基于煙霧特征提取算法的物流易燃品信息管理與預警平臺*

徐艷紅

(池州職業技術學院 安徽池州 247000)

當前，國內物流管理方面存在社會管理工作冗余繁瑣、人工重復處理概率大、物流數據規模巨大、倉儲運輸監測能力不足、物流管理實時性差等尖銳問題，亟待處理。Android 是一種基于Linux 的自由及開放源代碼的操作系統，其手機的市場占有率遠遠超過iOS，廣泛應用于各種移動設備終端。文章結合Android平臺開發了一套可視化的移動物流管理系統，以便管理者實時、遠程掌握物流信息，指導操作人員開展貨物管理與運輸管理工作。

1 Android平臺下移動物流管理系統設計

1.1物流管理系統整體架構

Android平臺主要包括應用程序、應用程序框架、系統運行庫、linux 4個層次，其中linux是的核心所在，其構成如圖1所示。Linux層創造了穩定的系統環境，是整個系統最底層的驅動，提供了硬件設備的驅動程序、進程和內存管理、安全性功能管理等核心內容，換言之系統軟件與硬件之間的通信由Linux實現[2]，Linux解決了多用戶登錄系統時的用戶間資源分離問題。

另外，Android 平臺應用程序依賴JAVA 語言實現，同時包含大規模的C/C++庫，Android 系統實現了對這些“庫”的封裝，因而可在程序中直接調用。為此，該研究將Android技術作為核心技術，考慮了現代物流行業的出入庫管理、在庫管理、信息查詢、環境監測、物品安全等需求[2]，設計了可視化移動物流管理系統，其整體架構如圖2所示。

圖2 基于Android的可視化移動物流管理系統架構

由圖2可知，該系統將可視化物流管理劃分為用戶管理模塊、運輸管理模塊、倉儲管理模塊三部分，其中，基于RFID掃描技術實現物品的快速出入庫管理，利用傳感器網絡實現運輸與倉儲管理方面的環境監測與環境警報問題。

1.2系統日常管理功能

1.2.1基于RFID標簽的入庫管理 系統利用RFID標簽技術快速寫入、讀取待入庫物品的信息，實現倉儲環境貨物快速入庫。圖3為RFID標簽采集數據的原理。

圖3 RFID標簽數據采集原理

系統基于RFID標簽的倉儲入庫管理過程如圖4所示。

圖4 基于RFID標簽的倉儲入庫管理過程

由圖4可知，當系統后臺服務器下達貨物入庫指令后，物流管理系統客戶端界面接收信息后彈出消息提示；倉儲管理人員通過查詢入庫清單獲得待入庫物品的詳細信息，在指定區域內存放待入庫的貨物并設置區域RFID標簽，將對應RFID標簽匹配到單位(如：箱、袋等)貨物上，由于RFID標簽內存儲著編號信息，在入庫清單內選中相應物品的同時掃描物品標簽與區域標簽，即可獲得全部待入庫物品的信息[3]；倉儲管理人員點擊標簽信息發送指令將標簽內的信息存儲至服務器后臺，當“入庫成功”信息返回后證明已成功將物品與RFID標簽綁定，在物流管理系統對RFID標簽展開操作，代替對貨物的直接操作。系統基于RFID技術實現了半無人化入庫操作，減少了人工參與度、減少了操作失誤概率。

1.2.2物流管理消息推送 系統基于MQTT協議實現Android平臺物流管理信息的推送，MQTT協議定義了消息發布者、消息代理、消息訂閱者三個角色，其關系模型如圖5所示。

圖5 MQTT消息推送協議關系模型

其中服務器即為代理，擔負三項關鍵功能：①受理發布者、訂閱者的注冊請求，維護管理對應的注冊信息；②管理物流消息的主題；③對發布者發送來的消息進行存儲/向訂閱者轉發操作。

另外，Android平臺客戶端是模型中的訂閱者，向代理服務器注冊并提交訂閱的物流管理信息主題，并等待接收該主題相應的消息；值得注意的是，發布者具有客戶端和服務端的雙重身份，可根據需求轉換：相對消息代理服務器而言發布者應用“客戶端”身份，需要向其注冊并發布特定主題的消息；對訂閱者而言發布者應用“服務端”身份，作為物流管理系統的應用服務器，動態的向訂閱者發送物流操作消息。

1.3基于紋理特征提取算法的物流易燃品管理預警

煙霧是識別物流倉儲火災危險的關鍵因素，傳統煙霧探測器靠近火源才能檢測出火災的危險性，致使預警信息發送不及時?；趫D像分割的煙霧檢測算法有效彌補了煙霧探測設備的不足[4]，能夠在復雜的場性和環境中預先識別出可能引發火災的因素。

另外，煙霧識別預警之前需做好以下準備工作：平臺統基于ZigBee 無線傳感器網絡構建倉儲物品監測、運輸物品監測的技術支撐，設計了ZigBee無線傳感器組網。無線傳感器網絡包括溫度傳感器、濕度傳感器、圖像傳感器等信息采集設備，實時監測貨物所在區域的溫濕度、紅外參數、現場圖像等信息。無線傳感器網絡連接了繼電器控制模塊、工作電路開關單元，賦予其靈活控制照明設備、暖通設備的權限，增強了倉儲環境監測的智能化水平。另外，無線傳感器網絡保護故障管理模塊，可實時發現傳感器節點的運行狀態，將傳感器異常信息及時傳遞給倉儲管理人員，在移動終端界面顯示。

