本技术涉及供应链管理系统，尤其是涉及一种基于智能信息化技术的集装箱信息共享系统。
背景技术：
1、随着全球物流和贸易的快速发展，集装箱运输在现代供应链管理中占据了重要地位。然而，传统的集装箱管理和信息共享方式存在诸多效率低下的问题，如人工核对、信息传递延迟、数据孤岛现象等。这些问题导致运输流程中的各个环节彼此脱节，影响整体运营效率和信息的准确性。
2、在传统的集装箱管理中，司机通常需要手动拍摄集装箱的照片，并将这些照片通过多层级的传递方式（如车队、货代、客户等）逐级传递，最终到达需要核验的工厂或其他环节。这种模式不仅需要大量的人力进行信息整理和核对，还存在信息错误、延误甚至数据丢失的风险。尤其在面对大规模、多批次的订单时，这些问题变得尤为严重，给供应链的及时性和准确性带来了巨大挑战。
技术实现思路
1、本技术提供一种基于智能信息化技术的集装箱信息共享系统，以解决上述问题。
2、第一方面，本技术提供一种基于智能信息化技术的集装箱信息共享系统，所述系统包括：
3、获取装货后的集装箱的第一套图像；对所述第一套图像进行图像识别处理，识别出所述集装箱上的集装箱号段信息；将所述集装箱号段信息与司机的工单信息进行关联；将集装箱号段信息及相关联的工单信息进行结构化整理，形成统筹数据集；获取卸货前的集装箱的第二套图像；对第一套图像和第二套图像分别进行嵌入式整合，形成图像集合；根据图像集合、所述统筹数据集整理成汇编档案；根据上下游对象类型将统筹数据集中的特定信息发送至对象终端。
4、通过上述技术方案，通过移动终端采集装货前和卸货前的集装箱图像，并进行自动化图像识别，识别出集装箱号等关键信息，免去了管理人员手动整理和核对的过程，显著提升了工作效率。将识别出的集装箱号与司机的工单信息自动关联，并形成结构化数据集，从而减少了人工数据整理的时间。自动化识别和数据关联避免了手动输入过程中的错误，如数据录入错误或错位关联，确保了信息的准确性。通过对图像和工单信息的结构化整理，可以减少因不同人员处理数据而造成的标准不一致的问题，保持数据的一致性和准确性。通过图像集合和数据的整合，能够及时更新集装箱信息，并根据上下游对象的需求自动发送特定信息至对象终端；这种即时数据共享有助于提高供应链的透明度和可追溯性。形成的汇编档案能够有效保存所有相关数据，便于事后核查，增强了信息的可追溯性，避免信息丢失带来的不便。传统模式下，信息需要通过多层级的传递方式逐步传达，通过自动化整合流程，减少了中间环节和人力干预，直接将数据传送给需要的对象，减少了延误和出错的风险。信息的自动传递和实时更新减少了在各个层级中的滞留时间，确保信息及时到达下游环节，从而提高了供应链运作的及时性。
5、可选的，所述装货后的集装箱的第一套图像及卸货前的集装箱的第二套图像的获取，包括：获取集装箱的具体位置和对应位置的天气及环境光线；根据预设的信息采集要求、集装箱的具体位置和环境光线情况，确定移动终端的若干拍摄角度参数和每一拍摄角度对应的拍摄光线参数；根据拍摄角度参数，确定拍摄角度限定框；将所述拍摄角度参数、所述拍摄光线参数及所述拍摄角度限定框作为拍摄要求发送至移动终端；通过所述移动终端，对集装箱进行图像采集；根据所述拍摄要求，收集所述移动终端的若干实拍图像；解析每一所述实拍图像，判断所述实拍图像中的拖影状态是否达到标准；若所述拖影状态不能达到标准；则产生重拍需求并发还给所述移动终端；若所述拖影状态达到标准；则根据拍摄时间节点，将所述实拍图像进行储存并作为所述第一套图像或所述第二套图像。
6、通过上述技术方案，通过获取集装箱的具体位置、天气、环境光线等信息，结合预设的拍摄要求，生成最佳的拍摄角度和光线参数，确保图像能够在各种条件下清晰显示。用户可以在指导下，通过移动终端实现精准的图像采集，减少人工调节和试错的步骤。通过拍摄角度限定框和光线参数的设置，可以对用户进行直观的拍摄引导，确保移动终端在拍摄时始终处于最佳位置。这一效果使得拍摄过程更加简便，即便是非专业人员也能在系统指引下完成高质量的拍摄任务。在拍摄完成后自动解析每张图像，实时判断图像的拖影状态和清晰度，快速反馈结果给用户。如果发现图像不符合要求，会提示重拍。这一过程极大减少了后续的人工审查步骤，提高了图像质量控制的自动化水平。当检测到图像质量不合格（如拖影、模糊等）时，系统自动发出重拍需求，并引导操作人员重新调整拍摄角度、光线等参数进行二次拍摄，直到图像达到标准。此功能提高了整个图像采集流程的可靠性和图像质量的一致性。一旦图像达到标准，系统会根据拍摄时间节点（如装货前或卸货前）自动将图像分类为“第一套图像”或“第二套图像”，并与集装箱编号、工单信息等相关联，存储至数据库。这一操作确保了数据的组织有序、易于检索，且图像与相应的工单、集装箱号等信息保持一致性。
