一种大宗物料的高信用保障机制物联网构建方法

摘要

本发明应用于工农大宗物料的车、货、场的管理；本发明通过建立多台品管机器人和物管机器人组合进行卡口控制，确保空间区域管理货流和货物价值流动相符合，进而对其进行管理的方法；机器人对物理区品管机器人和物管机器人的运用是物联网管理的基础和核心，是标准化和数字化全程可溯源的高信用保障机制的在线管理。在数字网络空间中运行数据存于场景数据库中，通过业务信息将关联的货物信息和场景信息按照流程环节产生的数据进行哈希运算并将其值记录于区块链，区块链通过区中心化信任机制将记录该哈希值的账本同步于各分布式账本中，可对问题产生位置进行溯源，以便对其进行纠正，区块链的建立为大宗物料数据环境中高信用保障的管理机制。

说明书

技术领域

本发明应用于工农大宗物料的车、货、场的管理；本发明通过建立多台品管机器人和物管机器人组合进行卡口控制，确保空间区域管理货流和货物价值流动相符合，进而对其进行管理的方法；机器人对物理区品管机器人和物管机器人的运用是物联网管理的基础和核心，是标准化和数字化全程可溯源的高信用保障机制的在线管理。在数字网络空间中运行数据存于场景数据库中，通过业务信息将关联的货物信息和场景信息按照流程环节产生的数据进行哈希运算并将其值记录于区块链，区块链通过区中心化信任机制将记录该哈希值的账本同步于各分布式账本中，可对问题产生位置进行溯源，以便对其进行纠正，区块链的建立为大宗物料数据环境中高信用保障的管理机制。

背景技术

大宗物料具备价值量大，运输途中易发生丢失、污染、替换货相关问题，人们往往是通过派人跟车或加装GPS或交通枢纽处设立岗亭进行管理，但这些方法仅仅是对车辆进行管理，不能对货物进行全要素信息的全程可溯源管理。对车管理与对货管理存在本质差别。

相关技术的深度发展，大型三维信息的精确采集，为货流管理提供了必要前提。

互联网、区块链、人工智能、云计算技术的日益成熟为应用提供了必要的基础。

发明内容

本发明解决的技术问题在于：对物流中的货物和车辆进行数据采集，将数据划分为货物、业务、场景（多方服务引导机制）三个层次，对每个层次的数据形态和结构进行规范，对货物相关信息模式识别，并将所有数据关联区块链。

货物数据由车辆三维信息、货物色彩信息、粒度信息、重量信息、品质信息、车辆关联信息及相关特征识别，以及溯源信息组成，将现实中的货物与虚拟数据中的货物建立一一对应关系，打通虚拟与现实的连接。

业务数据由用户信息、保障执行体制、契约要素及变动条款、时效和费用结算组成。

场景数据是包含用户、自主终端、管理者用户通过前端网络连接程序，实现与物联网的互动，场景数据实现信息生产及解决信息不对称问题，实现多个主体之间的协作信任与一致行动。

域控管理是拟定一个空间区域，设定多台品管机器人和物管机器人组合进行卡口控制，确保空间区域管理货流和货物价值流动相符合，是大宗物料物理环境中的高信用保障的管理机制。

数据关联区块链，货物、业务、场景等数据和信息上链，数据全程可溯源，在数字网络空间中建立了高信用保障的管理机制。

为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案。

（1）通过车与货信息采集及采集信息的模式识别，实现对车辆和货物认知和监管；首先通过机器人对货物数据采集识别实现对货物的识别，即通过三维全息扫描对车辆的形状、货物形状采集，对所采集数据特征进行识别计算出货物纹路和体积，通过称量传感器采集重量数据，对比空车重量计算出货物重量，根据重量数据和体积数据对货物的密度进行计算和品类进行识别，通过品管机器人实现实时在线采样、制样、元素检测，并对其生成数据分析形成品质信息，对相关联数据采取模式识别和对比，通过对比结果实现品质和物流溯源管理，采集数据和识别信息按照文件类型分布式保存在不同的数据库文件中，货物证书中的相关数据和信息按类型统一保存在多个分布式数据库中，信息系统和用户根据自身授权情况全部或部分提取、显示、分析和操作数据文件中的数据，并实现数据文件与数据文件各个部分即人与人、业务与业务、车辆与车辆、货物与货物的信息互动。

