一种基于大数据的快递盒回收管理系统

1.本发明属于电商物流领域，涉及数据分析技术，具体是一种基于大数据的快递盒回收管理系统。


背景技术：

2.当今社会中，客户一般取走邮件后很少有人去将个人信息做到充分销毁，甚至还有一些人不去理会快递单号上的信息，导致快递面单信息会被目标人员利用，造成个人隐私的泄露，且快递箱在客户拆取后被随意乱扔，无法进行二次循环再利用，加剧了木材的使用。
3.快递盒回收管理系统仅能够在面单消除后对快递盒进行回收，但是不能够对面单的消除效果进行监控，在面单消除无效时导致用户的信息泄露，同时，由于面单消除效果不能够进行自动监测，为了避免信息泄露，在完成面单消除之后用户还会自行检查面单消除效果，导致用户的时间被浪费；另外，在消除效果不满足要求时无法进行故障因素自查，导致检修时的效率低下。
4.针对上述技术问题，本技术提出一种解决方案。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种基于大数据的快递盒回收管理系统，用于解决现有的快递盒回收管理系统能够对面单的消除效果进行监控的问题；
6.本发明需要解决的技术问题为：如何提供一种可以对面单的消除效果进行监控的快递盒回收管理系统。
7.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
8.一种基于大数据的快递盒回收管理系统，包括回收管理平台，所述回收管理平台通信连接有回收模块、消除分析模块以及存储模块；
9.回收模块包括回收仓、回收平台以及处理器，所述处理器通信连接有激光仪、摄像头、报警器、信号灯以及重量传感器，重量传感器设置在回收平台的正面，激光仪与摄像头均设置在回收平台的正上方；
10.所述回收模块用于对面单进行消除并对快递盒进行回收：在面单消除完成后通过摄像头对快递盒进行图像拍摄并将拍摄到的图像与消除分析信号通过处理器与回收管理平台发送至消除分析模块，消除分析模块接收到图像与消除分析信号后对面单消除是否成功进行分析，在面单消除成功时向处理器发送回收信号，处理器接收到回收信号后控制信号灯亮起，用户将回收平台的快递盒放入到回收仓内完成快递盒回收，通过重量传感器检测到的重量值生成积分值，将积分值添加到用户的账户当中；在面单消除失败时向处理器发送预警信号，处理器接收到预警信号后控制报警器发出报警音效，用户将快递盒取回自行对面单进行消除。
11.作为本发明的一种优选实施方式，回收模块对面单进行消除的具体过程包括：用
户登录回收管理平台之后将需要进行回收的快递盒放置在回收平台上，快递盒的面单朝上放置，重量传感器对快递盒的重量进行检测并将检测到的重量值发送至处理器，处理器接收到重量值后生成消除信号将消除信号发送至激光仪，激光仪接收到消除信号后发出激光，利用激光产热的方式使得快递盒表面的面单黑化，激光仪开启l1秒之后，处理器向摄像头发送验证信号，摄像头接收到验证信号后对回收平台上的快递盒进行图像拍摄。
12.作为本发明的一种优选实施方式，消除分析模块对面单消除是否成功进行分析的具体过程包括：将接收到的图像标记为分析图像，将分析图像放大为像素格图像并进行灰度处理得到像素格的灰度值，对像素格的灰度值进行求和取平均值得到分析图像的灰度表现值hb，通过存储模块获取到灰度表现阈值 hbmin、hbmax，其中hbmin为最小灰度表现阈值、hbmax为最大灰度表现阈值，将灰度表现值hb与灰度表现阈值hbmin、hbmax进行比较：
13.若hb≤hbmin，则判定消除失败，同时将失败原因判定为遮挡，生成遮挡处理信号并将遮挡处理信号发送至回收管理平台；
14.若hbmin＜hb＜hbmax，则对分析图像进行敏感分析；
15.若hb≥hbmax，则判定消除失败，同时将失败原因判定为设备故障，生成设备检修信号并将设备检修信号发送至回收管理平台。
16.作为本发明的一种优选实施方式，对分析图像进行敏感分析的具体过程包括：通过图像处理技术对分析图像中的文字进行提取并将提取到的文字集合标记为提取集，通过存储模块获取到敏感集；选取提取集的一个子集并标记为对比子集，将对比子集与敏感集中的所有子集逐一进行比对，若敏感集中存在与对比子集相同的子集，则判定消除失败，同时将失败原因判定为设备故障，生成设备检修信号并将设备检修信号发送至回收管理平台；若敏感集中不存在与对比子集相同的子集，则在提取集中选取下一个子集标记为对比子集，再次将对比子集与敏感集中所有的子集逐一进行比对，直至提取集中所有的子集均作为对比子集完成与敏感集的比对，则判定消除成功。