7、可选的，所述根据所述拍摄要求，收集所述移动终端的若干实拍图像，包括：从所述移动终端获取所述实拍图像；解析所述实拍图像，得到图像中的集装箱轮廓；计算所述集装箱轮廓与所述拍摄角度限定框之间的整体偏差程度；判断所述整体偏差程度是否小于预设偏差范围；若整体偏差程度小于预设偏差范围，则判断所述集装箱轮廓满足拍摄要求中的所述拍摄角度限定框；将所述实拍图像进行收集；若整体偏差程度大于预设偏差范围，则判断所述集装箱轮廓不满足拍摄要求中的所述拍摄角度限定框；则产生重拍需求并发还给所述移动终端。
8、通过上述技术方案，自动解析图像中的集装箱轮廓，并计算其与拍摄角度限定框之间的偏差程度。这一自动化过程减少了人工干预，并加快了拍摄和审核流程，确保图像的准确性和质量，同时也提高了图像分析的速度和效率。在拍摄完成后即时反馈图像的质量，判断是否符合预设的拍摄要求，包括角度偏差和图像清晰度（拖影状态）。这一效果确保了图像质量在拍摄阶段得到控制，避免了后续图像处理和分析时因图像不合格而返工。图像的偏差超过了预设的允许范围，系统会立即生成重拍需求，通知操作员重新调整角度和拍摄。该重拍机制确保了每一张收集的图像都符合质量标准，最终生成的图像能够满足后续分析和存档的要求。
9、可选的，所述计算所述集装箱轮廓与所述拍摄角度限定框之间的整体偏差程度，包括：解析所述集装箱轮廓,将所述集装箱轮廓抽离为若干条轮廓线；解析所述拍摄角度限定框,将所述拍摄角度限定框抽离为与轮廓线数量相同的限定框线；分析所述集装箱轮廓与所述拍摄角度限定框的相似性关系；根据所述相似性关系，将若干条轮廓线分别绑定对应的限定框线；计算每条轮廓线与对应限定框线的对应线偏差程度；根据所述对应线偏差程度，确定所述集装箱轮廓与所述拍摄角度限定框之间的整体偏差程度。
10、通过上述技术方案，通过将集装箱的轮廓线与拍摄角度限定框线进行几何特征比较，可以精确判断集装箱在图像中的位置和角度是否符合预定的拍摄要求。这种分析确保了图像的拍摄准确性。自动检测集装箱轮廓与拍摄角度限定框之间的偏差，无需人工干预即可完成高效、准确的判断。通过计算位置、角度、长度等多维度的几何特征差异，确定图像是否合格。在拍摄完成后，能够立即反馈集装箱图像的偏差情况。如果偏差超出了预设范围，系统会生成重拍提醒，通知用户调整拍摄角度或位置。通过对集装箱轮廓与拍摄角度限定框的几何特征分析，可以确保每张图像的拍摄质量一致。每个图像都经过相同的质量检查和偏差评估，保证了图像的一致性。
11、可选的，所述计算每条轮廓线与对应限定框线的对应线偏差程度，根据以下公式计算：
12、；
13、其中，为第条轮廓线与对应限定框线的对应线偏差程度；为第条轮廓线；为第条轮廓线对应的限定框线；为第条轮廓线与对应限定框线的方向相似性权重；为第条轮廓线与对应限定框线的位置相似性权重；为第条轮廓线与对应限定框线最大距离；
14、第条轮廓线与对应限定框线最大距离，根据以下公式计算：
15、；
16、其中，为第条轮廓线与对应限定框线最大距离；为最大值函数；；；为第条轮廓线的端点到对应限定框线的距离；为第条轮廓线的端点到对应限定框线的距离；为第条轮廓线对应限定框线的端点到第条轮廓线的距离；为第条轮廓线对应限定框线的端点到第条轮廓线的距离。
17、通过上述技术方案，通过计算轮廓线端点与限定框线的最大距离，可以对两条线段之间的几何差异进行精确量化。通过计算方向相似性和位置相似性偏差，能够自动检测每张图像中集装箱的轮廓是否符合限定框的预设标准，减少了人工干预的必要性。提高工作效率，避免了不必要的主观误差。通过对所有轮廓线与限定框线进行偏差计算，确保了每张拍摄图像的质量达到一致的高标准。这种方式减少了由于拍摄角度、位置等因素导致的质量不一致问题。
18、可选的，所述根据上下游对象类型将统筹数据集中的特定信息发送至对象终端，包括：解析每一所述上下游对象类型，确定对应的业务需求；根据每一上下游对象的所述业务需求从所述统筹数据集中筛选出与对应上下游对象的需求相关信息；将筛选出的需求相关信息与各个对象的终端进行匹配；根据不同上下游对象类型，确定合适的通信渠道并自动发送需求相关信息。
