一种样品采集运输方法技术

本发明专利技术涉及到一种样品采集运输方法，包括信息采集层、应用数据层、业务应用层和用户服务层，所述的信息采集层包括样品信息采集和运载车辆信息采集；所述的应用数据层包括业务数据、GIS数据、样品数据、和采样人员信息；所述的业务应用层包括运输管理、货物管理、用户管理和样品管理；所述的用户服务层包括可视化中心和普通用户。本发明专利技术通过基于物联网与的GIS系统及RFID技术实现对样品采集保存和快速运输的有益效果。

A method of sample collection and transportation

【技术实现步骤摘要】
一种样品采集运输方法
本专利技术属于样品采集运输领域，具体到一种样品采集运输方法。
技术介绍
物联网是在互联网基础上，将任何物品与互联网相五连接，在协议的要求下，使物物之间，物网之间能够进行信息的交换与通信从而实现定位、跟踪、检测、管理以及智能识别等功能的网络。涉及的技术包括技术、技术、无线通信技术、激光扫描技术、红外感应技术等。全球化、规模化、高度专业化和网络化是现代物流业的发展新趋势，而物联网的产生和发展，加快了物流信息化的发展进程，物联网技术将会使得物流信息的采集和捕获更便捷、精确和全面，使得信息服务增值性得到极大的提高，为全球物流的实现奠定了基础，也为智能物流的实现提供了保障。地理信息系统（GIS）是新兴的现代边缘科学。涉及信息科学、计算机科学、空间科学等多个研究领域。其地理数据库的数据包括图形数据、属性数据、定位数据、遥感数据等，这些数据是通过勘测和采集得来的。地理信息系统就是以地理数据库为基础，分析并处理与这些数据相关的操作过程，并向研究者提供决策和规划等服务。所以，将技术运用到现代样品采集中，实现配送路线的智能导航，样品和车辆的实时跟踪、定位，从而提高物流配送服务的效率和降低企业物流的成本。但是现传统的物流业务系统存在很多不足，如：无法实现对货物的实时跟踪、车辆调度不合理、数据实时性差、信息采集效率低等。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术提供如下技术方案；一种样品采集运输方法，包括信息采集层、应用数据层、业务应用层和用户服务层，特征在于所述的信息采集层包括样品信息采集和运载车辆信息采集；所述的应用数据层包括业务数据、GIS数据、样品数据、和采样人员信息；所述的业务应用层包括运输管理、货物管理、用户管理和样品管理；所述的用户服务层包括可视化中心和普通用户。进一步而言，所述的信息采集层采用物联网三层构架，包括感知层、传输层和业务层。进一步而言，所述的样品信息采集感知层运用RFID技术和WSN技术。进一步而言，所述的系统总体构架为B/S结构。进一步而言，所述的交通状态的时序性特征用Pearson相关系数进行计算和表达，通过计算结果中交通状态的自相关性和趋势性特征，对样品运输交通参数未来的变化情况进行估计；r代表的是相关系数，描述了两个变量间线性相关性强弱程度。N表示样本的总个数，X和Y分别代表两个变量；①当Pearson相关系数的值为正时，表示高速公路上某时段与其相邻的时段呈现出拥堵或畅通聚集的交通特征，正相关的绝对值越大时，时空对象的聚集特性越明显；②当Pearson相关系数的值为负时，表示高速公路上某时段与其相邻的时段呈现出拥堵或畅通相异的交通特性，负相关的绝对值越大时，时空对象的异质特性越明显。进一步而言，所述的可视化中心平台基于GoogleMapsAPI调用的在线地图，数据库使用的是MicrosoftSOLServer2008数据库。进一步而言，所述的样品运输最短路径运用Dijkstra算法，把采集样品到到运输点路网抽象成一个带权重（非负权边）的有向图G，设G＝（V，E），其中V代表的含义是图G中的结点集合，V0代表源点，Vi代表目标点，从V0到Vi有弧，则E代表弧的集合。然后再引进一个辅助向量D，D为弧E上的权重值；步骤1，用邻接矩阵Cost来表示带权的n个节点的有向图，Cost[i,j]表示弧(vi,vj)的权值，如果i=j，则Cost[i,j]=0；如果从vi到vj不直接连通，则Cost[i,j]=∞。设向量Dist的每个分量Dist[i]表示从起始点到终点vi的最短路径长度。假定起始点在有向图中的序号为i0，并设定该向量的初始值为：Dist[i]=Cost[i0,i]*factor，factor为路况因子。vi∈V={v0,v1,v2,v3,v4,v5}。令：S为已经找到的从起点出发的最短路径的终点的集合；步骤二，选择vj，使得：Dist[j]=Min{Dist[i]*factor|vi∈V-S}（vi∈V），vj就是当前求得的一条从vi0出发的最短路径的终点，令：S=S∪{vj}；步骤三，修改从vi0出发到集合V-S中任意一顶点vk的最短路径长度。如果：Dist[j]+Cost[j,k]*factor<Dist[k]，则修改Dist[k]为：Dist[k]=Dist[j]+Cost[j,k]*factor；步骤四，重复第二、三步操作共n-1次。由此求得从vi0=0出发的到各个结点的最短路径。附图说明附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。图1位本专利技术的系统总体架构图；图2为本专利技术系统层次结构图；图3为本专利技术的物联网三层构架；图4为本专利技术的GPS/GIS应用模块；图5为本专利技术的城市路网数据模型（带权有向图）及其邻接矩阵。图6为本专利技术的样品跟踪定位模块。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参阅图1、图2、图3、图4、图5和图6，本专利技术提供一种技术方案：一种样品采集运输方法，包括信息采集层、应用数据层、业务应用层和用户服务层，特征在于所述的信息采集层包括样品信息采集和运载车辆信息采集；所述的应用数据层包括业务数据、GIS数据、样品数据、和采样人员信息；所述的业务应用层包括运输管理、货物管理、用户管理和样品管理；所述的用户服务层包括可视化中心和普通用户。具体的，所述的户服务层分为可视化中心和普通用户，都使用浏览器通过互联网访问系统应用服务平台。其中可视化中心可以获得业务信息、车辆在途信息、样品跟踪定位信息、样品储存信息以及用户信息等，还可以根据这些信息实时的向系统服务平台发送控制指令，控制和调节系统中的各个部分。普通用户的权限相对可视化中心要少很多，只有对样品的查询和定位，以及个人用户信息的管理等。具体的，业务应用层是系统的核心应用部分。接收客户端的服务请求，并向其提供服务。根据系统数据库中GIS数据，结合数据挖掘技术和GIS技术生成优化导航路线，向车辆提供实时的路线信息。通过计算结果中交通状态的自相关性和趋势性特征，对样品运输交通参数未来的变化情况进行估计；r代表的是相关系数，描述了两个变量间线性相关性强弱程度。N表示样本的总个数，X和Y分别代表两个变量；①当Pearson相关系数的值为正时，表示公路上某时段与其相邻的时段呈现出拥堵或畅通聚集的交通特征，正相关的绝对值越大时，时空对象的聚集特性越明显；②当Pearson相关系数的值为负时，表示公路上某时段与其相邻的时段呈现出拥堵或畅通相异的交通特性，负相关的绝对值越大时，时空对象的异质特性越明显。利用Dijkstra算法计算出样品运输最短路径：把采集样品到到运输点路网抽象成一个带权重（非负权边）的有向图G，设G＝（V，E），其中V代表的含义是图G中的结点集合，V0代表源点，Vi代表目标点，从V0到Vi有弧，则E代表弧的集合。然后再引进一个辅助向量D，D为弧E上的权重值；步骤1，用邻接矩阵Cost来表示带权的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种样品采集运输方法，包括信息采集层、应用数据层、业务应用层和用户服务层，特征在于，所述的信息采集层包括样品信息采集和运载车辆信息采集；所述的应用数据层包括业务数据、GIS数据、样品数据、和采样人员信息；所述的业务应用层包括运输管理、货物管理、用户管理和样品管理；所述的用户服务层包括可视化中心和普通用户。