17.作为本发明的一种优选实施方式，回收管理平台还通信连接有积分管理模块，积分管理模块还通信连接有线上商城，用户通过账户中的积分值在线上商城进行商品兑换，商品兑换完成后将商品对应的积分值从用户账户中扣除，积分管理模块用于对用户的账户积分进行管理：获取用户账户中的总的积分值并标记为累计值，通过存储模块获取到累计阈值，将累计值与累计阈值进行比较：
18.若累计值大于等于累计阈值，则将对应的用户标记为过盈对象；
19.若累计值小于累计阈值，则将对应的用户标记为普通用户；获取过盈对象的数量并将过盈对象的数量与用户总人数的比值标记为过盈比，通过存储模块获取到过盈阈值，将过盈比与过盈阈值进行比较并通过比较结果对线上商城中的商品满意度是否合格进行判定。
20.作为本发明的一种优选实施方式，过盈比与过盈阈值的比较过程包括：
21.若过盈比小于过盈阈值，则判定线上商城的商品满意度合格；
22.若过盈比大于等于过盈阈值，则判定线上商城的商品满意度不合格，积分管理模块向回收管理平台发送商品更新信号，回收管理平台接收到商品更新信号后对线上商城的商品进行更新。
23.作为本发明的一种优选实施方式，回收管理平台还通信连接有应用分析模块，应
用分析模块用于对回收模块的应用效果进行监测分析：将最近l2天内消除分析模块接收到的消除分析信号的次数标记为xc，将消除分析模块生成遮挡处理信号与设备检修信号的次数分别标记为zd与js，通过对zd、js以及xc进行数值计算得到回收模块的应用系数yy；通过存储模块获取到应用阈值yymin、 yymax，其中yymin为最小应用阈值、yymax为最大应用阈值；将应用系数yy与应用阈值yymin、yymax进行比较，通过比较结果对回收模块的应用效果是否满足要求进行判定并生成应用等级，应用分析模块将回收模块的应用等级发送至回收管理平台。
24.作为本发明的一种优选实施方式，应用系数yy与应用阈值yymin、yymax 的比较过程包括：
25.若yy≤yymin，则判定回收模块的应用效果满足要求，将回收模块的应用等级标记为一等级；
26.若yymin＜yy＜yymax，则判定回收模块的应用效果不满足要求，将回收模块的应用等级标记为二等级；
27.若yy≥yymax，则判定回收模块的应用效果不满足要求，将回收模块的应用等级标记为三等级。
28.本发明具备下述有益效果：
29.1、通过激光仪对面单进行消除，对用户提供隐私保护，并且在面单消除之后通过摄像头进行图像拍摄，消除分析模块自动对拍摄的图像进行消除效果分析，在消除成功和失败时生成不同的提示信号，进而不需要用户自己进行检查，通过消除效果检测加强了对用户隐私的保护效果，避免了消除效果不满足要求直接回收导致的用户信息泄露的问题，同时在消除效果不满足要求时自动对故障因素进行检测，加快设备检修的效率；
30.2、通过线上商城对快递盒回收行为进行激励，提高用户的回收积极性，同时积分管理模块可以对用户的账户积分进行管理分析，通过对积分进行管理分析的方式对线上平台的商品满意度进行评价，进而对商品进行动态调节，提高用于粘性；
31.3、通过对回收模块的应用效果进行监测分析并得到回收模块的应用系数，应用系数用于对应用效果进行直观反馈，同时在应用效果不合格时可通过遮挡与设备故障的权重对回收模块进行针对性的调节，进而提高回收模块的消除回收成功率。
附图说明
32.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
33.图1为本发明整体的系统框图；
34.图2为本发明实施例一的系统框图；
35.图3为本发明实施例二的系统框图。
具体实施方式
36.下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实
施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
37.当今社会中，客户一般取走邮件后很少有人去将个人信息做到充分销毁，甚至还有一些人不去理会快递单号上的信息，导致快递面单信息会被目标人员利用，造成个人隐私的泄露，且快递箱在客户拆取后被随意乱扔，无法进行二次循环再利用，加剧了木材的使用；为此，本技术提出一下方案解决信息泄露与木材浪费的问题。
38.如图1所示，一种基于大数据的快递盒回收管理系统，包括回收管理平台，所述回收管理平台通信连接有回收模块、消除分析模块、积分管理模块、应用分析模块以及存储模块。
39.实施例一
