本发明涉及码头车辆管理，提供了一种集装箱码头堆区内车辆的排序管理方法及系统。
背景技术：
1、随着自动化堆场龙门吊作业无人化，堆场内对车辆的精准感知，就显得尤为重要。集装箱码头堆场内的车辆的精准感知是一个复杂而关键的过程，它涉及到众多因素，包括车辆的位置、速度、方向等。
2、内集卡同步部分会配备北斗高精定位终端，通过北斗定位专网与差分服务获取实时位置信息，但在集卡运输过程中，定位终端的稳定性不能被保障。外集卡属于非港口车辆，高精定位设备的安装和运维从商业上考虑实现难度大，目前一类方法是使用视频卡口、etc、rfid等方案，视频卡口可以给出车辆出入闸口的信息，但点位有限，etc和rfid设备，除了本身需要发放运维标签卡，对于设备部署也有较严格的要求，港区由于场地限制无法像普通道路那样建设横跨路口的龙门架，导致使用场景受限，存在覆盖范围有限，车辆姿态信息无法获取等问题。还有一类方法是依靠手机app或者其他终端来收集信息，这类方法需要人工打开服务，监控后台收集手机或终端的定位数据以构建轨迹信息，定位结果的稳定性受人为影响较大，不完全满足业务需求。
技术实现思路
1、为了解决背景技术中提到的至少一个技术问题，本发明的目的在于提供一种集装箱码头堆区内车辆的排序管理方法及系统，能够应对集装箱码头堆场箱区内集卡排序的感知问题。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
3、一种集装箱码头堆区内车辆的排序管理方法，包括步骤：
4、s1：对采集的原始数据进行预处理，原始数据包括内集卡数据、外集卡数据和车路协同数据；
5、s2：基于r树建立车辆的空间检索流程，将车辆定位数据中的点位信息挂载到由多个多边形区域组成的电子围栏内；
6、s3：通过电子围栏过滤纵路和横路的车辆轨迹数据，将车路协同数据分别与内集卡数据和外集卡数据进行碰撞，并对碰撞后产生的结果数据进行标定，形成堆场内的车辆轨迹数据；
7、s4：以单个时刻的车辆为单位，将由该车辆在当前时刻产生的轨迹、碰撞后标定的结果数据信息进行打包融合，根据融合后的车辆轨迹数据，结合预设排序规则对车辆进行排序，完成堆场内的车辆排队。
8、进一步地，所述步骤s1包括：
9、s11：通过定位终端来获取港口内车辆的内集卡数据；
10、s12：通过移动终端app来获取非港口车辆的外集卡数据；
11、s13：通过摄像头获取港口内车辆和非港口车辆的车路协同数据；
12、s14：预处理步骤s11至步骤s13中的数据信息，数据信息包括作业号、时间、经度纬度的定位数据和电子围栏信息；预处理包括一致的字段名、标定数据来源，并将时间数据转换为13位时间戳格式。
13、进一步地，所述步骤s2包括：
14、s21：将电子围栏定义为二维坐标系中的多边形区域，并将其分解为多个最小边界矩形，最小边界矩形作为r树的叶子节点；
15、s22：当需要查询一个点是否在某个多边形区域中时，利用r树进行查询，通过剪枝策略排除不可能包含查询点的矩形区域；
16、s23：在叶子节点处，使用射线法或交叉数法进行多边形包含性测试，确定点是否在多边形区域内；
17、s24：反馈并传输包含查询点的多边形对应的电子围栏信息。
18、进一步地，所述步骤s3包括：
19、s31：将内集卡数据与车路协同数据按照作业号、时间进行碰撞，作业号相同，位置误差小于5米，标定为已匹配的内集卡数据；作业号相同，位置误差大于或等于5米，标定为距离误差大的内集卡数据；
20、s32：将外集卡数据与车路协同数据按照作业号、时间进行碰撞，作业号相同，位置误差小于5米，标定为已匹配的外集卡数据；作业号相同，位置误差大于或等于5米，标定为距离误差大的外集卡数据；
21、s33：将未碰撞上的车路协同数据与内集卡数据和外集卡数据按照堆场号、时间进行碰撞，作业号不同，内集卡数据或外集卡数据与车路协同数据的距离小于5米，且周围5米内没有车辆，则标定视为匹配成功；对未匹配的车路协同数据，若识别的作业号有入口记录，且没有出口记录，标定为召回外集卡数据。
22、一种集装箱码头堆区内车辆的排序管理系统，包括：
23、数据处理模块：用于对采集的原始数据进行预处理，原始数据包括内集卡数据、外集卡数据和车路协同数据；
24、建立模块：基于r树建立车辆的空间检索流程，将车辆定位数据中的点位信息挂载到由多个多边形区域组成的电子围栏内；