（2）建立统一的互联网之上的开放的分布式云服务物联网平台，平台拟定多种类型的主体，主体以客户端或服务终端形态与物联网平台连接，只有主体有权力为物联网平台提供数据和使用物联网平台数据。平台主体包括用户、自主终端、管理者。用户包括买方、卖方、物流服务方，用户通过物联网平台下载用户APP、注册用户、以及按照其相对应的角色权限在物联网平台上从事相应活动。自主终端包括大宗物料品质管理智能机器人简称品管机器人、物料管理智能机器人简称物管机器人，品管机器人和物管机器人均独立自主工作；品管机器人负责大宗物料品质鉴定和品质保障，机器人独自对运输中的大宗物料物料进行取样、制样和在线指标检测分析联动管理，数据上链，进而获得对车和大宗货物的三维信息、重量、成分、品质、粒径、体积、比重、货物色彩信息、车辆关联信息及相关特征识别信息；机器人自主工作不允许人为干预，无盲区随机采样无系统性偏倚，平台化管理，客观、公平、公正。物管机器人负责货物流通监管，通过机器人对车辆和所载物品扫描获得对车和大宗货物的三维信息、重量、体积、比重、粒径、货物色彩信息、车辆关联信息及相关特征识别信息，进而对仓储、物流中的大宗物料进行管理和溯源。管理者包括系统管理者、行政管理者、功能管理者。管理者作为系统内的角色，对系统内部进行运行、维护和管理，对系统外部进行对接和服务。初始业务数据来自物联网自身设立的电商平台或第三方网上大宗物料交易中心。物联网服务数据选择性的提供给电商平台或第三方网上大宗物料交易中心以保障交易的进行。用户根据自身需求对大宗商品进行买卖及相应的服务时，需要具备合规的身份和交易保障执行的体制以确保交易的正常运行，买卖行为需要对契约要素进行规定，同时也需要对契约要素的变动进行约定，需要对契约执行起止时间范围进行规定，同时也需要对执行过程中结算金额多少和结算时间进行约定，所有这些构成业务数据形貌。

（3）智能合约中用户、自主终端、管理者用户的各个主体通过终端程序连接专有网络接口实现与物联网的连接，物联网将各种主体通过智能合约连接到一起实现互动，形成相应的场景，场景为各个主体的关联提供了必要的手段和条件，实现信息生产及解决信息不对称问题，实现多个主体之间的协作信任与一致行动。

（4）机器人自主终端将业务中的车辆与货物各方面信息数字化，再通过标准化规范化这些数据生成货物证书，货物证书的识别信息和对比信息对车辆的业务进行分析、流动进行管理，对比信息关联业务逻辑；将车辆与货物的识别信息与业务信息和主体信息关联，分析对比不同时间、不同地点的同一辆车和同一个业务的行为，实现通行管理以达成货流管理的目的；在货流管理中货物证书充当了令牌的作用，车辆依托令牌进行关卡通行认证。货物证书是货物特征的全部数字信息，涵盖了业务、货物和各主体的特征；货物证书管理包括制证和验证，制证是货物证书的全要素数据采集、特征识别和存储，制证过程包括空车制证和车带货制证，制证中通过三维传感器对车辆和货物三维图像信息采集数据和特征识别信息是车纹，车纹是检验车辆和货物的重要信息，制证数据包含车纹、重量、成分、品质、粒径、体积、比重、货物色彩信息、车辆关联信息及相关特征识别信息。验证包括货物证书的查询和对比，车纹及其他相关信息对比用以确定货物唯一性；车数据、业务数据和主体数据关联；相同时间不同车辆或不同时间同一车辆的复合特征均存在差异；通过货物证书分析对比不同时间、不同地点的同一辆车的行为，进而得出车辆和货物的业务逻辑。以货物证书为令牌，对货物车辆进行物流通行管理；令牌管理通过创建货物证书、识别车和货、车的行为与业务逻辑进行关联，通过道路关口设置品管机器人和物管机器人，进行通行管理以达成货流管理的目的。域控管理是拟定一个空间区域，设定多台品管机器人和物管机器人组合进行卡口控制，确保空间区域管理货流和货物价值流动相符合，进而对其进行管理的方法；域控管理包括进域管理、出域管理、过域管理。品管机器人和物管机器人的运用是物联网管理的基础和核心，是大宗物料物理环境中的高信用保障的管理机制。

