物流车辆的监控方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及车辆监控系统技术领域，尤其涉及一种物流车辆的监控方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.物流行业迅速发展、广泛兴起，物流已经存在于日常生活中并且无处不在，整个物流过程中货物从供应商到消费者手中需要经过运输过程、装卸搬运过程、仓储过程、配送过程等；但是，近年来，物流运输车辆数目呈不断上升趋势，而与之配套的物流企业的管理水平整体来说还很低，运输效率低下、运输成本高等诸多问题也进一步暴露出来；同时车辆为移动装置，移动装置可能无法准确上报位置信息，降低了跟踪准确性。


技术实现要素：

3.有鉴于此，有必要针对运输效率低下、运输成本高、跟踪准确性低等的问题，提供一种物流车辆的监控方法、装置、设备及存储介质。
4.一种物流车辆的监控方法，所述物流车辆的监控方法包括以下步骤：
5.向车辆司机的客户端发送在途单，所述在途单至少包括订单编号、车牌号码、始发地信息、目的地信息、经停点信息；
6.根据所述在途单中的车牌号码，确定对应的车辆位置信息，以供根据所述车辆位置信息确定对应的物流车辆；
7.实时获取所述物流车辆的运输数据，并判断所述物流车辆是否按照物流运输轨迹进行运输；
8.若所述物流车辆按照所述物流运输轨迹进行运输，则根据所述目的地信息确定预设到货时间和预设场地地址，判断所述物流车辆是否在所述预设到货时间到达所述预设场地地址处；
9.若所述物流车辆在所述预设到货时间到达所述预设场地地址处，则采集签收凭证照片，并标记所述订单编号对应的物流调度结束。
10.在其中一个实施例中，所述根据所述在途单中的车牌号码，确定对应的车辆位置信息，以供根据所述车辆位置信息确定对应的物流车辆，包括：
11.基于预设的视频库抓取所述车牌号码对应的多张车辆图片，所述预设的视频库是通过视频监控停放车辆的场所所得到的；
12.将多张所述车辆图片输入至受损程度识别模型中，得到受损程度数值，并判断所述受损程度数值是否超过预设的受损阈值，所述受损程度识别模型采用深度学习方法训练得到；
13.若所述受损程度数值未超过预设的受损阈值，则在所述车辆图片中进行位置识别，得到车辆位置信息，并将所述车辆位置信息发送至车辆司机的客户端；
14.若所述受损程度数值超过预设的受损阈值，则发送更换车辆请求，以供对当前的
物流车辆进行更换。
15.在其中一个实施例中，实时获取所述物流车辆的运输数据，并判断所述物流车辆是否按照物流运输轨迹进行运输之前，还包括：
16.根据所述始发地信息和目的地信息，确定预设的运输时长，并生成多条匹配运输路线；
17.获取每条匹配运输路线的路况信息，并根据所述路况信息计算每条匹配运输路线的运输难度系数和运输成本；
18.根据所述经停点信息确定经停点地址和停留时长，以供所述物流车辆执行提货作业；
19.根据所述运输难度系数、所述运输成本、所述经停点地址和所述停留时长，从多条匹配运输路线中选择出最优的物流运输轨迹。
20.在其中一个实施例中，所述实时获取所述物流车辆的运输数据，包括：
21.向所述物流车辆的车载终端发送连接请求；
22.当所述连接请求通过后，获取所述物流车辆的实时经纬度信息；
23.根据所述实时经纬度信息确定所述物流车辆当前的位置坐标，并根据所述位置坐标进行地址解析，得到地址信息；
24.将所述地址信息显示在地图上，以供确定所述物流车辆的具体位置，并根据所述地图上的具体位置，生成所述物流车辆的实时运输轨迹。
25.在其中一个实施例中，判断所述物流车辆是否按照物流运输轨迹进行运输，包括：
26.若所述物流车辆未按照物流运输轨迹进行运输，则获取所述物流车辆的实时运输轨迹，并计算所述实时运输轨迹和所述物流运输轨迹之间的偏离度，得到偏离度结果；
27.判断所述偏离度结果是否大于预设的偏离度阈值，若是，则向所述物流车辆的车载终端发送报警信息。
