基于大數據的智能貨運物流安全預警系統的設計與實現

基金項目：

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

作者簡介：

成世龍（1981—），碩士，副教授，研究方向：電子應用技術。

摘要：文章提出了一種創新的智能貨運物流安全預警系統。該系統基于大數據技術，通過實時監控和分析車輛數據，全面提升了運輸過程的安全性與效率。系統綜合了數據采集、通信、處理與存儲、智能分析與預警等關鍵技術，實現了對貨運車輛的全面監控和管理，利用大數據分析算法深入挖掘潛在安全隱患，從而提升物流運輸的安全性和效率。

關鍵詞：大數據；安全預警系統；貨運物流；實時監控

中圖分類號：U492.3+2文獻標識碼：A 54 180 2

0 引言

在全球化經濟的推動下，物流運輸業的效率和安全性對整個供應鏈的順暢運作至關重要。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，影響企業信譽和客戶滿意度。傳統物流風險管理方法依賴于經驗判斷和定性分析，缺乏對大量數據的深入挖掘和實時監控，難以全面識別和預防潛在風險。大數據技術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據［1］，揭示潛在規律和風險因素，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據技術的智能貨運物流安全預警系統，能夠實時監控和分析車輛狀態［2］、路況和貨物情況，預測并預警潛在安全風險，從而提升物流運輸的安全性和效率。本文還將討論系統的實際應用價值、面臨的挑戰以及對物流行業數字化轉型的推動作用，旨在為物流行業提供一種科學、高效、智能化的風險管理解決方案，促進行業的安全性、高效性和可持續發展。

1 系統結構

本研究提出的智能貨運物流安全預警系統是一個綜合性的解決方案，實現了硬件與軟件的緊密集成。系統的設計著眼于提供一個高效、可靠的監控和管理平臺，以應對物流運輸中的復雜性和不確定性。系統架構由多個相互協作的模塊組成，如圖1所示，包括數據采集模塊、通信模塊、數據處理與存儲模塊、智能分析與預警模塊，以及用戶界面（UI）模塊。這些模塊共同構成完整的系統，能夠實現從數據收集到決策支持的全過程。

2 系統硬件設計

基于大數據分析的貨運物流運輸安全預警系統的硬件系統框圖主要包括以下幾個組成部分：數據采集模塊、通信模塊、數據處理與存儲模塊。

2.1 數據采集模塊

傳感器設備是貨運物流運輸安全預警系統的重要組成部分，用于實時采集貨運車輛、貨物等相關數據，包括車輛的GPS位置、速度、溫濕度等信息。見圖2。

數據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架構的高性能微處理器，設計用于滿足高數據處理和實時控制需求的嵌入式應用。其采用多核架構，集成Cortex-A7和Cortex-M4核心，提供強大的應用處理能力和實時任務響應。STM32MP135具備豐富的外設接口，包括I2C、SPI、UART、CAN、I2S、SDIO、以太網和視頻接口（如HDMI和MIPI DSI/CSI），支持廣泛的外設連接和數據通信，內置圖形和視頻處理能力，并能運行Linux等高級操作系統。還提供DDR內存接口、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提供全面的開發工具和STM32Cube軟件包支持，使得STM32MP135適用于工業自動化、智能家居、醫療設備、安全系統、多媒體和汽車電子等廣泛應用領域。

在本系統中設計了一個高效的數據采集系統，用于全面監控車輛的運行狀態。系統采用了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，實時收集貨箱內的環境數據。同時，MPU6050六軸運動處理組件也通過Ⅰ2C總線接入，提供車輛動態運動狀態信息。ATGM336H GPS模塊通過UART接口傳輸車輛定位數據；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和故障代碼。車載攝像頭負責捕獲車輛周圍的視頻數據，并通過以太網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據，從而減少了數據流量的傳輸，優化了系統的響應速度。

2.2 通信模塊

通信模塊配備了深圳廣和通公司生產的FG150-AE 5G模組，該模組專為滿足國內市場的5G通信需求而設計［3］。采用LGA封裝技術，FG150-AE模組兼容5G獨立組網（SA）和非獨立組網（NSA）兩種網絡架構，具備卓越的數據承載能力、快速的傳輸速率和低網絡延時。此外，該模組還向后兼容LTE和WCDMA制式，適用于多種應用場景，包括智能網關、工業監測、遠程醫療、無人機操作、以及虛擬現實與增強現實體驗。

FG150-AE模組內置了一個USB3.1超高速接口，支持最高10Gbps的數據傳輸速率。這一接口能夠用于執行數據傳輸、設備固件升級、軟件調試和AT命令的發送等任務。在設計數據終端時，將FG150-AE模組與STM32MP135的USB接口相連接，為實現高速數據傳輸提供了堅實的硬件支持。如圖3所示為FG150模塊接口參考設計圖。