（5）货物和车辆在域中运行，机器人智能终端对车和货的属性数据进行采集、识别和管理并将数字化信息提供给后台管理服务器；物联网从电商平台、大宗物料交易中心获取业务，业务以智能合约的方式存于业务服务器，智能合约与电商平台、大宗物料交易中心的合同一一对应、实时对照，智能合约与货物和场景关联作用；平台网络上各主体间通过用户APP、机器人智能终端程序、管理者终端程序与场景服务器连接，各主体间通过业务产生的关联形成场景，场景数据实时互动全程可溯源，在数字网络空间中运行数据存于场景数据库中，通过业务信息将关联的货物信息和场景信息按照流程环节产生的数据进行哈希运算并将其值记录于区块链，区块链通过区中心化信任机制将记录该哈希值的账本同步于分布式账本中，当数据由于系统故障、病毒、黑客篡改等情况发生变化，区块链通过对分布式账本哈希值的对比就会发现哪里出现问题，并可对其问题产生位置进行溯源，以对其进行纠正，区块链的建立为大宗物料数据环境中高信用保障的管理机制。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

1、本发明通过对业务、货物、场景全方位管理实现对物联网的管理；

2、本发明采用人工智能技术和机器人技术，实现大宗物料物理环境中高信用保障的管理机制；

3、本发明通过区块链的应用实现大宗物料数据环境中高信用保障的管理机制。

附图说明

图1 是货物证书内容结构示意图。

图2是货物证书制证示意图。

图3 是 货物证书验证示意图。

图4是数字令牌和车辆示意图。

图5是基于域控令牌管理示意图。

具体实施方式

为了更详细的解释本专利所提出的货物证书结构及应用方法，以下结合附图对本发明进行详细阐述。附图及所描述的实例仅仅是用以解释本发明的设计，并不用于限定本发明。

如图1所示，货物证书1由场景2、业务3、货物4构成，场景2由司机终端5、用户终端6、管理者终端7，人机互动服务信息8组成、业务数据3由用户信息9、合同信息10、货物信息11、付费信息和时效信息12、车卡计划信息13组成，货物4由车货三维图像信息及特征识别信息14、车货及货物重量信息及特征识别信息15、车牌图片及特征识别信息16、车货正视、侧视和俯视图及特征识别信息17、车货进出声像数据及特征识别信息18、车卡对照信息19组成。货物证书1中的相关数据和信息按类型统一保存在多个分布式数据库中，信息系统和用户根据自身授权情况全部或部分提取、显示、分析和操作数据文件中的数据，并实现数据文件与数据文件各个部分即人与人、业务与业务、车辆与车辆、货物与货物的数据操作。

如图2所示，制证过程是由一系列传感器、计算机和识别软件对人、业务、车信息进行采集、存储、查询和特征识别的过程；通过数码摄相机20获取司机声像数据并通过计算机和识别软件进行特征识别，进而授权司机终端5实现场景交互和业务运行；通过数码相机21获取用户人像数据并通过计算机和识别软件进行特征识别，进而授权用户终端6实现场景交互和业务运行；通过数码相机和读卡器22获取管理者证照数据并通过计算机和识别软件进行特征识别，进而授权管理者终端7实现场景交互和业务运行；通过授权自助终端23获取人机互动选择信息8实现场景交互和业务运行；通过业务系统24获取用户信息9；通过业务系统24获取合同信息10；通过业务系统24获取货物信息11；通过业务系统24获取付费信息和时效信息12；通过业务系统24获取车卡计划信息13；通过三维扫描台25获取车辆三维图像信息并通过计算机和识别软件进行特征识别，进而得出车货三维图像信息及特征识别信息14；通过地磅26获取车辆及货物的重量信息并通过计算机和识别软件进行特征识别，进而得出车货及货物重量信息及特征识别信息15；通过车牌识别系统27获取车牌图片进行特征识别，进而得出车牌图片及特征识别信息16；通过数码相机28、29、30获取车辆及货物的正视图、后视图、俯视图数据并通过计算机和识别软件进行特征识别，进而得出车货正视、侧视和俯视图及特征识别信息17；通过数码摄相机31获取车辆进出声像数据并通过计算机和识别软件进行特征识别，进而得出车货进出声像数据及特征识别信息18；通过读卡器32获取车辆携带车卡数据，并通过计算机和识别软件进行数据对比，进而得出车卡对照信息19。