【技术特征摘要】
1.一种样品采集运输方法，包括信息采集层、应用数据层、业务应用层和用户服务层，特征在于，所述的信息采集层包括样品信息采集和运载车辆信息采集；所述的应用数据层包括业务数据、GIS数据、样品数据、和采样人员信息；所述的业务应用层包括运输管理、货物管理、用户管理和样品管理；所述的用户服务层包括可视化中心和普通用户。2.根据权利要求1所述一种样品采集运输方法，其特征在于，所述的信息采集层采用物联网三层构架，包括感知层、传输层和业务层。3.根据权利要求2所述一种样品采集运输方法，其特征在于，所述的样品信息采集感知层运用RFID技术和WSN技术。4.根据权利要求1所述一种样品采集运输方法，其特征在于，所述的系统总体构架为B/S结构。5.根据权利要求1所述一种样品采集运输方法，其特征在于，所述的交通状态的时序性特征用Pearson相关系数进行计算和表达，通过计算结果中交通状态的自相关性和趋势性特征，对样品运输交通参数未来的变化情况进行估计；r代表的是相关系数，描述了两个变量间线性相关性强弱程度；N表示样本的总个数，X和Y分别代表两个变量；①当Pearson相关系数的值为正时，表示公路上某时段与其相邻的时段呈现出拥堵或畅通聚集的交通特征，正相关的绝对值越大时，时空对象的聚集特性越明显；②当Pearson相关系数的值为负时，表示公路上某时段与其相邻的时段呈现出拥堵或畅通相异的交通特性，负相关的绝对值越大时，时空对象的异质特性越明显。6.根据权利要求1所述一种样品采集运输方法，其特征在于，所述的可视化中心平台基于GoogleMapsAPI调用的在线地图，数据库使用的是Micro...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨瑞，马婧，尤婷婷，毛明辉，范永利，杨妹，杨波，张凯，牛雅琪，马瑞，虎艳，刘莎，徐慧荣，杨娟，马静，陈娅，
申请(专利权)人：宁夏仲检检测有限公司，
类型：发明
国别省市：宁夏,64