28.在其中一个实施例中，将所述签收凭证上传至区块链网络中进行存储，根据时间或者所属区域中的任一因素对区块链中存储的签收凭证进行分类。
29.一种物流车辆的监控装置，所述物流车辆的监控装置包括：
30.发送模块，用于向车辆司机的客户端发送在途单，所述在途单至少包括订单编号、车牌号码、始发地信息、目的地信息、经停点信息；
31.确定模块，用于根据所述在途单中的车牌号码，确定对应的车辆位置信息，以供根据所述车辆位置信息确定对应的物流车辆；
32.第一判断模块，用于实时获取所述物流车辆的运输数据，并判断所述物流车辆是否按照物流运输轨迹进行运输；
33.第二判断模块，用于若所述物流车辆按照所述物流运输轨迹进行运输，则根据所述目的地信息确定预设到货时间和预设场地地址，判断所述物流车辆是否在所述预设到货时间到达所述预设场地地址处；
34.采集模块，用于若所述物流车辆在所述预设到货时间到达所述预设场地地址处，则采集签收凭证照片，并标记所述订单编号对应的物流调度结束。
35.在其中一个实施例中，所述第一判断模块，包括：
36.发送子模块，用于向所述物流车辆的车载终端发送连接请求；
37.获取子模块，用于当所述连接请求通过后，获取所述物流车辆的实时经纬度信息；
38.计算子模块，用于根据所述实时经纬度信息确定所述物流车辆当前的位置坐标，并根据所述位置坐标进行地址解析，得到地址信息；
39.生成子模块，用于将所述地址信息显示在地图上，以供确定所述物流车辆的具体位置，并根据所述地图上的具体位置，生成所述物流车辆的实时运输轨迹。
40.一种物流车辆的监控设备，所述物流车辆的监控设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述物流车辆的监控设备执行上述所述的物流车辆的监控方法的步骤。
41.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述的物流车辆的监控方法的步骤。
42.上述物流车辆的监控方法、装置、设备及存储介质，通过向车辆司机的客户端发送在途单，根据所述在途单中的车牌号码，确定对应的车辆位置信息，以供根据所述车辆位置信息确定对应的物流车辆，实时获取所述物流车辆的运输数据，并判断所述物流车辆是否按照物流运输轨迹进行运输，若所述物流车辆按照所述物流运输轨迹进行运输，则根据所述目的地信息确定预设到货时间和预设场地地址，判断所述物流车辆是否在所述预设到货时间到达所述预设场地地址处，若所述物流车辆在所述预设到货时间到达所述预设场地地址处，则采集签收凭证照片，并标记所述订单编号对应的物流调度结束；本发明预先了解物流车辆的车况，使得运输过程安全可靠；规划出最优的物流运输轨迹，降低运输成本，提高运输效率；及时了解物流运输的状态，从而提高物流运输的及时性和准确性。
附图说明
43.图1为本发明物流车辆的监控方法的第一个实施例示意图；
44.图2为本发明物流车辆的监控方法的第二个实施例示意图；
45.图3为本发明物流车辆的监控装置的第一个实施例示意图；
46.图4为本发明物流车辆的监控装置的第二个实施例示意图；
47.图5为本发明物流车辆的监控设备的一个实施例示意图。
具体实施方式
48.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
49.本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。
50.作为一个较好的实施例，如图1所示，一种物流车辆的监控方法，用于物流车辆的监控，该物流车辆的监控方法包括以下步骤：
51.步骤101、向车辆司机的客户端发送在途单，在途单至少包括订单编号、车牌号码、
始发地信息、目的地信息、经停点信息；
52.可以理解的是，本发明的执行主体可以为物流车辆的监控装置，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定。本发明实施例以服务器为执行主体为例进行说明。