货物证书1制证过程中制备车纹，车货三维图像信息及特征识别信息14称为车纹，车纹具备稳定性和独立区别性，车纹发生改变说明车和货发生了改变；特征识别信息是车辆三维图像信息的提取信息，不同的特征识别方法获取的信息不同；制备车纹就是通过三维扫描台及三维全息传感系统获取车辆的立体结构图，对其进行信息提取；由于同一车辆装卸过程中仅有垂直部分发生变化，故从车辆的立体结构图中提取上表面制作的车纹是有效车纹，有效车纹包括点车纹、线条车纹、表面车纹和体积车纹，点车纹、线条车纹、表面车纹和体积车纹通常情况下排列组合使用；点车纹是设定特征点两个维度的值在有效车纹上寻找第三维度的值，其值就是点车纹的值；线条车纹是在有效车纹上设定两个点，在有效车纹上连接这两个点的曲线为特征线条，测算特征线条的极值、平均值和长度值，其值就是线条车纹的值；表面车纹是在有效车纹上设定三个顶点，在有效车纹上用曲线连接顶点形成一个曲面，该曲面为特征表面，测算特征表面的高度极值、高度平均值和面积值，其值就是表面车纹的值，表面车纹可以累加形成多顶点曲面表面车纹；由于表面积和高度的乘积就是体积，故表面车纹面积值与其相对应高度值的乘积是体积车纹的值；点车纹的制备方法：从车辆的立体结构图中提取上表面，在上表面中提取特征点，测量特征点的值为点车纹的值，其算法为f(a,b,θ)，其中f()为提取特征点的方法，a为有效车纹上的特征点X轴的已知值，b为有效车纹上的特征点Y轴的已知值，测量得出特征点Z轴的值为θ；线条车纹的制备方法：从车辆的立体结构图中提取上表面，在上表面中提取特征线条，测量特征线条的极值、平均值和长度为线条车纹的值，其算法为f(A,B,ε)、f(A,B,λ)、f(A,B,σ)，其中f()为提取特征线条的方法，A为有效车纹上的一个端点其坐标为已知点（a1，a2，a3），B为有效车纹上的另外一个端点其坐标为已知点（b1，b2，b3），测量得出特征线条的极值为ε，测量得出特征线条的平均值为λ，测量得出特征线条的长度值为σ；表面车纹的制备方法：从车辆的立体结构图中提取上表面，在上表面中提取特征表面，测量特征表面的极值、平均值和面积值为表面车纹的值，多个顶点的曲面由多个三顶点的曲面累加构成，其算法为f(A,B,C,α)、f(A,B,C,β)、f(A,B, C,γ)，其中f()为提取特征曲面的方法，A为有效车纹上的一个端点其坐标为已知点（a1，a2，a3），B为有效车纹上的另外一个端点其坐标为已知点（b1，b2，b3），C为有效车纹上的另外一个端点其坐标为已知点（c1，c2，c3），测量得出特征表面的极值为α，测量得出特征表面的平均值为β，测量得出特征表面的面积值为γ；体积车纹的制备方法：从车辆的立体结构图中提取上表面，在上表面中提取特征表面，测量特征表面的面积值，测量特征表面的高度值，特征表面的面积值与特征表面的高度值相乘其值为体积车纹的值，其算法为f(A,B,C,h)，其中f()为提取体积车纹的方法，A为有效车纹上的一个端点其坐标为已知点（a1，a2，a3），B为有效车纹上的另外一个端点其坐标为已知点（b1，b2，b3），C为有效车纹上的另外一个端点其坐标为已知点（c1，c2，c3），测量并计算得出体积车纹的值是特征表面的面积值γ乘以特征表面的高度值h，即体积车纹值=γ×h。

