本發(fā)明涉及物流管理領(lǐng)域，具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)下的物流貨車修正gps定位分析方法。

背景技術(shù)：

相對于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用，大數(shù)據(jù)分析具有數(shù)據(jù)量大、類型多樣、價(jià)值密度低、處理速度快等特點(diǎn)，采用對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、分類、處理和整理，并為企業(yè)經(jīng)營決策提供有應(yīng)用價(jià)值的信息。大數(shù)據(jù)時(shí)代給物流企業(yè)信息化帶來的最大挑戰(zhàn)，是如何通過大數(shù)據(jù)分析提升自身的物流服務(wù)水平。物流行業(yè)與材料供應(yīng)商、產(chǎn)品制造商、批發(fā)零售商、消費(fèi)者緊緊地聯(lián)系在一起，所涉及的數(shù)據(jù)量極大且具有一定經(jīng)濟(jì)價(jià)值。而應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析恰恰能對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行快速高效的處理，得到準(zhǔn)確的具有潛在價(jià)值的信息，對物流行業(yè)的發(fā)展具有強(qiáng)大的推進(jìn)作用。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義在于對已掌握信息的專業(yè)化處理和價(jià)值挖掘，并分析市場中長期發(fā)展趨勢等。而隨著物流行業(yè)對大數(shù)據(jù)應(yīng)用的逐漸深入，未來物流行業(yè)獲取的數(shù)據(jù)已不只是行業(yè)內(nèi)部信息，還包括大量的外部信息。通過對這些數(shù)據(jù)的判辨，使得物流企業(yè)可以預(yù)測性地為每家客戶量身定制個(gè)性化、差異化服務(wù)。

大數(shù)據(jù)分析可以幫助物流企業(yè)了解行業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)。目前，物流企業(yè)面對的是一個(gè)高度競爭、瞬息萬變的市場環(huán)境，許多運(yùn)載錯(cuò)誤的問題就是由于物流企業(yè)缺少通過數(shù)據(jù)分析和對未來市場做出預(yù)判，只看到眼前的業(yè)務(wù)增長就盲目增加運(yùn)力和倉儲(chǔ)面積。當(dāng)市場出現(xiàn)萎縮、業(yè)務(wù)量下滑的時(shí)候就會(huì)產(chǎn)生大批的富余運(yùn)力和空置倉庫，從而導(dǎo)致物流企業(yè)的虧損。通過對大數(shù)據(jù)的分析，物流企業(yè)就可以對未來市場和競爭對手的行為做出一定的預(yù)測，及時(shí)調(diào)整發(fā)展戰(zhàn)略，避免盲目的資產(chǎn)投入，以減少損失。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明為了解決上述問題，提供一種基于大數(shù)據(jù)下的物流貨車修正gps定位分析方法，該方法不僅可以實(shí)時(shí)監(jiān)控貨流過程中安全情況，還可以實(shí)時(shí)控制物流車隊(duì)在運(yùn)輸中的過程，真正實(shí)現(xiàn)物流管理的高效節(jié)能。

本發(fā)明的目的通過以下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)：一種基于大數(shù)據(jù)下的物流貨車修正gps定位分析方法，步驟如下：

a、首先要在每輛貨車上裝上gps定位模塊；

b、確定每輛貨車的出發(fā)點(diǎn)，目的地，并按照當(dāng)?shù)亟煌ㄒ?guī)劃出最便捷的行車路線；

c、當(dāng)貨車出發(fā)之后，實(shí)時(shí)上傳當(dāng)前gps的坐標(biāo)位置，按照ransac的算法原理，計(jì)算出每一個(gè)子軌跡的直線方程，對比當(dāng)前規(guī)定路徑的直線方程，進(jìn)行濾選閾值分析，當(dāng)誤差較大的時(shí)候，判定當(dāng)前形勢路徑不正確。

優(yōu)選的是，步驟c具體為：

c1、參考基線是最能代表軌跡點(diǎn)的基線，主要用作控制濾選軌跡整體線性平滑度的標(biāo)尺；

c2、需要記錄每一次gps坐標(biāo)并顯示出來；

c3、依據(jù)車輛上傳的兩次gps坐標(biāo)，計(jì)算出當(dāng)前子軌跡的直線方程；

c4、按照一定的閾值，分析當(dāng)前子軌跡直線方程是否滿足整體軌跡平滑度。

優(yōu)選的是，濾選閾值具體為：ransac算法中作為參考基線的規(guī)定軌跡路徑雖然不等于實(shí)際的貨車行駛路徑，但是參考基線用作控制濾選軌跡整體線性平滑度的標(biāo)尺，是沒有方向的直線，為了方便之后的濾選，需要在直線基礎(chǔ)上加上方向，即參考方向，參考基線方向與子軌跡移動(dòng)方向一致。

優(yōu)選的是，參考方向?yàn)橐环N向量相似度模型，這種模型具體為：參考基線在濾選的過程中，通過計(jì)算子軌跡段內(nèi)其他軌跡向量與參考基線向量的相似度，按照相似度閾值進(jìn)行濾選，向量相似度的模型主要包含向量的模、夾角及向量間距離等因子。