53.本实施例中，运输管理系统，英文缩写“tms”，是一种“供应链”分组下的(基于网络的)操作软件。它能通过多种方法和其他相关的操作一起提高物流的管理能力；包括管理装运单位，指定企业内、国内和国外的发货计划，管理运输模型、基准和费用，维护运输数据，生成提单，优化运输计划，选择承运人及服务方式，招标和投标，审计和支付货运账单，处理货损索赔，安排劳力和场所，管理文件(尤其当国际运输时)和管理第三方物流。主要包括调度管理、车辆管理、配件管理、油耗管理、费用结算、人员管理、资源管理等模块，供应商向运输管理系统递交运输请求，运输管理系统根据运输请求生成在途单，在途单订单提交后，订单状态为已下单。
54.步骤102、根据在途单中的车牌号码，确定对应的车辆位置信息，以供根据车辆位置信息确定对应的物流车辆；
55.本实施例中，该步骤的目的是告知车辆司机该在途单需驾驶的物流车辆的信息，车辆司机通过手机号获取验证码登录，登录小程序后，车辆司机能看到当前在途单信息，该在途单包括车牌号码，例如车牌号为“赣aq0021”，订单编号为“w21090600000002”；在一个实施例中，步骤102包括：
56.步骤1021、基于预设的视频库抓取车牌号码对应的多张车辆图片，预设的视频库是通过视频监控停放车辆的场所所得到的；
57.具体的，视频监控实时对停放车辆的场所进行监控，实时记录下车辆的进出场所信息，服务器确定车牌号码后，先从预设的视频库中确定该车辆号码对应的物流车辆是否停放在场所中，若在，则抓取多张车辆图片，并执行步骤1022。
58.步骤1022、将多张车辆图片输入至受损程度识别模型中，得到受损程度数值，并判断受损程度数值是否超过预设的受损阈值，受损程度识别模型采用深度学习方法训练得到；
59.具体的，该步骤的目的是确定物流车辆是否适合出车，训练受损程度识别模型的训练样本包括各个部位的各种损伤程度的图片。在训练受损程度识别模型的过程中，受损程度识别模型不断学习各个部位的各种损伤程度的特征。当受损程度识别模型训练好后，能判定各个部位的损伤程度，并输出各个部位的受损程度数值。后续便于判断受损程度数值是否超过预设的受损阈值，若未超过则执行步骤1023，若超过则执行步骤1024。
60.步骤1023、若受损程度数值未超过预设的受损阈值，则在车辆图片中进行位置识别，得到车辆位置信息，并将车辆位置信息发送至车辆司机的客户端；
61.具体的，位置识别用于确定物流车辆所停的位置，对车辆图片进行文字提取，以得到车辆位置信息，车辆位置信息包括停车位编号，服务器将车辆位置信息发送至车辆司机的客户端，以提醒车辆司机去该停车位编号去驾驶对应的物流车辆。
62.步骤1024、若受损程度数值超过预设的受损阈值，则发送更换车辆请求，以供对当前的物流车辆进行更换。
63.具体的，物流车辆更换后，向车辆司机发送更换提醒，并向车辆司机发送更换后的车牌号码，以提醒车辆司机物流车辆更换，采用新的物流车辆执行运输作业。
64.步骤103、实时获取物流车辆的运输数据，并判断物流车辆是否按照物流运输轨迹进行运输；
65.本实施例中，运输过程是指通过交通工具使人或者物品发生空间位移和时间转移的过程。运输过程消耗的时间和成本在物流全程中占有相当大的比重，是物流全程中的一个非常重要的过程。从供应商到目的地地址处之间距离一般比较大、货运量大、运输时间长、沿途路况复杂，导致很多货物在运输过程中发生丢失、损坏、变质、被盗。因此，需要加强运输过程中的物流车辆的监管，以保障物流车辆内的货物；物流车辆的运输数据至少包括实时车辆位置，通过将实时车辆位置和物流运输轨迹进行一致性对比来判断物流车辆是否偏航
66.在一个实施例中，物流车辆按照物流运输轨迹进行运输具体过程如步骤1031-步骤1034所示。
67.步骤1031、向物流车辆的车载终端发送连接请求；
68.具体的，车载终端一般隐秘地安装在各种车辆内，车载终端设备主要由车载视频服务器、lcd触摸屏、外接摄像机、通话手柄、汽车防盗器等各种外接设备组成。车载终端集成定位，通信、汽车行驶记录仪等多项功能，具有强大的业务调度功能和数据处理能力。运输管理系统和物流车辆的车载终端之间连接通道。