19、可选的，所述对第一套图像和第二套图像分别进行嵌入式整合，形成图像集合，包括：对每一套图像中的图像进行分类，确定出若干的信息代表图像和若干的状态代表图像；解析每一所述信息代表图像，确定文字区域；根据文字区域及第一预设边框范围对每一所述信息代表图像进行截选；将截选出的图像进行畸形矫正，得到若干矫正图像；将同一套图像中的若干相似的矫正图像整合，得到信息卡图像；解析每一所述状态代表图像中的空闲区域，将对应的信息卡图像嵌入至所述空闲区域内，形成组合图像贴；将组合图像贴进行整理汇总，形成图像集合。
20、可选的，所述解析每一所述状态代表图像中的空闲区域，将对应的信息卡图像嵌入至所述空闲区域内，形成组合图像贴，包括：解析每一所述状态代表图像，确定状态代表图像分辨率、图像中集装箱的主体轮廓及延伸方向；根据所述延伸方向，确定与延伸方向不同的为空闲边角；根据主体轮廓和空闲边角，确定出边角处最大三角形的空闲区域；解析所述信息卡图像、得到信息卡图像分辨率和最小字符尺码；根据所述状态代表图像分辨率，确定状态代表图像的最小字符展示尺码；根据所述最小字符展示尺码、所述最小字符尺码调整信息卡图像分辨率；将调整分辨率后的信息卡图像，嵌入至状态代表图像边角处最大三角形的空闲区域。
21、可选的，所述将截选出的图像进行畸形矫正，得到若干矫正图像，包括：解析所述截选出的图像，确定所述截选出的图像的光影结构；根据所述光影结构，确定所述集装箱的表面的瓦楞分布结构；根据所述瓦楞分布结构，对图像进行分割，将分割部分分为瓦楞平整面图像和瓦楞斜面图像，并按照组成状态进行编号；根据所述瓦楞平整面图像与所述瓦楞斜面图像的分割线位置，确定分割关联点；对所述瓦楞平整面图像进行透视矫正，得到瓦楞平整面正视图像；分析所述瓦楞平整面图像与所述瓦楞斜面图像之间的投影关系；根据所述瓦楞平整面正视图像及所述投影关系对所述瓦楞斜面图像进行矫正，得到瓦楞斜面正视图像；按照编号及所述分割关联点将所述平整面图像与所述瓦楞斜面正视图像进行合并，得到矫正图像。
22、可选的，所述将同一套图像中的若干相似的矫正图像整合，得到信息卡图像，包括：识别每一所述相似的矫正图像的文字范围；对每一所述相似的矫正图像进行色相弱化及半透明化处理，得到叠加底图；将若干叠加底图按照文字范围进行叠加整合，对叠加整合后的图像进行边缘清晰处理，得到易辨识图像；根据第二预设边框范围对易辨识图像进行裁切，得到信息卡图像。
1.一种基于智能信息化技术的集装箱信息共享系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述装货后的集装箱的第一套图像及卸货前的集装箱的第二套图像的获取，包括：
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述根据所述拍摄要求，收集所述移动终端的若干实拍图像，包括：
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述计算所述集装箱轮廓与所述拍摄角度限定框之间的整体偏差程度，包括：
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述计算每条轮廓线与对应限定框线的对应线偏差程度，根据以下公式计算：
6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述根据上下游对象类型将统筹数据集中的特定信息发送至对象终端，包括：
7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述对第一套图像和第二套图像分别进行嵌入式整合，形成图像集合，包括：
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述解析每一所述状态代表图像中的空闲区域，将对应的信息卡图像嵌入至所述空闲区域内，形成组合图像贴，包括：
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述将截选出的图像进行畸形矫正，得到若干矫正图像，包括：
10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述将同一套图像中的若干相似的矫正图像整合，得到信息卡图像，包括：
