快递全链路数据处理方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种快递全链路数据处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着互联网的兴起，我国的物流业迎来了数字化的时代，也标志着我国的物流业能够实现数字化控制、数字化运营、数字化发展和数字化升级，快递企业可以通过大数据、云计算、人工智能等技术手段，优化快递服务全链路，提升用户体验是快递企业优化全链路的重要手段，通过提高服务质量、扩大服务范围、提高物流时效等方式，来提升用户的感受和满意度，传统的快递链路数据处理方法往往需要投入较多的人力、物力以及时间成本来完成，并且效率低下，数据处理响应慢，各链路之间的数据无法及时共享，使下一链路无法知道上一链路的实时运输情况，降低物流应变能力，外部人员容易对数据进行获取，降低数据的安全性，数据处理的准确率低，没有进行数据备份，而且无法快速地实现数据的实时同步更新，进而降低数据的准确性。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种能高效实现全链路数据监控，数据处理响应快，各链路之间能及时进行数据共享，提高物流应变能力，加大外部人员数据获取的难度，数据安全度高，通过云端数据库进行数据归纳和备份，且能快速地实现数据的实时同步更新，确保数据的一致性，进而能提高数据准确性的快递全链路数据处理方法、装置、设备及存储介质。

本发明第一方面提供了一种快递全链路数据处理方法，包括：获取快递包裹的运输任务信息，所述运输任务信息包括起始地、目的地和包裹信息，根据所述运输任务信息并使用路径规划算法生成最终运输路线；识别所述最终运输路线的多个运输网点，并根据中转顺序对多个所述运输网点进行排序；基于每个所述运输网点，实时采集所述快递包裹在该所述运输网点的运输过程数据，并将所述运输过程数据发送至下一个所述运输网点；将所述运输过程数据进行加密处理，得到加密运输数据，并将所述加密运输数据上传至云端数据库；在所述云端数据库中采用云计算技术对所述加密运输数据进行数据归纳，并对所述加密运输数据进行实时更新。

可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述获取快递包裹的运输任务信息，所述运输任务信息包括起始地、目的地和包裹信息，根据所述运输任务信息并使用路径规划算法生成最终运输路线，包括：获取快递包裹的运输任务信息，所述运输任务信息包括起始地、目的地和包裹信息，所述包裹信息包括包裹数量、包裹体积、包裹重量和包裹类型，根据所述包裹信息确定运输车辆类型和运输车辆数量；基于所述起始地和所述目的地中所有运转中心，确定至少两种路由方案，任一所述路由方案为所述起始地中各个运转中心与所述目的地中各个运转中心之间运输线路的集合，所述运输线路包括按顺序串联的多个运输网点；基于所述运输车辆类型和所述运输车辆数量，获取符合运力资源能力的网点约束数据，基于所述网点约束数据，从所有所述路由方案中确定条件符合路线；基于所有所述条件符合路线，使用路径规划算法计算得出最终运输路线。

可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述基于所有所述条件符合路线，使用路径规划算法计算得出最终运输路线，包括：从所有所述条件符合路线的待处理网点集合中选择与起始地距离最小的网点作为当前网点；计算所述当前网点到达邻近网点的距离数据，将当前网点标记为已处理，并从所述待处理网点集合中移除；判断所述待处理网点集合是否被处理完毕；若是，则将所有所述距离数据进行累加，得到所述条件符合路线的路线距离；识别所有所述路线距离中的最短路径，得到最终运输路线。

可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述基于每个所述运输网点，实时采集所述快递包裹在该所述运输网点的运输过程数据，并将所述运输过程数据发送至下一个所述运输网点，包括：监听所述快递包裹的实时位置信息，根据所述实时位置信息识别对应的所述运输网点；实时采集所述快递包裹在该所述运输网点的运输过程数据，并确定该所述运输网点与下一个所述运输网点之间的运输预测时间；根据所述运输过程数据和所述运输预测时间确定当前延误概率，并根据所述当前延误概率生成参考处理方案；将所述运输过程数据、所述当前延误概率和所述参考处理方案发送至下一个所述运输网点。