69.步骤1032、当连接请求通过后，获取物流车辆的实时经纬度信息；
70.具体的，物流车辆的车载终端通过连接请求后，运输管理系统和物流车辆的车载终端之间连通，根据车载终端对物流车辆进行定位，获取物流车辆的实时经纬度信息，经纬度是经度与纬度的合称组成一个坐标系统，称为地理坐标系统，它是一种利用三度空间的球面来定义地球上的空间的球面坐标系统，能够标示地球上的任何一个位置。
71.步骤1033、根据实时经纬度信息确定物流车辆当前的位置坐标，并根据位置坐标进行地址解析，得到地址信息；
72.具体的，将获取的实时经纬度信息转化为位置坐标，其中位置坐标包括可以为该经度值和纬度值的组合，除此之外，该位置坐标还可以其他形式，比如球坐标值(r，θ，φ)，三维坐标值(x,y,z)等，对此，本文不予限制；位置坐标确定后，根据位置坐标进行地址解析，同样地，地址解析的方式可以有多种，对此，本文不予限制；一种实现方式中，通过调用地理坐标拾取工具来实现该地址解析，通过位置坐标确定物流车辆当前的实时位置，即得到地址信息。
73.步骤1034、将地址信息显示在地图上，以供确定物流车辆的具体位置，并根据地图上的具体位置，生成物流车辆的实时运输轨迹。
74.具体的，服务器在地址信息显示在地图上，地图可以为电子地图，电子地图是地图制作和应用的一个系统，是由电子计算机控制所生成的地图，是基于数字制图技术的屏幕地图，是可视化的实地图；当物流车辆的具体位置在电子地图上可视化后，根据地址信息可以判断物流车辆在什么时间什么位置，会形成一条路线，即物流车辆的实时运输轨迹。
75.在一个实施例中，物流车辆未按照物流运输轨迹进行运输具体过程如步骤1035-步骤1036所示。
76.步骤1035、若物流车辆未按照物流运输轨迹进行运输，则获取物流车辆的实时运输轨迹，并计算实时运输轨迹和物流运输轨迹之间的偏离度，得到偏离度结果；
77.具体的，当物流车辆未按照物流运输轨迹进行运输时，说明物流车辆存在偏航行为，服务器获取物流车辆的实时运输轨迹，将实时运输轨迹和物流运输轨迹进行对比，并计算实时运输轨迹和物流运输轨迹之间的偏离度，需要确定在实时运输轨迹与物流运输轨迹之间可能存在的轨迹交叉点集；当确定了所有的轨迹交叉点之后，就可以采用等分面积求和的方法来计算二者之间所包围的面积，再计算偏离面积之累计和，在根据偏离面积计算偏离度，偏离度等于偏离面积之累计和除以偏离度计算的基准面积，计算的基准面积预先确定好，以得到偏离度结果；通过偏离度的计算，可以快速准确的对实时运输轨迹和物流运输轨迹进行判断。
78.步骤1036、判断偏离度结果是否大于预设的偏离度阈值，若是，则向物流车辆的车载终端发送报警信息。
79.具体的，服务器判断偏离度结果是否大于预设的偏离度阈值，如果偏离度结果大于预设的偏离度阈值，说明物流车辆严重偏离物流运输轨迹，则向物流车辆的车载终端发送报警信息，以防止异常情况的发生，例如防止公车私用、拉私活等现象发生。
80.步骤104、若物流车辆按照物流运输轨迹进行运输，则根据目的地信息确定预设到货时间和预设场地地址，判断物流车辆是否在预设到货时间到达预设场地地址处；
81.本实施例中，当物流车辆按照物流运输轨迹进行运输时，说明物流车辆的运输过程未出现异常，服务器根据目的地信息确定预设到货时间和预设场地地址，预设到货时间为在在途单中预先计算好的物料车辆到达目的地地址处的时间，预设场地地址为在在途单中预先确定好的目的地地址，根据物流车辆的实时数据，判断物流车辆是否在预设到货时间到达预设场地地址处，若物流车辆在预设到货时间到达预设场地地址处，说明车辆司机按时完成运输任务，则执行步骤105。
82.步骤105、若物流车辆在预设到货时间到达预设场地地址处，则采集签收凭证照片，并标记订单编号对应的物流调度结束。
