申请/专利权人：杭州智诚惠通科技有限公司

申请日：2024-01-17

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117575427B

主分类号：G06Q10/0639

分类号：G06Q10/0639;G06Q10/0832;G06F18/214;G06F18/24

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2024.03.08#实质审查的生效;2024.02.20#公开

摘要：本申请实施例提供了一种大件运输的现场监测核验方法、系统和介质。该方法包括：采集各监测点的大件运输实况信息以及备案信息和资质信息，并分项对比获得监测点项目对比信息集，再全部信息集聚合获得信息图谱并提取监测数据集，再分别与历史监测第一数据集和第二数据集的均值数据集进行对应处理，获得运输偏离校核修正数据和运输偏差检验补偿数据，再对监测数据集修正补偿处理获得大件运输合规测评指数，后与合规度阈值进行阈值对比评估大件运输任务的核验结果；从而通过对大件运输任务监测信息数据结合历史数据进行修正、补偿、评估获得大件运输任务的合规核验结果，实现通过对大件运输任务的现场监测数据进行处理以核验任务执行的评估技术。

主权项：1.一种大件运输的现场监测核验方法，其特征在于，包括以下步骤：采集大件运输任务在预设区域道路的各监测点监测的大件运输实况信息，并通过预设特种运输监测数据库平台获取所述大件运输任务对应的大件运输备案信息和大件运输资质信息；根据所述大件运输任务的大件运输实况信息与所述大件运输备案信息以及大件运输资质信息进行分项信息对比，获得所述各监测点的监测点项目对比信息集；将所述预设区域道路的全部监测点的所述监测点项目对比信息集进行聚合，获得大件运输动态监测信息图谱，并提取大件运输任务监测数据集和对应监测数据权重系数；将所述大件运输任务监测数据集与预设大件运输监测数据库中的多个历史同等属性等级大件运输任务的多个大件运输历史监测第一数据集进行对应处理，获得所述大件运输任务的运输偏离校核修正数据；通过预设大件运输监测数据库获取多个历史同等属性等级大件运输任务的多个大件运输历史监测第二数据集，并求均值处理获得大件运输历史监测均值数据集，再与所述大件运输任务监测数据集进行对应处理获得所述大件运输任务的运输偏差检验补偿数据；根据所述运输偏离校核修正数据以及所述运输偏差检验补偿数据结合监测数据权重系数对所述大件运输任务监测数据集进行修正补偿处理，获得大件运输合规测评指数；根据所述大件运输合规测评指数与预设大件运输合规度阈值进行阈值对比，根据阈值对比结果评估所述大件运输任务的任务执行核验结果；所述将所述大件运输任务监测数据集与预设大件运输监测数据库中的多个历史同等属性等级大件运输任务的多个大件运输历史监测第一数据集进行对应处理，获得所述大件运输任务的运输偏离校核修正数据，包括：将所述大件运输任务监测数据集输入预设大件运输监测数据库并更新数据库；根据所述大件运输监测数据库查询获取备案车辆在备案运输路线执行多个历史同等属性等级大件运输任务的多个大件运输历史监测第一数据集，包括多个承运异常率历史数据、车辆物品告警率历史数据、路径偏离率历史数据以及节点时域超标率历史数据；根据所述多个大件运输历史监测第一数据集与所述大件运输任务监测数据集进行对应处理，获得所述大件运输任务的运输偏离校核修正数据，包括承运异常率偏离修正数据、车辆物品告警率偏离修正数据、路径偏离率偏离修正数据以及节点时域超标率偏离修正数据；所述承运异常率偏离修正数据、车辆物品告警率偏离修正数据、路径偏离率偏离修正数据、节点时域超标率偏离修正数据的计算公式为： ；其中，、、、分别为承运异常率偏离修正数据、车辆物品告警率偏离修正数据、路径偏离率偏离修正数据、节点时域超标率偏离修正数据，、、、分别为获取承运异常率数据、车辆物品告警率数据、路径偏离率数据、节点时域超标率数据，、、、分别为第i个大件运输历史监测第一数据集对应的承运异常率历史数据、车辆物品告警率历史数据、路径偏离率历史数据、节点时域超标率历史数据，n为大件运输历史监测第一数据集的个数，、为预设特征系数；所述通过预设大件运输监测数据库获取多个历史同等属性等级大件运输任务的多个大件运输历史监测第二数据集，并求均值处理获得大件运输历史监测均值数据集，再与所述大件运输任务监测数据集进行对应处理获得所述大件运输任务的运输偏差检验补偿数据，包括：通过预设大件运输监测数据库获取在所述备案运输路线的多个历史同等规格等级车辆执行多个历史同等属性等级大件运输任务的多个大件运输历史监测第二数据集；根据所述多个大件运输历史监测第二数据集求均值处理，获得大件运输历史监测均值数据集，包括承运异常率历史均数据、车辆物品告警率历史均数据、路径偏离率历史均数据以及节点时域超标率历史均数据；根据所述大件运输历史监测均值数据集与所述大件运输任务监测数据集进行处理，获得所述大件运输任务的运输偏差检验补偿数据，包括承运异常率偏差补偿数据、车辆物品告警率偏差补偿数据、路径偏离率偏差补偿数据以及节点时域超标率偏差补偿数据；所述承运异常率偏差补偿数据、车辆物品告警率偏差补偿数据、路径偏离率偏差补偿数据、节点时域超标率偏差补偿数据的计算公式为： ；其中，、、、分别为承运异常率偏差补偿数据、车辆物品告警率偏差补偿数据、路径偏离率偏差补偿数据、节点时域超标率偏差补偿数据，、、、分别为获取承运异常率数据、车辆物品告警率数据、路径偏离率数据、节点时域超标率数据，、、、分别为承运异常率历史均数据、车辆物品告警率历史均数据、路径偏离率历史均数据、节点时域超标率历史均数据，、为预设特征系数；所述根据所述运输偏离校核修正数据以及所述运输偏差检验补偿数据结合监测数据权重系数对所述大件运输任务监测数据集进行修正补偿处理，获得大件运输合规测评指数，包括：根据所述运输偏离校核修正数据以及所述运输偏差检验补偿数据结合监测数据权重系数对所述大件运输任务监测数据集进行修正补偿处理，获得大件运输合规测评指数；所述大件运输合规测评指数的修正补偿计算公式为： ；其中，为大件运输合规测评指数，、、、分别为承运异常率偏离修正数据、车辆物品告警率偏离修正数据、路径偏离率偏离修正数据、节点时域超标率偏离修正数据，、、、分别为承运异常率偏差补偿数据、车辆物品告警率偏差补偿数据、路径偏离率偏差补偿数据、节点时域超标率偏差补偿数据，、、、分别为获取承运异常率数据、车辆物品告警率数据、路径偏离率数据、节点时域超标率数据，为监测数据权重系数，、、为预设特征系数。

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