40.如图2所示，回收模块用于对快递盒进行回收，回收模块包括硬件单元与处理器，硬件单元包括回收仓、回收平台；处理器通信连接有激光仪、摄像头、报警器、信号灯以及重量传感器，重量传感器设置在回收平台的正面，重量传感器实际上是一种将质量信号转变为可测量的电信号输出的装置，用传感器首先要考虑传感器所处的实际工作环境，这点对正确选用重量传感器至关重要，它关系到传感器能否正常工作以及它的安全和使用寿命，乃至整个衡器的可靠性和安全性；激光仪与摄像头均设置在回收平台的正上方；摄像头可分为数字摄像头和模拟摄像头两大类，数字摄像头可以将视频采集设备产生的模拟视频信号转换成数字信号，进而将其储存在计算机里，激光仪采用激光产热的方式使得热感面单迅速黑化从而达到方便快捷的消除面单信息的目的，激光仪为成熟的现有技术，在此不做赘述；在进行快递盒回收时，用户登录回收管理平台之后将需要进行回收的快递盒放置在回收平台上，快递盒的面单朝上放置，重量传感器对快递盒的重量进行检测并将检测到的重量值发送至处理器，处理器接收到重量值后生成消除信号将消除信号发送至激光仪，激光仪接收到消除信号后发出激光，利用激光产热的方式使得快递盒表面的面单黑化，激光仪开启 l1秒之后，l1为数量常量，l1的数值由管理人员自行设置；处理器向摄像头发送验证信号，摄像头接收到验证信号后对回收平台上的快递盒进行图像拍摄并将拍摄到的图像与消除分析信号通过处理器与回收管理平台发送至消除分析模块，消除分析模块接收到图像与消除分析信号后对面单消除是否成功进行分析，在面单消除成功时向处理器发送回收信号，处理器接收到回收信号后控制信号灯亮起，用户将回收平台的快递盒放入到回收仓内完成快递盒回收，信号灯亮起则表示面单消除完成且面单消除效果满足要求，因此用户可以直接将快递盒放入到回收仓中即可完成回收，保证信息安全的同时加快回收效率；通过重量传感器检测到的重量值生成积分值，将积分值添加到用户的账户当中；在面单消除失败时向处理器发送预警信号，处理器接收到预警信号后控制报警器发出报警音效，报警音效响起则表示面单消除完成但消除效果不满足要求，用户将快递盒取回自行对面单进行消除；通过激光仪对面单进行消除，对用户提供隐私保护，并且在面单消除之后通过摄像头进行图像拍摄，消除分析模块自动对拍摄的图像进行消除效果分析，在消除成功和失败时生成不同的提示信号，进而不需要用户自己进行检查，通过消除效果检测加强了对用户隐私的保护效果，避免了消除效果不满足要求直接回收导致的用户信息泄露的问题，同时在消除效果不满足要求时自动对故障因素进行检测，加快设备检修的效率。
41.消除分析模块用于对面单的消除效果进行监测分析：将接收到的图像标记为分析图像，将分析图像放大为像素格图像并进行灰度处理得到像素格的灰度值，把白色与黑色之间按对数关系分成若干级，称为“灰度等级”，范围一般从0到255，白色为255，黑色为0，故黑白图片也称灰度图像，在医学、图像识别领域有很广泛的用途；对像素格的灰度值进行求和取平均值得到分析图像的灰度表现值hb，通过存储模块获取到灰度表现阈值hbmin、hbmax，其中hbmin 为最小灰度表现阈值、hbmax为最大灰度表现阈值，将灰度表现值hb与灰度表现阈值hbmin、hbmax进行比较：若hb≤hbmin，则判定消除失败，同时将失败原因判定为遮挡，摄像头与激光仪被遮挡，导致激光仪无法正常对面单进行消除，此时则需要通过报警器进行提示，用户接收到提示后直接将快递盒取走自行进行处理面单即可，生成遮挡处理信号并将遮挡处理信号发送至回收管理平台，回收管理平台接收到遮挡处理信号后将遮挡处理信号发送至管理人员的手机终端，管理人员接收到遮挡处理信号后对遮挡激光仪与摄像头的物体进行处理；若hbmin＜hb＜hbmax，则对分析图像进行敏感分析；若hb≥hbmax，则判定消除失败，同时将失败原因判定为设备故障，生成设备检修信号并将设备检修信号发送至回收管理平台，回收管理平台接收到设备检修信号后将设备检修信号发送至管理人员的手机终端，管理人员接收到设备检修信号后对激光仪进行检修。
42.敏感分析的具体过程包括：通过图像处理技术对分析图像中的文字进行提取并将提取到的文字集合标记为提取集，图像处理技术是用计算机对图像信息进行处理的技术，主要包括图像数字化、图像增强和复原、图像数据编码、图像分割和图像识别等；通过存储模块获取到敏感集，敏感集内包括“省、市、区、镇、栋”等地址关键字以及数字；选取提取集的一个子集并标记为对比子集，将对比子集与敏感集中的所有子集逐一进行比对，若敏感集中存在与对比子集相同的子集，则判定消除失败，同时将失败原因判定为设备故障，生成设备检修信号并将设备检修信号发送至回收管理平台；若敏感集中不存在与对比子集相同的子集，则在提取集中选取下一个子集标记为对比子集，再次将对比子集与敏感集中所有的子集逐一进行比对，直至提取集中所有的子集均作为对比子集完成与敏感集的比对，则判定消除成功。
43.实施例二
