【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及交通道路监测的，具体为基于人工智能的智能配送道路监测系统及方法。
技术介绍
1、智能物流是指利用物联网、大数据、人工智能等技术手段，对物流过程进行智能化管理和优化，提高物流效率和服务质量的一种物流模式。随着科技的不断发展和应用，智能物流正逐渐成为物流行业的新趋势。本文将从多个方面对智能物流进行详细阐述，包括智能仓储、智能运输、智能配送、智能追踪和智能客服等。其中智能仓储是智能物流的重要组成部分，通过物联网技术和大数据分析，实现对仓库内货物的实时监控和管理。智能仓储可以实现货物的自动入库和出库，提高仓库操作的效率和准确性。智能仓储可以根据货物的特性和需求，进行智能分拣和存储，减少人工操作和错误，提高仓库的空间利用率。智能仓储还可以通过智能感知和预测，对货物的库存和需求进行智能调配和优化，提高仓库的服务水平和客户满意度；智能运输是指利用物联网技术和智能交通系统，对货物的运输过程进行智能化管理和控制。智能运输可以通过实时定位和路线规划，优化货物的运输路线和运输方式，减少运输时间和成本。智能运输可以通过智能监控和预警，对货物的运输过程进行实时监控和管理，提高运输的安全性和可靠性。智能运输还可以通过智能调度和协同，对运输车辆和驾驶员进行智能调配和管理，提高运输的效率和服务质量；智能配送是指利用物联网技术和大数据分析，对货物的配送过程进行智能化管理和优化。智能配送可以通过智能订单管理和调度，实现对配送任务的智能派单和优化，提高配送效率和准确性。智能配送可以通过智能路线规划和动态调整，优化配送路线和配送顺序，减少配送时间和成本。
2、公开号为cn112258842a的中国专利技术专利申请公开了交通监测方法、装置、设备及存储介质，通过通过利用终端设备采集路况信息和/或车辆状态信息，并对采集的路况信息和/或车辆状态信息进行数据分析，识别出交通事件，从而实现对交通状态的监测，能够提高交通状态的监测效率，并降低人力成本。使用采集数据的终端设备为无人车和/或无人机，由于无人车和/或无人机能够灵活移动，使得能够采集到较为全面的交通状态信息，从而能够全面、灵活的对交通状态进行监测，以上技术方案不能为智能驾驶车辆提供科学路线规划，无法依据行驶过程的道路类型科学为车辆匹配合理行驶速度。
技术实现思路
1、（一）解决的技术问题
2、为解决上述现有的智能配送车辆不能依据出发地到目的地的实时路况科学合理规划配送路线，同时配送车辆行驶速度不能依据道路类型和配送路线路况科学合理调控配送车辆速度的问题，实现以上配送过程车辆路线精确规划、识别行驶道路类型、智能匹配合理行驶速度，提高智能配送道路监测安全和效率的目的。
3、（二）技术方案
4、本专利技术通过以下技术方案予以实现：基于人工智能的智能配送道路监测方法，所述方法包括如下步骤：
5、s1、采集智能配送出发地坐标数据，智能配送目的地坐标数据；
6、s2、将所述智能配送出发地坐标数据和所述智能配送目的地坐标数据输入交通线路导航平台为配送车辆分析规划出配送车辆行驶实时道路路线数据并输出；
7、s3、当配送车辆依据所述配送车辆行驶实时道路路线数据执行配送作业时，采集配送车辆行驶空间坐标数据；将所述配送车辆行驶空间坐标数据输入交通线路导航平台结合所述配送车辆行驶实时道路路线数据分析出配送车辆行驶道路的道路类型并生成输出配送车辆行驶道路类型数据；
8、s4、当完成所述配送车辆行驶道路类型数据输出时，采集配送车辆前方路况特征图像数据；
9、s5、将所述配送车辆前方路况特征图像数据与车辆前方障碍物特征图像数据采用数据识别算法进行路况特征图像匹配，分析构建出配送车辆前方障碍物识别结果数据；
10、s6、当所述配送车辆前方障碍物识别结果数据为无障碍物时，将所述配送车辆行驶道路类型数据与不同类型道路限制速度数据按照道路类型关键词匹配出配送车辆的行驶速度；当所述配送车辆前方障碍物识别结果数据为有障碍物时，采集配送车辆与前方障碍物距离数据，将所述配送车辆与前方障碍物距离数据、所述配送车辆行驶道路类型数据与不同类型道路限制速度数据、不同类型道路和不同车物距离的配送车辆行驶速度数据按照配送车辆行驶道路类型关键词、车辆与前方障碍物距离关键词进行计量、匹配出配送车辆的行驶速度。
11、优选的，所述采集智能配送出发地坐标数据，智能配送目的地坐标数据的操作步骤如下：
12、s11、通过物流配送平台分别获取智能配送出发地坐标数据和智能配送目的地坐标数据，其中和包含出发地和目的地所在位置的经度、纬度和海拔高度。
13、优选的，所述将所述智能配送出发地坐标数据和所述智能配送目的地坐标数据输入交通线路导航平台为配送车辆分析规划出配送车辆行驶实时道路路线数据并输出的操作步骤如下：
14、s21、获取所述智能配送出发地坐标数据和所述智能配送目的地坐标数据；
15、s22、将所述智能配送出发地坐标数据和所述智能配送目的地坐标数据分别输入交通线路导航平台的始发地操作窗口和终点地操作窗口，所述交通线路导航平台依据智能配送的出发地坐标和目的地坐标分析计量出智能配送车辆从出发地到目的地实时最优行驶路线并生成配送车辆行驶实时道路路线数据，所述交通线路导航平台高德地图导航平台、百度地图导航平台、腾讯地图导航平台中至少一种；