83.本实施例中，当物流车辆在预设到货时间到达预设场地地址处后，司机将送货清单给客户，做卸车操作，同步地车辆司机在客户端上点击“开始卸货”，卸车后，客户核对货物在收货单上签字，车辆司机上传签收凭证照片，同时需要填写货物的重量、体积、内件数量等基础信息，服务器根据签收凭证照片，确定物流调度结束；将签收凭证上传至区块链网络中进行存储，根据时间或者所属区域中的任一因素对区块链中存储的签收凭证进行分类，由于区块链技术具有不可篡改性使得信息的真实性得到了保证，从而实现确认信息的准确来源，保证签收凭证可追溯性。
84.本发明实施例中，通过向车辆司机的客户端发送在途单，根据在途单中的车牌号码，确定对应的车辆位置信息，以供根据车辆位置信息确定对应的物流车辆，实时获取物流车辆的运输数据，并判断物流车辆是否按照物流运输轨迹进行运输，若物流车辆按照物流运输轨迹进行运输，则根据目的地信息确定预设到货时间和预设场地地址，判断物流车辆是否在预设到货时间到达预设场地地址处，若物流车辆在预设到货时间到达预设场地地址处，则采集签收凭证照片，并标记订单编号对应的物流调度结束；本发明预先了解物流车辆的车况，使得运输过程安全可靠；规划出最优的物流运输轨迹，降低运输成本，提高运输效率；及时了解物流运输的状态，从而提高物流运输的及时性和准确性。
85.请参阅图2，本发明实施例中物流车辆的监控方法的第二个实施例包括：
86.步骤201、根据始发地信息和目的地信息，确定预设的运输时长，并生成多条匹配运输路线；
87.本实施例中，服务器获取在途单中的始发地信息和目的地信息，始发地信息包括始发地地址、始发地发车时间、始发地联系人等信息，目的地信息包括目的地地址、目的地到达时间、目的地联系人等信息，始发地发车时间和目的地到达时间之间的时间差为预设的运输时长，根据该预设的运输时长，在始发地地址和目的地地址之间存在多条匹配运输路线，匹配运输路线为物流车辆从始发地地址处出发到达目的地地址处行驶的路线，例如始发地地址为“天津市(津)市辖区和平区摩天轮”，目的地地址为“上海市(沪)市辖区青浦区盈港东路6679号”。
88.步骤202、获取每条匹配运输路线的路况信息，并根据路况信息计算每条匹配运输路线的运输难度系数和运输成本；
89.本实施例中，交通拥堵问题已经在中国各大城市日益凸显，最好的解决方法已经不是无限制地修建或扩建道路缓解交通拥堵，而是要发展智能交通.作为智能交通的一个领域，路况信息的实时获取显得尤为重要。通过图像处理与模式识别等信息处理技术手段进行路况信息的实时采集，对当前道路拥堵状况做出真实、准确地描述，是智能交通系统(its)中最基本和最重要的工作。例如在分析每条匹配运输路线的路况信息时，在智能交通系统中获取该条匹配运输路线该时间段的拥堵情况，同时结合天气预报，判断该条匹配运输路线经过的地区的天气对运输的影响，并根据拥堵情况和天气情况判断运输难度系数和运输成本，例如天气预报为晴天且道路畅通，运输难度系数越小，运输成本越低；相应的，天气预报为大雨且道路拥堵，运输难度系数越大，运输成本越大；运输企业在一定时间内完成一定客货运输量的全部费用支出，称该期运输总成本。
90.步骤203、根据经停点信息确定经停点地址和停留时长，以供物流车辆执行提货作业；
91.本实施例中，经停点地址为供应商供货的地址，车辆司机需要从始发地地址先驾驶至供应商供货的地址，当车辆司机到达后，在客户端上点击“确认到车”，停留时长为车辆司机在供应商供货的地址处执行提货作业的时长；装车过程中，车辆司机根据订单明细核对无误后点击开始提货，提货完成需要上传核对电子凭证，若装车数量与订单数量不一致，系统自动跳到订单异常上报界面，车辆司机做异常上报，系统自动提交发车提货。
92.步骤204、根据运输难度系数、运输成本、经停点地址和停留时长，从多条匹配运输路线中选择出最优的物流运输轨迹。
93.本实施例中，最优的物流运输轨迹为最终确定的运输路线，运输路线是指具有一定长度、方向和质量标准，供车辆运行的各种等级公路和城市道路的总成，服务器根据运输难度系数、运输成本、经停点地址和停留时长，从多条匹配运输路线中选择出最优的物流运输轨迹，实现运输和配送等物流运营全过程的智能调度和优化，为客户提供高效、高质量、低成本的个性化与专业化物流服务，提高物流资源利用率。