44.如图3所示，积分管理模块还通信连接有线上商城，用户通过账户中的积分值在线上商城进行商品兑换，商品兑换完成后将商品对应的积分值从用户账户中扣除，积分管理模块用于对用户的账户积分进行管理：获取用户账户中的总的积分值并标记为累计值，通过存储模块获取到累计阈值，将累计值与累计阈值进行比较：若累计值大于等于累计阈值，则将对应的用户标记为过盈对象；若累计值小于累计阈值，则将对应的用户标记为普通用户；获取过盈对象的数量并将过盈对象的数量与用户总人数的比值标记为过盈比，通过存储模块获取到过盈阈值，将过盈比与过盈阈值进行比较：若过盈比小于过盈阈值，则判定线上商城的商品满意度合格；若过盈比大于等于过盈阈值，则判定线上商城的商品满意度不合格，积分管理模块向回收管理平台发送商品更新信号，回收管理平台接收到商品更新信号后对线上商城的商品进行更新；对快递盒回收行为进行激励，提高用户的回收积极性，同时积分管理模块可以对用户的账户积分进行管理分析，通过对积分进行管理分析的方式对线上平台的商品满意度进行评价，进而对商品进行动态调节，提高用于粘性。
45.应用分析模块用于对回收模块的应用效果进行监测分析：将最近l2天内消除分析
模块接收到的消除分析信号的次数标记为xc，l2位数量常量，l2的数值由管理人员自行设置，将消除分析模块生成遮挡处理信号与设备检修信号的次数分别标记为zd与js，通过公式yy＝(α1*zd α2*js)/(α3*xc)得到回收模块的应用系数yy，需要说明的是，应用系数是一个反应回收模块应用效果好坏程度的数值，应用系数的数值越小，则表示回收模块的应用效果越好；其中α1、α2以及α3均为比例系数，且α3＞α2＞α1＞1；通过存储模块获取到应用阈值yymin、yymax，其中yymin为最小应用阈值、yymax为最大应用阈值；将应用系数yy与应用阈值yymin、yymax进行比较：若yy≤yymin，则判定回收模块的应用效果满足要求，将回收模块的应用等级标记为一等级；若yymin＜yy ＜yymax，则判定回收模块的应用效果不满足要求，将回收模块的应用等级标记为二等级；若yy≥yymax，则判定回收模块的应用效果不满足要求，将回收模块的应用等级标记为三等级；应用分析模块将回收模块的应用等级发送至回收管理平台；对回收模块的应用效果进行监测分析并得到回收模块的应用系数，应用系数用于对应用效果进行直观反馈，同时在应用效果不合格时可通过遮挡与设备故障的权重对回收模块进行针对性的调节，进而提高回收模块的消除回收成功率。
46.一种基于大数据的快递盒回收管理系统，工作时，用户登录回收管理平台之后将需要进行回收的快递盒放置在回收平台上，快递盒的面单朝上放置，重量传感器对快递盒的重量进行检测并将检测到的重量值发送至处理器，通过激光仪进行面单消除，面单消除后通过摄像头进行图像拍摄，消除分析模块通过拍摄的图像对笑出效果进行监测分析；在快递盒回收完成后通过用户的账户积分进行管理；应用分析模块对回收模块的应用效果进行监测分析。
47.以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
48.上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式，公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置；如：公式yy＝ (α1*zd α2*js)/(α3*xc)；由本领域技术人员采集多组样本数据并对每一组样本数据设定对应的应用系数；将设定的应用系数和采集的样本数据代入公式，任意三个公式构成三元一次方程组，将计算得到的系数进行筛选并取均值，得到α1、α2以及α3的取值分别为3.74、2.97和2.65；
49.系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值，便于后续比较，关于系数的大小，取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据初步设定对应的应用系数；只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可，如应用系数与遮挡处理信号的接收次数的数值成正比。
50.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
51.以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原
理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。