所属的技术人员能够理解，本申请涉及的基于标识解析的实时物流追踪方法各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
背景技术：
1、随着贸易量的不断扩大和物流运输的日益复杂，物流行业面临着诸多挑战，如货物追踪、运输效率和成本控制等。传统的物流追踪系统往往依赖于手动记录或基于gps的定位设备，存在信息更新滞后、准确性低以及成本高等问题。而数据分析在物流管理中的作用也日益凸显，通过对海量的物流数据进行分析，可以发现潜在的优化空间和风险点，提高整体物流运营效率和安全性。
2、然而，现有技术的物流追踪系统和数据分析方法还存在一些不足之处。例如，传统的条形码、二维码等标识技术在复杂环境下易受干扰，导致识别错误；同时，现有的数据分析方法对于实时大规模数据的处理能力有限，无法满足快速变化的物流需求。
3、如何实现采集包裹的运输时间和位置信息，确保包裹的运输时间和位置信息能够准确可靠的传输到监控端，并满足对物流信息的监控，从而优化物流路径、提高物流运输效率是当前亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本发明提供一种基于标识解析的实时物流追踪系统，系统通过实时物流追踪系统，能够准确追踪货物位置和状态，从而优化物流路径、减少滞留时间，提高物流运输效率。
2、系统包括：标识部署装置、物流跟踪装置、云服务平台以及可视化装置；
3、标识部署装置配置在包裹出库端，用于向包裹上部署运输标识，将每个包裹的运输标识与包裹信息进行绑定关联，并发送给云服务平台；
4、物流跟踪装置设置在物料中间运输环节，基于定位模块和时间模块，获取每个包裹的运输时间及位置，并发送给云服务平台；
5、云服务平台接收并存储来自标识部署装置和物流跟踪装置的包裹物流信息，通过可视化装置提供可视化界面展示包裹位置信息、状态信息及环境信息，同时支持数据的清洗、存储及后续分析；云服务平台利用机器学习算法对包裹的物流数据进行处理，实现运输时间预测和异常检测以图表、地图形式展示。
6、进一步需要说明的是，云服务平台对每个包裹的物流信息构建包裹物流数据集；
7、包裹物流数据集中包括：运输标识、包裹属性、发货时间、到货时间、距离目的地的剩余距离信息、运输总时长、剩余时长、中间地址信息、运输车辆信息以及运输人员信息。
8、进一步需要说明的是，云服务平台采用pca主成分分析模块对包裹物流数据集进行处理和特征提取，分析包裹物流数据集在多维空间中的分布特性，以及包裹物流数据集内物流数据分布形式，包裹物流信息分布特征图。
9、进一步需要说明的是，云服务平台还根据包裹物流信息分布特征图，按照运输的时间顺序建立包裹物流信息的追踪信息，通过动态追踪调整算法，根据包裹物流信息实时变化调整追踪状态信息，生成优化的追踪状态信息。
10、进一步需要说明的是，云服务平台基于优化的追踪状态信息，采用谱聚类算法对包裹物流信息进行多维空间的聚类分析，识别包裹物流信息间的拟合性和群体特性，并对包裹物流信息进行分类和分组，生成分组后的包裹物流信息集。
11、进一步需要说明的是，云服务平台还基于流处理框架对实时获取的包裹物流信息进行监控和分析，识别包裹物流信息动态和趋势，并监控包裹物流信息的异常状态，生成实时更新的包裹物流信息监控信息。
12、进一步需要说明的是，云服务平台还依据获取的包裹位置信息，确定所述包裹位置信息的运输方向；
13、依据包裹信息的位置、方向、剩余里程以及剩余时长，对包裹信息进行识别，识别包裹物流信息动态和趋势，并监控包裹物流信息的异常状态，生成实时更新的包裹物流信息监控信息。
14、进一步需要说明的是，向包裹上部署的运输标识包括：rfid标签，或条形码，或二维码；
15、物流跟踪装置还包括：温湿度传感器和加速度传感器；云服务平台基于温湿度传感器和加速度传感器获取包裹所在环境的温湿度信息和碰撞信息，并发送给云服务平台。