94.本发明实施例中，根据始发地信息和目的地信息，确定预设的运输时长，并生成多条匹配运输路线，获取每条匹配运输路线的路况信息，并根据路况信息计算每条匹配运输路线的运输难度系数和运输成本，根据经停点信息确定经停点地址和停留时长，以供物流车辆执行提货作业，根据运输难度系数、运输成本、经停点地址和停留时长，从多条匹配运
输路线中选择出最优的物流运输轨迹；本发明通过根据始发地和目的地选择出最优的物流运输轨迹，降低运输成本，提高运输效率。
95.请参阅图3，在一个实施例中，提出了一种物流车辆的监控装置，物流车辆的监控装置包括：
96.发送模块301，用于向车辆司机的客户端发送在途单，在途单至少包括订单编号、车牌号码、始发地信息、目的地信息、经停点信息；
97.确定模块302，用于根据在途单中的车牌号码，确定对应的车辆位置信息，以供根据车辆位置信息确定对应的物流车辆；
98.第一判断模块303，用于实时获取物流车辆的运输数据，并判断物流车辆是否按照物流运输轨迹进行运输；
99.第二判断模块304，用于若物流车辆按照物流运输轨迹进行运输，则根据目的地信息确定预设到货时间和预设场地地址，判断物流车辆是否在预设到货时间到达预设场地地址处；
100.采集模块305，用于若物流车辆在预设到货时间到达预设场地地址处，则采集签收凭证照片，并标记订单编号对应的物流调度结束。
101.请参阅图4，本发明实施例中物流车辆的监控装置的第二个实施例，上述第一判断模块303，具体包括：
102.发送子模块3031，用于向物流车辆的车载终端发送连接请求；
103.获取子模块3032，用于当连接请求通过后，获取物流车辆的实时经纬度信息；
104.计算子模块3033，用于根据实时经纬度信息确定物流车辆当前的位置坐标，并根据位置坐标进行地址解析，得到地址信息；
105.生成子模块3034，用于将地址信息显示在地图上，以供确定物流车辆的具体位置，并根据地图上的具体位置，生成物流车辆的实时运输轨迹。
106.本发明实施例中，通过向车辆司机的客户端发送在途单，根据在途单中的车牌号码，确定对应的车辆位置信息，以供根据车辆位置信息确定对应的物流车辆，实时获取物流车辆的运输数据，并判断物流车辆是否按照物流运输轨迹进行运输，若物流车辆按照物流运输轨迹进行运输，则根据目的地信息确定预设到货时间和预设场地地址，判断物流车辆是否在预设到货时间到达预设场地地址处，若物流车辆在预设到货时间到达预设场地地址处，则采集签收凭证照片，并标记订单编号对应的物流调度结束；本发明预先了解物流车辆的车况，使得运输过程安全可靠；规划出最优的物流运输轨迹，降低运输成本，提高运输效率；及时了解物流运输的状态，从而提高物流运输的及时性和准确性。
107.上面图3-4从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的物流车辆的监控装置进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中物流车辆的监控设备进行详细描述。
108.图5是本发明实施例提供的一种物流车辆的监控设备的结构示意图，该物流车辆的监控设备500可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(central processing units，cpu)510(例如，一个或一个以上处理器)和存储器520，一个或一个以上存储应用程序533或数据532的存储介质530(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器520和存储介质530可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质530的