優(yōu)選的是，軌跡濾選，這種模型具體為：軌跡濾選中心是設(shè)定多大的濾選閾值，假設(shè)相似度閾值與gps定位精度存在某種函數(shù)關(guān)系如下：

f(ε)＝sim

式中，ε表示gps軌跡數(shù)據(jù)的定位精度，當(dāng)濾選數(shù)據(jù)的定位精度為ε時(shí)，即可通過式得到相應(yīng)相似度閾值sim。

本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)：可廣泛應(yīng)用于交通領(lǐng)域，實(shí)用性極強(qiáng)。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的步驟流程圖；

圖2為本發(fā)明中ransac算法模型；

圖3為本發(fā)明中的貨車行駛軌跡模型；

圖4為本發(fā)明中的加入ransac算法模型的貨車行駛軌跡模型。

具體實(shí)施方式

為了加深對發(fā)明的理解，下面將結(jié)合實(shí)施例和附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步詳述，該實(shí)施例僅用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明保護(hù)范圍的限定。

如圖1，一種基于大數(shù)據(jù)下的物流貨車修正gps定位分析方法，包括以下步驟：a、首先設(shè)定車輛行駛基線：確定貨車的始發(fā)點(diǎn)以及目的地，按照交通路線，選取可靠穩(wěn)定的行駛路線，可以讓車沿著車道中心線的延伸方向穩(wěn)定行駛；b、實(shí)時(shí)獲取車輛行駛gps路徑：規(guī)劃好貨車行車路徑之后，會(huì)在客戶端軟件上顯示出來當(dāng)前車輛的行車路徑，之后貨車發(fā)車，按照行車路徑行走；c、利用ransac算法驗(yàn)算車輛是否在正確道路上：如果車輛在規(guī)定好的行車路徑上行車的時(shí)候，反映車輛真實(shí)行駛狀態(tài)的高精度gps軌跡數(shù)據(jù)線性連接應(yīng)該是一條平滑沒有明顯鋸齒狀的線條，即處于同一個(gè)子軌跡段內(nèi)的高精度軌跡點(diǎn)在航向與位置上存在較高的空間一致性，利用ransac算法，以直線方程作為數(shù)學(xué)模型，對于每一段時(shí)間內(nèi)車輛發(fā)生的子軌跡模型進(jìn)行基準(zhǔn)檢驗(yàn)，就可以知道車輛是否按照規(guī)定好的行車路徑在運(yùn)貨；d、反饋結(jié)果：ransac算法判斷如果車輛按照規(guī)定路徑行駛，則不報(bào)警；如果判斷車輛沒有按照規(guī)定路徑行駛，則發(fā)生報(bào)警。

ransac算法模型如圖2所示，由于行駛車輛的速度對gps定位精度的影響可以忽略不計(jì)，假設(shè)子軌跡段為：

s＝{pk,pk+1,…}

根據(jù)軌跡點(diǎn)pk的航向值及其空間位置，構(gòu)成的向量與參考基線向量之間的相似度可定義為：

式中，sim(pk,g)表示軌跡向量pk與基線向量g之間的相似度值；pk,p′k表示軌跡向量點(diǎn)pk與其投影在參考基線上的點(diǎn)p′k的垂直距離；角度δθk表示軌跡向量pk與參考基線的夾角；w1和w2為距離和角度因子的權(quán)重值，

w1+w2＝1

相似度sim的取值范圍為[0，1]，當(dāng)sim＝0時(shí)，表示兩者完全不相同；當(dāng)sim＝1表示兩者完全相同，相似度值越高，表示軌跡點(diǎn)與參考基線的相似程度越高，其軌跡點(diǎn)線性平滑度也越高。

如圖3與圖4，運(yùn)行軟件描述為：最上一行顯示當(dāng)前貨車號，經(jīng)緯度，界面顯示列車軌跡，其中圖4是基于ransac的軌跡分析，在分析中需要注意軌跡濾選最關(guān)鍵的一步是如何設(shè)定濾選閾值，假設(shè)相似度閾值與gps定位精度存在某種函數(shù)關(guān)系如下：

f(ε)＝sim

式中，ε表示gps軌跡數(shù)據(jù)的定位精度。當(dāng)濾選數(shù)據(jù)的定位精度為ε時(shí)，即可通過式得到相應(yīng)相似度閾值sim。大量試驗(yàn)結(jié)果表明，gps軌跡數(shù)據(jù)的相似度與定位精度呈現(xiàn)穩(wěn)定的指數(shù)分布，如下：

f(ε)＝sim＝ae^b+c

式中，a，b，c分別是相似度與定位精度函數(shù)關(guān)系式的系數(shù)，其具體值與相似度評價(jià)模型內(nèi)距離和角度的權(quán)重系數(shù)息息相關(guān)，而與原始gps數(shù)據(jù)集的整體定位精度不相關(guān)。