(jù)事件類型和時間進行預(yù)測。

本研究的智能分析與預(yù)警模塊通過上述方法，實現(xiàn)了對車輛行駛狀態(tài)的實時監(jiān)控、異常預(yù)警、路線規(guī)劃、調(diào)度優(yōu)化和應(yīng)急響應(yīng)，為提高貨運物流的安全性和效率提供了科學依據(jù)和技術(shù)支撐。

3.2 用戶界面（UI）模塊

UI模塊的前端界面利用HTML5、CSS3和JavaScript等現(xiàn)代Web技術(shù)構(gòu)建，輔以Vue.js等前端框架，實現(xiàn)了響應(yīng)式設(shè)計和動態(tài)用戶交互。后端服務(wù)采用Node.js輕量級框架來提供RESTful API接口，支持前后端分離的架構(gòu)模式，從而增強了系統(tǒng)的可維護性和可擴展性。用戶界面模塊實時監(jiān)控系統(tǒng)中的各個組件和設(shè)備的運行狀態(tài)，包括數(shù)據(jù)處理與存儲設(shè)備、傳感器設(shè)備、通信模塊等。運輸管理人員可以通過控制中心顯示設(shè)備隨時了解系統(tǒng)的整體運行情況［6］，及時發(fā)現(xiàn)和解決潛在問題，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。通過可視化界面、報表和圖表等形式，將處理后的數(shù)據(jù)直觀地展示給運輸管理人員。

智能分析與預(yù)警模塊將車輛行駛過程中的異常情況數(shù)據(jù)推送至用戶界面［7］，如急剎車、超速、疲勞駕駛等。一旦系統(tǒng)檢測到異常情況，用戶界面會發(fā)出警報并顯示相應(yīng)的預(yù)警信息，提醒運輸管理人員及時采取措施，避免事故發(fā)生。該系統(tǒng)已在申通快遞有限公司的物流車上進行實測，試驗地點位于廣西南寧市。平臺服務(wù)器根據(jù)采集到的數(shù)據(jù)分析車輛狀態(tài)，包括運行軌跡、車輛狀態(tài)及環(huán)境等參數(shù)信息。

4 結(jié)語

該系統(tǒng)集成了前沿硬件、深度學習算法、云計算服務(wù)和用戶友好界面的智能貨運物流安全預(yù)警系統(tǒng)，系統(tǒng)通過實時監(jiān)控和分析車輛狀態(tài)、路況和貨物情況，顯著提升了物流運輸?shù)陌踩院托?。系統(tǒng)采用高性能STM32MP135微處理器和FG150-AE 5G模組，確保了數(shù)據(jù)處理的準確性和通信的高速性，同時依托阿里云服務(wù)的強大后端支持，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的高效管理和安全存儲。通過深度學習技術(shù)的應(yīng)用，采用CNN和RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，使系統(tǒng)能夠精確識別異常行為并預(yù)測潛在風險。用戶界面（UI）模塊以其直觀的數(shù)據(jù)可視化功能，使運輸管理人員能夠快速、清晰地掌握實時運輸情況并做出及時決策。隨著技術(shù)的不斷進步，系統(tǒng)將持續(xù)優(yōu)化升級，以適應(yīng)不斷變化的物流環(huán)境，滿足更高的安全和效率要求，為物流行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和可持續(xù)發(fā)展貢獻力量。

參考文獻

［1］勵 益，王晨耀.新時代的智慧公安——警用大數(shù)據(jù)對重點高危車輛危險駕駛行為分析及預(yù)警技術(shù)［J］.中國高新科技，2020（9）：55-56.

［2］余永紀，薛秀麗，王鶴欽.基于物聯(lián)網(wǎng)的新能源汽車安全預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計［J］.科技與創(chuàng)新，2022（9）：10-12，16.

［3］成世龍，覃 喜.基于5G技術(shù)的物流車輛數(shù)據(jù)終端的設(shè)計與實現(xiàn)［J］.長江信息通信，2023（1）：148-150.

［4］張照生.交通約束下的行車最優(yōu)路徑規(guī)劃［D］.北京：清華大學，2014.

［5］任盈竹.基于大數(shù)據(jù)分析的智慧城市自動駕駛車流智能管理研究［D］.北京：北京郵電大學，2022.

［6］王 寧.面向大屏的圖表展示系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)［D］.西安：西安電子科技大學，2020.

［7］李桂燕.基于·NET的車輛遠程監(jiān)控管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)［D］.桂林：廣西師范大學，2016.