如图3、4、5所示，货物证书验证是比对货物证书1的过程，通过独立货物证书之间特征识别的对比结果，实现对车辆和货物对比；对比在不同货物证书的同类项之间进行，即司机终端5与司机终端5进行对比以确认司机与其要求服务内容关联取证，用户终端6和用户终端6进行对比以确认司机与业务、司机与车辆的关系，管理者终端7与管理者终端7进行对比以确认司机与其职业资格能力，人机互动选择信息8和人机互动选择信息8进行对比实现司机对业务的确认，用户信息9和用户信息9进行对比实现车辆、货物、用户的关联，合同信息10和合同信息10进行对比实现实际业务与合同的关联，货物信息11和货物信息11进行对比实现货物在运输中出现的差异分析，付费信息和时效信息12与付费信息和时效信息12进行对比实现业务执行情况分析和管控，车卡计划信息13和车卡计划信息13进行对比实现计划发车卡总数和车证自检，车货三维图像信息及特征识别信息14和车货三维图像信息及特征识别信息14进行对比实现判断货物在运输中发生的装卸行为，车货及货物重量信息及特征识别信息15和车货及货物重量信息及特征识别信息15进行对比实现判断货物在运输中发生的装卸行为，车货三维图像信息及特征识别信息14与车货及货物重量信息及特征识别信息15综合分析确定货物密度和整车密度用以判断货物在运输中发生的装卸行为和识别货物品类，车牌图片及特征识别信息16和车牌图片及特征识别信息16 进行对比实现判断运输过程中车辆唯一性及变化，车货正视、侧视和俯视图及特征识别信息17和车货正视、侧视和俯视图及特征识别信息17进行对比实现判断运输过程中车辆唯一性及变化，车货进出声像数据及特征识别信息18和车货进出声像数据及特征识别信息18进行对比实现判断运输过程中车辆唯一性及变化，车卡对照信息19和车卡对照信息19进行对比实现判断运输车辆和业务的关系以及运输过程中车辆唯一性及变化。机器人自主终端23将业务中的车辆与货物各方面信息数字化，再通过标准化规范化这些数据生成货物证书1，货物证书1的识别信息和对比信息对车辆的业务进行分析、流动进行管理，对比信息关联业务逻辑；将车辆与货物的识别信息与业务信息和主体信息关联，分析对比不同时间、不同地点的同一辆车和同一个业务的行为，实现通行管理以达成货流管理的目的；在货流管理中货物证书1充当了令牌的作用，车辆依托令牌进行关卡通行认证。货物证书1是货物特征的全部数字信息，涵盖了业务、货物和各主体的特征；货物证书1管理包括制证和验证，制证是货物证书1的全要素数据采集、特征识别和存储，制证过程包括空车制证和车带货制证。验证包括货物证书的查询和对比，车纹及其他相关信息对比用以确定货物唯一性；货物、业务和场景关联；相同时间不同车辆或不同时间同一车辆的复合特征均存在差异；通过货物证书1分析对比不同时间、不同地点的同一辆车的行为，进而得出车辆和货物的业务逻辑。以货物证书1为令牌，对货物车辆进行物流通行管理；令牌管理通过创建货物证书1、识别车和货、车的行为与业务逻辑进行关联，通过道路关口设置品管机器人和物管机器人，进行通行管理以达成货流管理的目的。

如图5所示，域控管理是拟定一个空间区域，包括进域管理、出域管理、过域管理。域控管理设定多台品管机器人和物管机器人组合进行机器人卡口33控制。一辆货车在同一合同中拉运装卸一次称为一次业务，运货进域、运货出域、运货过域均为一次业务。域控管理根据货物是否流入物理区域、是否流出物理区域和货物在价值链中流动的情况，确定货物性质和管理方案。在管理域内，域控管理通过对车辆制证、验证、采样、制样、元素检测等操作，确保货物匹配性及价值流动状态。品管机器人和物管机器人的运用是物联网管理的基础和核心，是大宗物料物理环境中的高信用保障的管理机制。

