一种面向电子商务的智能物流调度系统

本发明涉及物流调度，具体涉及一种面向电子商务的智能物流调度系统。

背景技术：

1、面向电子商务的智能物流调度是指利用先进的信息技术和智能算法，优化和管理电子商务环境中的物流和配送活动。这种调度系统通过整合来自不同来源的数据(如库存水平、订单信息、交通状况等)，并运用机器学习、人工智能或其他优化算法，自动决定最有效的货物装载、运输路线和配送时间。其主要目的是提高效率，降低运输成本，同时确保快速准确地将商品送达消费者。

2、具体来说，面向电子商务的智能物流调度会涉及多个技术层面，如实时数据分析、预测建模和自动决策制定。例如，系统可以根据实时交通信息和天气状况调整配送路线，或根据历史数据预测未来的订单量并据此优化仓库的库存管理。此外，智能调度系统还可以协调不同供应链环节，如制造商、仓库和最终用户之间的物流流程，确保整个供应链的协同和效率。这种系统的应用，不仅提升了电子商务公司的服务质量，也增强了市场竞争力。

3、在面向电子商务的智能物流调度中，扫描设备的作用主要是提高仓库和配送中心的运作效率和准确性。通过快速扫描产品的识别码(条形码或二维码)，这些设备能够实时捕获并更新库存数据，确保正确的商品被精确拣选并按照顾客订单要求配送。此外，扫描设备还能实时追踪商品的移动，从入库、存储到出库的每一个环节，都能通过扫描确保信息的准确传递和记录，极大地减少了人为错误，加速了订单处理流程，提升了客户满意度。这种高效的信息处理能力是实现现代电子商务物流自动化和优化的关键技术之一。

4、在高效率要求的仓库操作中，扫描时间通常设置得较短以提高处理速度，然而，当识别码无法被高效地识别时，较短的扫描时间可能无法准确捕捉到所有必需的条码信息，导致读取错误，这种错误可能涉及错误的商品被拣选或装运，从而影响订单准确性。

5、在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种面向电子商务的智能物流调度系统，通过对识别码的图像质量数据和高光反射数据进行全面分析和处理，显著提高了识别码的识别准确性，具体来说，通过建立图像扫描分析模型，生成识别系数并与预设阈值进行比对，系统能够动态调整扫描时间，确保识别过程的高效性，当识别效率较低时，系统智能调控扫描时间，从而确保所有必要的条码信息能够被准确捕捉，避免了由于识别错误而导致的商品拣选或装运错误，这不仅提高了仓库操作的精确性，减少了错误订单的发生，也提升了客户满意度，以解决上述背景技术中的问题。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种面向电子商务的智能物流调度系统，包括图像扫描分析模块、智能扫描调控模块、光电转换模块、信号解码模块以及数据输出模块；

3、图像扫描分析模块，通过扫描设备中的光学扫描头发出激光或光线照射识别码，获取识别码图像质量数据，同时获取当前高光反射数据，对识别码图像质量数据和当前高光反射数据进行异常分析处理后建立图像扫描模型，将识别码的识别过程划分为高效识别和非高效识别；

4、智能扫描调控模块，当识别码的识别过程为高效识别时，基于设定的初始扫描时间进行扫描，当识别码的识别过程为非高效识别时，基于设定的初始扫描时间对当前的扫描时间进行智能化调控，并按照调控后的扫描时间进行扫描；

5、光电转换模块，扫描完成时，通过光电传感器捕获反射光，将其转换成电信号；

6、信号解码模块，接收到的电信号随后传输至解码器，通过扫描设备内的解码器处理；

7、数据输出模块，一旦代码被解码，相应的数据将会被输出到连接的计算机系统或仓库管理系统中，用于进一步的物流处理。

8、优选的，识别码图像质量数据包括识别码的调制对比度和符号反射率，获取后，对识别码的调制对比度和符号反射率进行异常分析处理后，生成调制对比度指数和符号反射差异指数。