程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对物流车辆的监控设备500中的一系列指令操作。更进一步地，处理器510可以设置为与存储介质530通信，在物流车辆的监控设备500上执行存储介质530中的一系列指令操作。
109.物流车辆的监控设备500还可以包括一个或一个以上电源540，一个或一个以上有线或无线网络接口550，一个或一个以上输入输出接口560，和/或，一个或一个以上操作系统531，例如windows serve，mac os x，unix，linux，freebsd等等。本领域技术人员可以理解，图5示出的物流车辆的监控设备结构并不构成对本技术提供的物流车辆的监控设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
110.一种物流车辆的监控设备以实现以下物流车辆的监控方法，所述物流车辆的监控方法包括以下步骤：
111.向车辆司机的客户端发送在途单，所述在途单至少包括订单编号、车牌号码、始发地信息、目的地信息、经停点信息；
112.根据所述在途单中的车牌号码，确定对应的车辆位置信息，以供根据所述车辆位置信息确定对应的物流车辆；
113.实时获取所述物流车辆的运输数据，并判断所述物流车辆是否按照物流运输轨迹进行运输；
114.若所述物流车辆按照所述物流运输轨迹进行运输，则根据所述目的地信息确定预设到货时间和预设场地地址，判断所述物流车辆是否在所述预设到货时间到达所述预设场地地址处；
115.若所述物流车辆在所述预设到货时间到达所述预设场地地址处，则采集签收凭证照片，并标记所述订单编号对应的物流调度结束。
116.在一个实施例中，所述根据所述在途单中的车牌号码，确定对应的车辆位置信息，以供根据所述车辆位置信息确定对应的物流车辆，包括：
117.基于预设的视频库抓取所述车牌号码对应的多张车辆图片，所述预设的视频库是通过视频监控停放车辆的场所所得到的；
118.将多张所述车辆图片输入至受损程度识别模型中，得到受损程度数值，并判断所述受损程度数值是否超过预设的受损阈值，所述受损程度识别模型采用深度学习方法训练得到；
119.若所述受损程度数值未超过预设的受损阈值，则在所述车辆图片中进行位置识别，得到车辆位置信息，并将所述车辆位置信息发送至车辆司机的客户端；
120.若所述受损程度数值超过预设的受损阈值，则发送更换车辆请求，以供对当前的物流车辆进行更换。
121.在一个实施例中，实时获取所述物流车辆的运输数据，并判断所述物流车辆是否按照物流运输轨迹进行运输之前，还包括：
122.根据所述始发地信息和目的地信息，确定预设的运输时长，并生成多条匹配运输路线；
123.获取每条匹配运输路线的路况信息，并根据所述路况信息计算每条匹配运输路线的运输难度系数和运输成本；
124.根据所述经停点信息确定经停点地址和停留时长，以供所述物流车辆执行提货作
业；
125.根据所述运输难度系数、所述运输成本、所述经停点地址和所述停留时长，从多条匹配运输路线中选择出最优的物流运输轨迹。
126.在一个实施例中，所述实时获取所述物流车辆的运输数据，包括：
127.向所述物流车辆的车载终端发送连接请求；
128.当所述连接请求通过后，获取所述物流车辆的实时经纬度信息；
129.根据所述实时经纬度信息确定所述物流车辆当前的位置坐标，并根据所述位置坐标进行地址解析，得到地址信息；
130.将所述地址信息显示在地图上，以供确定所述物流车辆的具体位置，并根据所述地图上的具体位置，生成所述物流车辆的实时运输轨迹。
131.在一个实施例中，判断所述物流车辆是否按照物流运输轨迹进行运输，包括：
132.若所述物流车辆未按照物流运输轨迹进行运输，则获取所述物流车辆的实时运输轨迹，并计算所述实时运输轨迹和所述物流运输轨迹之间的偏离度，得到偏离度结果；
133.判断所述偏离度结果是否大于预设的偏离度阈值，若是，则向所述物流车辆的车载终端发送报警信息。
134.在一个实施例中，将所述签收凭证上传至区块链网络中进行存储，根据时间或者所属区域中的任一因素对区块链中存储的签收凭证进行分类。