16、s23、将所述配送车辆行驶实时道路路线数据进行数据输出。
17、优选的，所述当配送车辆依据所述配送车辆行驶实时道路路线数据执行配送作业时，采集配送车辆行驶空间坐标数据；将所述配送车辆行驶空间坐标数据输入交通线路导航平台结合所述配送车辆行驶实时道路路线数据分析出配送车辆行驶道路的道路类型并生成输出配送车辆行驶道路类型数据的操作步骤如下：
18、s31、当配送车辆按照所述配送车辆行驶实时道路路线数据执行智能配送作业时，通过车载移动端的位置传感器实时采集配送车辆的位置坐标并生成配送车辆行驶空间坐标数据，其中包含车辆所在位置的经度、纬度和海拔高度；
19、s32、将所述配送车辆行驶空间坐标数据输入交通线路导航平台结合所述配送车辆行驶实时道路路线数据计量匹配出配送车辆依据所述配送车辆行驶实时道路路线数据提供行驶线路导航执行智能配送作业途中车辆当前所在的道路类型并生成输出配送车辆行驶道路类型数据，所述道路类型包括高速、高架、主干路、次干路、支路中任意一种。
20、优选的，所述当完成所述配送车辆行驶道路类型数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于人工智能的智能配送道路监测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述基于人工智能的智能配送道路监测方法，其特征在于：所述采集智能配送出发地坐标数据，智能配送目的地坐标数据的操作步骤如下：
3.根据权利要求2所述基于人工智能的智能配送道路监测方法，其特征在于：所述将所述智能配送出发地坐标数据和所述智能配送目的地坐标数据输入交通线路导航平台为配送车辆分析规划出配送车辆行驶实时道路路线数据并输出的操作步骤如下：
4.根据权利要求3所述基于人工智能的智能配送道路监测方法，其特征在于：所述当配送车辆依据所述配送车辆行驶实时道路路线数据执行配送作业时，采集配送车辆行驶空间坐标数据；将所述配送车辆行驶空间坐标数据输入交通线路导航平台结合所述配送车辆行驶实时道路路线数据分析出配送车辆行驶道路的道路类型并生成输出配送车辆行驶道路类型数据的操作步骤如下：
5.根据权利要求4所述基于人工智能的智能配送道路监测方法，其特征在于：所述当完成所述配送车辆行驶道路类型数据输出时，采集配送车辆前方路况特征图像数据的操作步骤如下：>
6.根据权利要求5所述基于人工智能的智能配送道路监测方法，其特征在于：所述将所述配送车辆前方路况特征图像数据与车辆前方障碍物特征图像数据采用数据识别算法进行路况特征图像匹配，分析构建出配送车辆前方障碍物识别结果数据的操作步骤如下：
7.根据权利要求6所述基于人工智能的智能配送道路监测方法，其特征在于：所述当所述配送车辆前方障碍物识别结果数据为无障碍物时，将所述配送车辆行驶道路类型数据与不同类型道路限制速度数据按照道路类型关键词匹配出配送车辆的行驶速度的操作步骤如下：
8.根据权利要求7所述基于人工智能的智能配送道路监测方法，其特征在于：所述当所述配送车辆前方障碍物识别结果数据为有障碍物时，采集配送车辆与前方障碍物距离数据，将所述配送车辆与前方障碍物距离数据、所述配送车辆行驶道路类型数据与不同类型道路限制速度数据、不同类型道路和不同车物距离的配送车辆行驶速度数据按照配送车辆行驶道路类型关键词、车辆与前方障碍物距离关键词进行计量、匹配出配送车辆的行驶速度的操作步骤如下：
9.实现根据权利要求1-8中任意一项所述基于人工智能的智能配送道路监测方法的系统。
...【技术特征摘要】
1.基于人工智能的智能配送道路监测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述基于人工智能的智能配送道路监测方法，其特征在于：所述采集智能配送出发地坐标数据，智能配送目的地坐标数据的操作步骤如下：
3.根据权利要求2所述基于人工智能的智能配送道路监测方法，其特征在于：所述将所述智能配送出发地坐标数据和所述智能配送目的地坐标数据输入交通线路导航平台为配送车辆分析规划出配送车辆行驶实时道路路线数据并输出的操作步骤如下：
4.根据权利要求3所述基于人工智能的智能配送道路监测方法，其特征在于：所述当配送车辆依据所述配送车辆行驶实时道路路线数据执行配送作业时，采集配送车辆行驶空间坐标数据；将所述配送车辆行驶空间坐标数据输入交通线路导航平台结合所述配送车辆行驶实时道路路线数据分析出配送车辆行驶道路的道路类型并生成输出配送车辆行驶道路类型数据的操作步骤如下：
5.根据权利要求4所述基于人工智能的智能配送道路监测方法，其特征在于：所述当完成所述配送车辆行驶道路类型数据输出时，采集配送车辆前方路况特征图像数据的操作步骤如下：
【专利技术属性】
技术研发人员：毕菡枢，李哲，张依强，管红立，谢芳，岳远方，李志远，吴琳，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司菏泽供电公司，
类型：发明
国别省市：
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