通过车与货信息采集及采集信息的模式识别，实现对车辆和货物认知和监管；首先通过机器人对货物数据采集识别实现对货物的识别，即通过三维全息扫描对车辆的形状、货物形状采集，对所采集数据特征进行识别计算出货物纹路和体积，通过称量传感器采集重量数据，对比空车重量计算出货物重量，根据重量数据和体积数据对货物的密度进行计算和品类进行识别，通过品管机器人实现实时在线采样、制样、元素检测，并对其生成数据分析形成品质信息，对相关联数据采取模式识别和对比，通过对比结果实现品质和物流溯源管理，采集数据和识别信息按照文件类型分布式保存在不同的数据库文件中，货物证书中的相关数据和信息按类型统一保存在多个分布式数据库中，信息系统和用户根据自身授权情况全部或部分提取、显示、分析和操作数据文件中的数据，并实现数据文件与数据文件各个部分即人与人、业务与业务、车辆与车辆、货物与货物的数据操作。

建立统一的互联网之上的开放的分布式云服务物联网平台，平台拟定多种类型的主体，主体以客户端或服务终端形态与物联网平台连接，只有主体有权力为物联网平台提供数据和使用物联网平台数据。平台主体包括用户、自主终端、管理者。用户包括买方、卖方、物流服务方，用户通过物联网平台下载用户APP、注册用户、以及按照其相对应的角色权限在物联网平台上从事相应活动。自主终端包括大宗物料品质管理智能机器人简称品管机器人、物料管理智能机器人简称物管机器人，品管机器人和物管机器人均独立自主工作；品管机器人负责大宗物料品质鉴定和品质保障，机器人独自对运输中的大宗物料物料进行取样、制样和在线指标检测分析联动管理，数据上链，进而获得对车和大宗货物的三维信息、重量、成分、品质、粒径、体积、比重、货物色彩信息、车辆关联信息及相关特征识别信息；机器人自主工作不允许人为干预，无盲区随机采样无系统性偏倚，平台化管理，客观、公平、公正。物管机器人负责货物流通监管，通过机器人对车辆和所载物品扫描获得对车和大宗货物的三维信息、重量、体积、比重、粒径、货物色彩信息、车辆关联信息及相关特征识别信息，进而对仓储、物流中的大宗物料进行管理和溯源。管理者包括系统管理者、行政管理者、功能管理者。管理者作为系统内的角色，对系统内部进行运行、维护和管理，对系统外部进行对接和服务。初始业务数据来自物联网自身设立的电商平台或第三方网上大宗物料交易中心。物联网服务数据选择性的提供给电商平台或第三方网上大宗物料交易中心以保障交易的进行。用户根据自身需求对大宗商品进行买卖及相应的服务时，需要具备合规的身份和交易保障执行的体制以确保交易的正常运行，买卖行为需要对智能合约要素进行规定，同时也需要对智能合约要素的变动进行约定，需要对智能合约执行起止时间范围进行规定，同时也需要对执行过程中结算金额多少和结算时间进行约定，所有这些构成业务数据形貌。

智能合约中用户、自主终端、管理者用户的各个主体通过终端程序连接专有网络接口实现与物联网的连接，物联网将各种主体通过智能合约连接到一起实现互动，形成相应的场景，场景为各个主体的关联提供了必要的手段和条件，实现信息生产及解决信息不对称问题，实现多个主体之间的协作信任与一致行动。

货物和车辆在域中运行，机器人智能终端对车和货的属性数据进行采集、识别和管理并将数字化信息提供给后台管理服务器；物联网从电商平台、大宗物料交易中心获取业务，业务以智能合约的方式存于业务服务器，智能合约与电商平台、大宗物料交易中心的合同一一对应、实时对照，智能合约与货物和场景关联作用；平台网络上各主体间通过用户APP、机器人智能终端程序、管理者终端程序与场景服务器连接，各主体间通过业务产生的关联形成场景，场景数据实时互动全程可溯源，在数字网络空间中运行数据存于场景数据库中，通过业务信息将关联的货物信息和场景信息按照流程环节产生的数据进行哈希运算并将其值记录于区块链，区块链通过区中心化信任机制将记录该哈希值的账本同步于分布式账本中，当数据由于系统故障、病毒、黑客篡改等情况发生变化，区块链通过对分布式账本哈希值的对比就会发现哪里出现问题，并可对其问题产生位置进行溯源，以对其进行纠正，区块链的建立为大宗物料数据环境中高信用保障的管理机制。