135.本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行以下物流车辆的监控方法，所述物流车辆的监控方法包括以下步骤：
136.向车辆司机的客户端发送在途单，所述在途单至少包括订单编号、车牌号码、始发地信息、目的地信息、经停点信息；
137.根据所述在途单中的车牌号码，确定对应的车辆位置信息，以供根据所述车辆位置信息确定对应的物流车辆；
138.实时获取所述物流车辆的运输数据，并判断所述物流车辆是否按照物流运输轨迹进行运输；
139.若所述物流车辆按照所述物流运输轨迹进行运输，则根据所述目的地信息确定预设到货时间和预设场地地址，判断所述物流车辆是否在所述预设到货时间到达所述预设场地地址处；
140.若所述物流车辆在所述预设到货时间到达所述预设场地地址处，则采集签收凭证照片，并标记所述订单编号对应的物流调度结束。
141.在一个实施例中，所述根据所述在途单中的车牌号码，确定对应的车辆位置信息，以供根据所述车辆位置信息确定对应的物流车辆，包括：
142.基于预设的视频库抓取所述车牌号码对应的多张车辆图片，所述预设的视频库是通过视频监控停放车辆的场所所得到的；
143.将多张所述车辆图片输入至受损程度识别模型中，得到受损程度数值，并判断所述受损程度数值是否超过预设的受损阈值，所述受损程度识别模型采用深度学习方法训练得到；
144.若所述受损程度数值未超过预设的受损阈值，则在所述车辆图片中进行位置识别，得到车辆位置信息，并将所述车辆位置信息发送至车辆司机的客户端；
145.若所述受损程度数值超过预设的受损阈值，则发送更换车辆请求，以供对当前的物流车辆进行更换。
146.在一个实施例中，实时获取所述物流车辆的运输数据，并判断所述物流车辆是否按照物流运输轨迹进行运输之前，还包括：
147.根据所述始发地信息和目的地信息，确定预设的运输时长，并生成多条匹配运输路线；
148.获取每条匹配运输路线的路况信息，并根据所述路况信息计算每条匹配运输路线的运输难度系数和运输成本；
149.根据所述经停点信息确定经停点地址和停留时长，以供所述物流车辆执行提货作业；
150.根据所述运输难度系数、所述运输成本、所述经停点地址和所述停留时长，从多条匹配运输路线中选择出最优的物流运输轨迹。
151.在一个实施例中，所述实时获取所述物流车辆的运输数据，包括：
152.向所述物流车辆的车载终端发送连接请求；
153.当所述连接请求通过后，获取所述物流车辆的实时经纬度信息；
154.根据所述实时经纬度信息确定所述物流车辆当前的位置坐标，并根据所述位置坐标进行地址解析，得到地址信息；
155.将所述地址信息显示在地图上，以供确定所述物流车辆的具体位置，并根据所述地图上的具体位置，生成所述物流车辆的实时运输轨迹。
156.在一个实施例中，判断所述物流车辆是否按照物流运输轨迹进行运输，包括：
157.若所述物流车辆未按照物流运输轨迹进行运输，则获取所述物流车辆的实时运输轨迹，并计算所述实时运输轨迹和所述物流运输轨迹之间的偏离度，得到偏离度结果；
158.判断所述偏离度结果是否大于预设的偏离度阈值，若是，则向所述物流车辆的车载终端发送报警信息。
159.在一个实施例中，将所述签收凭证上传至区块链网络中进行存储，根据时间或者所属区域中的任一因素对区块链中存储的签收凭证进行分类。
160.本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
161.所述领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
162.所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机
设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
163.以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。