1.3.1煙霧運動區域提取 物流易燃品管理預警分為兩個關鍵步驟：煙霧特征提取和煙霧分類?；谝曨l圖像監測物流易燃品火災風險過程中，最重要的是監測物品的煙霧信息，而煙霧顏色信息是最為重要的視覺信息之一，因為火災發生時伴隨溫度提升的現象，溫度提升使得煙霧顏色發生淺灰色到黑色的轉變，因此煙霧顏色的視覺特征尤其突出[5]。針對這一特點，依據采集的物流易燃品圖像信息進行煙霧特征提取。

首先提取煙霧的運動區域，由高斯混合模型完成。其原理是將物流易燃品圖像各像素建立為高斯分布模式，實時更新高斯模型，使用標準差與均值判斷哪些為運動的像素，進而得到煙霧的運行區域?；诟咚够旌夏Ｐ腿绻?1)所示：

(1)

其中，P[Ht(x，y)]表示t時刻圖像幀H的像素點(x，y)的概率分布估計；單高斯模型數量用ε表示，較大的數值表示模型處理高復雜度場景信息的能力更佳；高斯混合模型內第i個單高斯模型權值與均值分別用ωi，t、?i，t表示；第i個單高斯模型協方差矩陣為Σi，t，高斯分布的概率密度函數為η，詳細形式如公式(2)所示：

η[Ht(x，y)，?i，t，∑i，t]=

(2)

將RGB顏色空間中的三個顏色通道像素視為獨立關系，所以得到一致的方差，采用公式(3)描述它們的協方差矩陣：

∑i，t=σ2Ht(x，y)

(3)

上述過程中，物流易燃品倉儲背景圖像的學習是由高斯混合模型更新參數實現的，時間的前進帶動了背景信息的變換，所以將滿足高斯分布的像素視為“前景像素”，幀圖像中的煙霧運動區域則由前景像素構成。提取圖像運動區域后，YUV 色彩空間中確定疑似煙霧區域后利用顏色濾出方法分割出疑似煙霧區域。

1.3.2煙霧紋理特征提取 在煙霧疑似區域的基礎上，基于均勻局部二值模式提取煙霧的紋理特征值，即LBP算法。LBP算法獲得特征智能的原理如下：對比像素與鄰域像素灰度值獲取其像素模式值，且直方圖表達圖像紋理特征的灰度紋理算子，由像素模式值統計得到。 公式(4)為局部二值模式 算法公式：

(4)

其中，像素點灰度值和鄰域內像素點灰度值分別用α1、α2表示，鄰域像素點數量為P。

局部二值模式算法使用LBP 值描述煙霧區域的紋理信息。算法運行過程中，是在3×3鄰域內對比灰度值，得到 8 位二進制數得到 256 種模式，即得到該鄰域中心點的 LBP 值[6]，即為煙霧的紋理特征值。

最后，需要將煙霧分類為煙霧與非煙霧兩個類型，具體使用BP神經網絡對提取的煙霧特征實施二分類，將從疑似煙霧區域圖像中提取的紋理特征值作為BP神經網絡分類器的輸入向量。當分類得到的圖像信息確為煙霧時，需要向物流信息管理者發送預警信息，及時查看物流易燃品的倉儲管理狀況，避免火災發生風險。

此外，無線傳感器網絡采集的運輸環境數據、倉儲環境數據實時發送至服務器端在Android手機移動終端同步顯示，管理人員通過Android平臺獲得物流管理信息與各方面人員進行溝通協調，實現遠程化物流信息管理與監測。此外，倉儲環境與運輸環境的電氣設備運行參數與狀態在手機端顯示，當無線傳感器網絡、物流環境、電氣設備出現異常狀態時都將在物流系統界面上產生預警，通知管理人員。

2測試與分析

2.1可視化界面設計

系統用戶登錄界面、入庫管理界面、環境監測界面如圖6和圖7所示。

圖6 用戶登錄界面

圖7 物流環境監測界面

用戶登錄界面是Android平臺下物流管理系統終端的首要界面，首先要注冊賬戶或者使用已注冊賬戶登錄，密碼與賬戶信息要一致，不同用戶類型具有不同權限。

在物流環境監測環節，用戶可以實時查詢運輸環境與倉儲環境的監控視頻信息、溫濕度信息、煙霧信息，還可以獲取倉儲場所內電氣設備的運行狀態，及時獲知物流管理中存在的異常與警報信息。

2.2功能測試

表1為文章系統的功能測試結果。該系統通過了物流管理系統的多種功能測試，測試結果均符合預期效果，證明該系統功能基本可靠，具有較強的物流管理實際應用價值。

表1 系統的功能測試結果統計

3結論

文章基于Android平臺設計了一種可視化、移動性的物流管理系統，從運輸、倉儲、用戶三個層面進行系統設計，主要凸顯了Android平臺支撐下物流管理系統的RFID標簽出入庫功能、環境監測與預警功能、消息推送功能，充分滿足了物流管理領域高效率信息存儲、低人工參與、遠程監管等需求。在系統測試部分，該系統通過了全部測試內容，驗證了該系統開展物流管理的可靠性，為投入物流管理實際應用提供有力證據。