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申请/专利权人：山东凌岳智能科技有限公司

摘要：本发明涉及物资调度技术领域，尤其涉及一种基于大数据的港口物资智能管理方法及系统。该方法包括以下步骤：获取实时港口物资运输监测图像及港口物资管理日志；基于港口物资管理日志进行逐个节点需求趋势预测，以生成每一个节点物资需求预测数据；对实时港口物资运输监测图像进行移动运输车辆光流视觉追踪，生成车辆光流运动数据；对车辆光流运动数据进行空间运动轨迹重构，从而构建车辆空间动态轨迹；对车辆空间动态轨迹进行多时序离散化处理，从而得到不同区域动态轨迹；对不同区域动态轨迹进行动态态势演化分析，从而得到车辆态势演化数据。本发明实现了高效的港口物资管理。

主权项：1.一种基于大数据的港口物资智能管理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取实时港口物资运输监测图像及港口物资管理日志；基于港口物资管理日志进行逐个节点需求趋势预测，以生成每一个节点物资需求预测数据；步骤S2：对实时港口物资运输监测图像进行移动运输车辆光流视觉追踪，生成车辆光流运动数据；对车辆光流运动数据进行空间运动轨迹重构，从而构建车辆空间动态轨迹；其中，步骤S2的具体步骤为：步骤S21：对实时港口物资运输监测图像进行图像帧提取，以得到监测图像帧序列；步骤S22：对监测图像帧序列进行移动运输车辆光流视觉追踪，生成车辆光流运动数据；步骤S23：对车辆光流运动数据进行连续帧光流位置变化分析，以生成光流位置变化数据；步骤S24：对光流位置变化数据进行空间运动轨迹重构，从而构建车辆空间动态轨迹；其中，步骤S23的具体步骤为：提取监测图像帧序列的第一帧图像；对第一帧图像进行多点采样，得到多个图像采样像素点；对多个图像采样像素点进行图像坐标计算，生成像素点坐标；基于第一帧图像提取第二帧图像；基于像素点坐标对第二帧图像进行相邻帧像素点位移计算，以得到像素点位移值；重复上述操作，遍历所有图像帧的相邻帧像素点位移值；基于车辆光流运动数据对相邻帧像素点位移值进行多帧光流位置变化分析，以生成光流位置变化数据；步骤S3：对车辆空间动态轨迹进行多时序离散化处理，从而得到不同区域动态轨迹；对不同区域动态轨迹进行动态态势演化分析，从而得到车辆态势演化数据；步骤S4：基于车辆态势演化数据对实时港口物资运输监测图像进行动态点云渲染重构，构建港口三维孪生模型；其中，步骤S4的具体步骤为：步骤S41：对实时港口物资运输监测图像进行三维场景视觉识别，以提取港口三维场景数据；步骤S42：基于时空轨迹分布图对实时港口物资运输监测图像进行港口物流路径分析，生成港口物流路径；步骤S43：对港口三维场景数据进行三维结构布局分析，得到三维场景布局数据；步骤S44：基于港口物流路径对三维场景布局数据进行三维点云建模，构建港口三维结构模型；步骤S45：利用车辆态势演化数据对港口三维结构模型进行动态车流渲染，构建港口三维孪生模型；步骤S5：基于港口三维孪生模型及每一个节点物资需求预测数据进行动态调度规划，从而得到物资动态调度规划路径；基于物资动态调度规划路径生成物资调度模拟数据；其中，步骤S5的具体步骤为：步骤S51：基于港口三维孪生模型对物资需求节点进行空间位置计算，以得到节点空间位置；步骤S52：基于每一个节点物资需求预测数据对需求节点空间位置进行动态调度规划，从而得到物资动态调度规划路径；步骤S53：根据物资动态调度规划路径对港口三维孪生模型进行动态调度模拟，从而生成物资调度模拟数据；步骤S6：对物资调度模拟数据进行风险路径规避优化，生成风险优化调度路径；基于风险优化调度路径构建港口物资智能管理策略。

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