可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述监听所述快递包裹的实时位置信息，根据所述实时位置信息识别对应的所述运输网点，包括：监听所述快递包裹的实时位置信息，根据所述实时位置信息识别对应的所述运输网点；获取所述快递包裹在该所述运输网点的预设停留时长，并实时监听所述快递包裹在该所述运输网点的实际停留时长；判断所述实际停留时长是否大于所述预设停留时长；若是，则生成预警信息，并将所述预警信息发送至当前所述运输网点和下一个所述运输网点。

可选的，在本发明第一方面的第五种实现方式中，所述将所述运输过程数据进行加密处理，得到加密运输数据，并将所述加密运输数据上传至云端数据库，包括：根据该所述运输网点对应的网点编号和所述运输任务信息对所述运输过程数据进行归类，得到归类数据，去除所述归类数据中的冗余信息，得到去噪数据；利用公钥对所述去噪数据进行加密处理，得到密文，根据所述网点编号和所述运输任务信息对所述密文设置报头，得到密运输数据；将所述加密运输数据上传至云端数据库。

可选的，在本发明第一方面的第六种实现方式中，所述在所述云端数据库中采用云计算技术对所述加密运输数据进行数据归纳，并对所述加密运输数据进行实时更新，包括：在所述云端数据库中根据不同所述运输网点的网点编号分别对所述加密运输数据进行分类；根据所述运输任务信息对所有所述加密运输数据进行数据归纳；在所述云端数据库中实时接收所述加密运输数据，并根据接收时间顺序将所述加密运输数据替换为最新的所述加密运输数据。

本发明第二方面提供了一种快递全链路数据处理装置，包括：获取生成模块，用于获取快递包裹的运输任务信息，所述运输任务信息包括起始地、目的地和包裹信息，根据所述运输任务信息并使用路径规划算法生成最终运输路线；识别排序模块，用于识别所述最终运输路线的多个运输网点，并根据中转顺序对多个所述运输网点进行排序；采集发送模块，用于基于每个所述运输网点，实时采集所述快递包裹在该所述运输网点的运输过程数据，并将所述运输过程数据发送至下一个所述运输网点；加密上传模块，用于将所述运输过程数据进行加密处理，得到加密运输数据，并将所述加密运输数据上传至云端数据库；归纳更新模块，用于在所述云端数据库中采用云计算技术对所述加密运输数据进行数据归纳，并对所述加密运输数据进行实时更新。

可选的，在本发明第二方面的第一种实现方式中，所述获取生成模块包括：第一获取确定单元，用于获取快递包裹的运输任务信息，所述运输任务信息包括起始地、目的地和包裹信息，所述包裹信息包括包裹数量、包裹体积、包裹重量和包裹类型，根据所述包裹信息确定运输车辆类型和运输车辆数量；确定单元，用于基于所述起始地和所述目的地中所有运转中心，确定至少两种路由方案，任一所述路由方案为所述起始地中各个运转中心与所述目的地中各个运转中心之间运输线路的集合，所述运输线路包括按顺序串联的多个运输网点；第二获取确定单元，用于基于所述运输车辆类型和所述运输车辆数量，获取符合运力资源能力的网点约束数据，基于所述网点约束数据，从所有所述路由方案中确定条件符合路线；计算单元，用于基于所有所述条件符合路线，使用路径规划算法计算得出最终运输路线。

可选的，在本发明第二方面的第二种实现方式中，所述计算单元具体用于从所有所述条件符合路线的待处理网点集合中选择与起始地距离最小的网点作为当前网点；计算所述当前网点到达邻近网点的距离数据，将当前网点标记为已处理，并从所述待处理网点集合中移除；判断所述待处理网点集合是否被处理完毕；若是，则将所有所述距离数据进行累加，得到所述条件符合路线的路线距离；识别所有所述路线距离中的最短路径，得到最终运输路线。

可选的，在本发明第二方面的第三种实现方式中，所述采集发送模块包括：监听识别单元，用于监听所述快递包裹的实时位置信息，根据所述实时位置信息识别对应的所述运输网点；采集确定单元，用于实时采集所述快递包裹在该所述运输网点的运输过程数据，并确定该所述运输网点与下一个所述运输网点之间的运输预测时间；确定生成单元，用于根据所述运输过程数据和所述运输预测时间确定当前延误概率，并根据所述当前延误概率生成参考处理方案；发送单元，用于将所述运输过程数据、所述当前延误概率和所述参考处理方案发送至下一个所述运输网点。