16、根据本申请的另一个实施例，提供了一种基于标识解析的实时物流追踪方法，方法包括：
17、向包裹上部署运输标识，将每个包裹的运输标识与包裹信息进行绑定关联，并发送给云服务平台；
18、基于定位模块和时间模块，获取每个包裹的运输时间及位置，并发送给云服务平台；
19、云服务平台接收并存储来自标识部署装置和物流跟踪装置的数据，通过可视化装置提供可视化界面展示包裹位置信息、状态信息及环境信息，同时支持数据的清洗、存储及后续分析；云服务平台利用机器学习算法对包裹的物流数据进行处理，实现运输时间预测和异常检测以图表、地图形式展示。
20、根据本申请的又一个实施例，还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现基于标识解析的实时物流追踪系统。
21、从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：
22、本发明提供的基于标识解析的实时物流追踪系统及方法通过实时追踪包裹的位置和状态，使用户可以随时了解包裹的运输进度，减少了因信息滞后导致的时间浪费。系统支持运输时间预测，有助于用户更准确地安排运输计划和资源分配，从而提高整体物流效率。
23、系统提供了可视化装置，可以直观的界面，展示了包裹的位置、状态和环境信息，使得物流过程更加透明。用户可以通过可视化界面随时查看包裹的运输情况。系统利用机器学习算法进行异常检测，能够及时发现物流过程中的异常情况，如延误、丢失等。云服务平台存储物流数据，经过清洗和分析后，可以为物流公司提供有价值的决策支持。物流公司可以利用这些数据来优化运输路线、调整运输策略，以降低物流成本并提高服务质量。
1.一种基于标识解析的实时物流追踪系统，其特征在于，包括：标识部署装置、物流跟踪装置、云服务平台以及可视化装置；
2.根据权利要求1所述的基于标识解析的实时物流追踪系统，其特征在于，云服务平台对每个包裹的物流信息构建包裹物流数据集；
3.根据权利要求2所述的基于标识解析的实时物流追踪系统，其特征在于，云服务平台采用pca主成分分析模块对包裹物流数据集进行处理和特征提取，分析包裹物流数据集在多维空间中的分布特性，以及包裹物流数据集内物流数据分布形式，包裹物流信息分布特征图。
4.根据权利要求2所述的基于标识解析的实时物流追踪系统，其特征在于，云服务平台还根据包裹物流信息分布特征图，按照运输的时间顺序建立包裹物流信息的追踪信息，通过动态追踪调整算法，根据包裹物流信息实时变化调整追踪状态信息，生成优化的追踪状态信息。
5.根据权利要求2所述的基于标识解析的实时物流追踪系统，其特征在于，云服务平台基于优化的追踪状态信息，采用谱聚类算法对包裹物流信息进行多维空间的聚类分析，识别包裹物流信息间的拟合性和群体特性，并对包裹物流信息进行分类和分组，生成分组后的包裹物流信息集。
6.根据权利要求2所述的基于标识解析的实时物流追踪系统，其特征在于，云服务平台还基于流处理框架对实时获取的包裹物流信息进行监控和分析，识别包裹物流信息动态和趋势，并监控包裹物流信息的异常状态，生成实时更新的包裹物流信息监控信息。
7.根据权利要求1或2所述的基于标识解析的实时物流追踪系统，其特征在于，云服务平台还依据获取的包裹位置信息，确定所述包裹位置信息的运输方向；
8.根据权利要求1或2所述的基于标识解析的实时物流追踪系统，其特征在于，
9.一种基于标识解析的实时物流追踪方法，其特征在于，方法基于如权利要求1至8任一项所述的基于标识解析的实时物流追踪系统来实现；
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至8任一项所述基于标识解析的实时物流追踪系统。