25、标定模块：用于通过电子围栏过滤纵路和横路的车辆轨迹数据，将车路协同数据分别与内集卡数据和外集卡数据进行碰撞，并对碰撞后产生的结果数据进行标定，形成堆场内的车辆轨迹数据；
26、排序模块：用于以单个时刻的车辆为单位，将由该车辆在当前时刻产生的轨迹、碰撞后标定的结果数据信息进行打包融合，根据融合后的车辆轨迹数据，结合预设排序规则对车辆进行排序，完成堆场内的车辆排队。
27、进一步地，所述数据处理模块包括：
28、第一数据获取单元：用于通过定位终端来获取港口内车辆的内集卡数据；
29、第二数据获取单元：用于通过移动终端app来获取非港口车辆的外集卡数据；
30、第三数据获取单元：用于通过摄像头获取港口内车辆和非港口车辆的车路协同数据；
31、处理单元：用于对第一数据获取单元、第二数据获取单元和第三数据获取单元中的数据信息进行预处理，数据信息包括作业号、时间、经度纬度的定位数据和电子围栏信息；预处理包括一致的字段名、标定数据来源，并将时间数据转换为13位时间戳格式。
32、进一步地，所述建立模块包括：
33、索引构建单元：用于将电子围栏定义为二维坐标系中的多边形区域，并将其分解为多个最小边界矩形，最小边界矩形作为r树的叶子节点；
34、查询单元：用于当需要查询一个点是否在某个多边形区域中时，利用r树进行查询，通过剪枝策略排除不可能包含查询点的矩形区域；
35、匹配单元：用于在叶子节点处，使用射线法或交叉数法进行多边形包含性测试，确定点是否在多边形区域内；
36、结果返回单元：用于反馈并传输包含查询点的多边形对应的电子围栏信息。
37、进一步地，所述标定模块包括：
38、第一标定单元：用于将内集卡数据与车路协同数据按照作业号、时间进行碰撞，作业号相同，位置误差小于5米，标定为已匹配的内集卡数据；作业号相同，位置误差大于或等于5米，标定为距离误差大的内集卡数据；
39、第二标定单元：用于将外集卡数据与车路协同数据按照作业号、时间进行碰撞，作业号相同，位置误差小于5米，标定为已匹配的外集卡数据；作业号相同，位置误差大于或等于5米，标定为距离误差大的外集卡数据；
40、第三标定单元：用于将未碰撞上的车路协同数据与内集卡数据和外集卡数据按照堆场号、时间进行碰撞，作业号不同，内集卡数据或外集卡数据与车路协同数据的距离小于5米，且周围5米内没有车辆，则标定视为匹配成功；对未匹配的车路协同数据，若识别的作业号有入口记录，且没有出口记录，标定为召回外集卡数据。
41、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
42、本发明通过获取实时图像，利用图像处理和目标识别算法来提取和跟踪卡车的位置信息，并根据这些信息对集卡进行排序和排队管理。车辆轨迹数据融合与标定能够融合不同来源的车辆轨迹数据，形成完整的车辆轨迹信息，为车辆排序提供了准确的数据基础。而车辆排序与排队则基于融合后的车辆轨迹数据，结合预设排序规则对车辆进行排序，并完成堆场内的车辆排队管理。该方法能够更准确地识别集卡的位置和状态，从而更好地应对集装箱码头堆场箱区内集卡排序的感知问题。同时，该技术方案还通过构建空间索引和快速检索机制，实现了对车辆定位数据的快速检索和查询，进一步提高了集装箱码头堆场的管理效率和作业效率。该方法能够有效地应对集装箱码头堆场箱区内集卡排序的感知问题。
1.一种集装箱码头堆区内车辆的排序管理方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的集装箱码头堆区内车辆的排序管理方法，其特征在于，所述步骤s1包括：
3.根据权利要求1所述的集装箱码头堆区内车辆的排序管理方法，其特征在于，所述步骤s2包括：
4.根据权利要求2所述的集装箱码头堆区内车辆的排序管理方法，其特征在于，所述步骤s3包括：
5.一种集装箱码头堆区内车辆的排序管理系统，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的集装箱码头堆区内车辆的排序管理系统，其特征在于，所述数据处理模块包括：
7.根据权利要求5所述的集装箱码头堆区内车辆的排序管理系统，其特征在于，所述建立模块包括：
8.根据权利要求6所述的集装箱码头堆区内车辆的排序管理系统，其特征在于，所述标定模块包括：