9、优选的，调制对比度指数获取的逻辑如下：

10、使用扫描设备的光学扫描头对识别码进行扫描，获取图像数据，此图像数据包括识别码中每个像素的反射率值；

11、将所有像素的反射率值建立数据集合，并将数据集合内的反射率值按照顺序排序，将反射率最大值和反射率最小值分别标定为rmax和rmin；

12、计算识别码图像数据的调制对比度，计算公式为：式中mcr表示调制对比度，调制对比度表达了最亮和最暗部分之间的对比度；

13、计算调制对比度指数，计算的表达式为：mciα＝1+exp(mcr+1)，式中，mciα表示调制对比度指数。

14、优选的，符号反射差异指数获取的逻辑如下：

15、使用扫描设备获取识别码每个符号的反射率数据，设识别码包含n个符号，记为s1、s2、…、sn，每个符号si的反射率记为ri；

16、计算所有符号反射率均值μr和反射率标准差σr，公式如下：

17、计算符号反射差异指数，计算的表达式为：式中，dr表示符号反射差异指数。

18、优选的，识别码当前高光反射数据包括识别码扫描时的光线反射信息，获取后，对识别码扫描时的光线反射信息进行异常分析处理后，生成高光扩散指数。

19、优选的，高光扩散指数获取的逻辑如下：

20、将采集到的彩色图像转换为灰度图像；

21、遍历灰度图像中的每个像素，将每个像素的亮度与预设的亮度阈值进行比较，如果像素的亮度大于或等于亮度阈值，则将该像素标记为高光区域的一部分；否则，则将该像素标记为正常亮度的区域；

22、计算高光扩散指数，计算的表达式为：式中，sdix表示高光扩散指数，ik表示高光区域内第k个像素的亮度值，is是高光区域边缘外相邻背景的平均亮度值，高光区域边缘外相邻背景定义为以高光区域像素点为中心面积为s的圆，ah是高光区域的面积，m是高光区域内的像素总数。

23、优选的，获取到识别码扫描时生成的调制对比度指数、符号反射差异指数以及高光扩散指数后，将调制对比度指数、符号反射差异指数以及高光扩散指数建立图像扫描分析模型，生成识别系数，通过识别系数对识别码的识别过程进行评估。

24、优选的，将识别码扫描时生成的识别系数与预先设定的识别系数参考阈值进行比对分析，若识别系数大于等于识别系数参考阈值，则将该识别过程划分为高效识别，若识别系数小于识别系数参考阈值，则将该识别过程划分为非高效识别。

25、优选的，当识别码的识别过程为非高效识别时，基于设定的初始扫描时间对当前的扫描时间进行智能化调控，具体的步骤如下：

26、设定初始扫描时间t0和当前扫描时间tcurrent；

27、获取当前识别码的识别系数和识别系数参考阈值kref，基于当前识别码的识别系数和识别系数参考阈值kref计算识别系数差异δk和相对识别系数差异δk，其中，

28、根据识别系数差异和相对识别系数差异，对当前扫描时间进行调整，调整公式如下：tadjusted＝tcurrent+α*t0*δk+β*t0*δ*δk，其中，tadjusted为调控后的扫描时间，α为第一调整系数，用于调节相对识别系数差异对扫描时间的影响，β为第二调整系数，用于调节识别系数差异对扫描时间的影响；

29、将调控后的扫描时间tadjusted应用于扫描过程，提高识别效率。

30、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

31、本发明通过对识别码的图像质量数据和高光反射数据进行全面分析和处理，显著提高了识别码的识别准确性，具体来说，通过建立图像扫描分析模型，生成识别系数并与预设阈值进行比对，系统能够动态调整扫描时间，确保识别过程的高效性，当识别效率较低时，系统智能调控扫描时间，从而确保所有必要的条码信息能够被准确捕捉，避免了由于识别错误而导致的商品拣选或装运错误，这不仅提高了仓库操作的精确性，减少了错误订单的发生，也提升了客户满意度。

32、本发明通过智能化的扫描时间调控机制，在确保识别准确性的同时，优化了仓库操作效率，在高效识别的情况下，系统保持设定的初始扫描时间，提高处理速度，确保物流操作的高效进行，当识别过程被判定为非高效识别时，系统会基于初始扫描时间智能调控当前扫描时间，调整扫描参数以适应不同的识别条件，这种灵活的调控机制确保了扫描设备在各种环境下都能发挥最佳性能，避免了因扫描时间过短而导致的识别失败或错误，同时也避免了因扫描时间过长而造成的效率损失，通过这种智能调度，仓库管理系统能够更高效地处理大批量订单，提高整体物流运作效率，并在面对高峰期时能够更加灵活和从容地应对，从而增强了整个电子商务供应链的竞争力。