2.3 數據處理與存儲

在該系統中，數據采集系統的后端數據處理與存儲解決方案采用了阿里云服務。為了實現高效的數據管理與安全存儲，選擇了阿里云的對象存儲服務（OSS），該服務以其高擴展性、持久性和靈活的訪問控制，適合存儲大規模非結構化數據。針對結構化數據的存儲和管理需求，數據處理與存儲模塊采用阿里云的關系型數據庫服務（RDS），該服務支持多種數據庫引擎，并提供自動化備份、數據恢復、監控和優化工具，以確保數據的安全性和高性能。

數據處理與存儲模塊整合阿里云的安全性特性，包括數據加密、身份認證和訪問控制，符合交通運輸行業的安全標準和合規性要求。利用阿里云的云監控服務（CloudMonitor），系統能夠實時監控云資源的使用情況和性能指標，確保系統的穩定運行。在成本效益方面，阿里云提供的靈活計費選項允許系統根據實際使用量來支付費用，從而優化成本管理。通過阿里云的控制臺和服務API，本系統能夠輕松集成和管理云資源，簡化了開發和運維工作。

3 系統軟件設計

3.1 智能分析與預警模塊

在本研究中，智能分析與預警模塊的開發著眼于應用深度學習技術，采用神經網絡算法，以實現對車輛行駛數據的高效分析與實時預警。該模塊采用卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），這兩種網絡結構分別針對空間特征學習和時間序列分析進行了優化。

3.1.1 數據輸入與預處理

模塊接收的數據輸入包括車輛的位置（P）、速度（V）、加速度（A）、環境溫濕度（TH）、光照強度（L）以及OBD數據（OBD）。這些輸入數據首先經過預處理，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對預處理后的數據進行特征提取，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應用于時間序列數據，以識別異常行為。

Fcnn=CNN{Xinput}

（2）

Frnn=RNN{Xinput}

（3）

3.1.3 路徑規劃優化

智能路線規劃采用強化學習算法，通過與環境的交互學習最優策略［4］。該算法考慮了實時交通數據和歷史行車數據，以實現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 調度計劃優化

運輸調度計劃的優化通過分析貨物運輸需求、車輛實時位置和交通狀況，利用神經網絡預測不同調度策略的效果，并選擇最優解［5］。

Schedule*=argminSchedule（Delay+Cost）

（5）

式中：Schedule*——調度計劃；

Delay——延遲；

Cost——成本。

3.1.5 應急響應系統

應急響應系統結合時間序列預測模型，預測交通事故、惡劣天氣等突發事件的概率和影響，實現快速響應和資源優化調配。

Risk=Predict（Event，Time）

（6）

式中：Risk——風險評估，Predict函數根據事件類型和時間進行預測。

本研究的智能分析與預警模塊通過上述方法，實現了對車輛行駛狀態的實時監控、異常預警、路線規劃、調度優化和應急響應，為提高貨運物流的安全性和效率提供了科學依據和技術支撐。

3.2 用戶界面（UI）模塊

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

智能分析與預警模塊將車輛行駛過程中的異常情況數據推送至用戶界面［7］，如急剎車、超速、疲勞駕駛等。一旦系統檢測到異常情況，用戶界面會發出警報并顯示相應的預警信息，提醒運輸管理人員及時采取措施，避免事故發生。該系統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。平臺服務器根據采集到的數據分析車輛狀態，包括運行軌跡、車輛狀態及環境等參數信息。

4 結語

該系統集成了前沿硬件、深度學習算法、云計算服務和用戶友好界面的智能貨運物流安全預警系統，系統通過實時監控和分析車輛狀態、路況和貨物情況，顯著提升了物流運輸的安全性和效率。系統采用高性能STM32MP135微處理器和FG150-AE 5G模組，確保了數據處理的準確性和通信的高速性，同時依托阿里云服務的強大后端支持，實現了數據的高效管理和安全存儲。通過深度學習技術的應用，采用CNN和RNN神經網絡算法，使系統能夠精確識別異常行為并預測潛在風險。用戶界面（UI）模塊以其直觀的數據可視化功能，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。隨著技術的不斷進步，系統將持續優化升級，以適應不斷變化的物流環境，滿足更高的安全和效率要求，為物流行業的數字化轉型和可持續發展貢獻力量。

參考文獻

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

［2］余永紀，薛秀麗，王鶴欽.基于物聯網的新能源汽車安全預警系統的設計［J］.科技與創新，2022（9）：10-12，16.

［3］成世龍，覃 喜.基于5G技術的物流車輛數據終端的設計與實現［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路徑規劃［D］.北京：清華大學，2014.

［5］任盈竹.基于大數據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設計與實現［D］.西安：西安電子科技大學，2020.

［7］李桂燕.基于·NET的車輛遠程監控管理系統的設計與實現［D］.桂林：廣西師范大學，2016.