可选的，在本发明第二方面的第四种实现方式中，所述监听识别单元具体用于监听所述快递包裹的实时位置信息，根据所述实时位置信息识别对应的所述运输网点；获取所述快递包裹在该所述运输网点的预设停留时长，并实时监听所述快递包裹在该所述运输网点的实际停留时长；判断所述实际停留时长是否大于所述预设停留时长；若是，则生成预警信息，并将所述预警信息发送至当前所述运输网点和下一个所述运输网点。

可选的，在本发明第二方面的第五种实现方式中，所述加密上传模块包括：归类去噪单元，用于根据该所述运输网点对应的网点编号和所述运输任务信息对所述运输过程数据进行归类，得到归类数据，去除所述归类数据中的冗余信息，得到去噪数据；加密设置单元，用于利用公钥对所述去噪数据进行加密处理，得到密文，根据所述网点编号和所述运输任务信息对所述密文设置报头，得到密运输数据；上传单元，用于将所述加密运输数据上传至云端数据库。

可选的，在本发明第二方面的第六种实现方式中，所述归纳更新模块包括：分类单元，用于在所述云端数据库中根据不同所述运输网点的网点编号分别对所述加密运输数据进行分类；归纳单元，用于根据所述运输任务信息对所有所述加密运输数据进行数据归纳；接收替换单元，用于在所述云端数据库中实时接收所述加密运输数据，并根据接收时间顺序将所述加密运输数据替换为最新的所述加密运输数据。

本发明第三方面提供了一种快递全链路数据处理设备，所述快递全链路数据处理设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；至少一个所述处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述快递全链路数据处理设备执行上述任一项所述的快递全链路数据处理方法的各个步骤。

本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，所述指令被处理器执行时实现上述任一项所述快递全链路数据处理方法的各个步骤。

本发明的技术方案中，通过实时采集快递包裹在各运输网点的运输过程数据，能高效实现全链路数据监控，将当前的运输过程数据发送至下一个运输网点，使各链路之间能及时进行数据共享，数据处理响应快，提高物流应变能力，将运输过程数据进行加密处理，加大外部人员数据获取的难度，数据安全度高，将加密运输数据上传至云端数据库，通过云端数据库进行数据归纳和备份，且能快速地实现数据的实时同步更新，确保数据的一致性，进而能提高数据准确性。

附图说明

图1为本发明实施例提供的快递全链路数据处理方法的第一种流程图；

图2为本发明实施例提供的快递全链路数据处理方法的第二种流程图；

图3为本发明实施例提供的快递全链路数据处理方法的第三种流程图；

图4为本发明实施例提供的快递全链路数据处理方法的第四种流程图；

图5为本发明实施例提供的快递全链路数据处理装置的一种结构示意图；

图6为本发明实施例提供的快递全链路数据处理装置的另一种结构示意图；

图7为本发明实施例提供的快递全链路数据处理设备的结构示意图。

具体实施方式

本发明提供了一种快递全链路数据处理方法、装置、设备及存储介质，能高效实现全链路数据监控，数据处理响应快，各链路之间能及时进行数据共享，提高物流应变能力，加大外部人员数据获取的难度，数据安全度高，通过云端数据库进行数据归纳和备份，且能快速地实现数据的实时同步更新，确保数据的一致性，进而能提高数据准确性。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中快递全链路数据处理方法的一个实施例包括：

101、获取快递包裹的运输任务信息，运输任务信息包括起始地、目的地和包裹信息，根据运输任务信息并使用路径规划算法生成最终运输路线；

在本实施例中，从快递包裹的相关数据源(如订单系统或快递跟踪系统)中获取起始地、目的地和包裹信息，选择合适的路径规划算法来生成最终的运输路线。

102、识别最终运输路线的多个运输网点，并根据中转顺序对多个运输网点进行排序；

在本实施例中，根据之前的步骤生成的最终运输路线，得到一系列经过的运输网点，这些运输网点位于起始地和目的地之间，根据运输网点在最终运输路线上的出现顺序，确定它们的中转顺序，将确定的运输网点按照中转顺序进行排序。

103、基于每个运输网点，实时采集快递包裹在该运输网点的运输过程数据，并将运输过程数据发送至下一个运输网点；

在本实施例中，在每个运输网点设置相应的传感器或监测设备，用于实时采集快递包裹在该网点的运输过程数据，这些数据可以包括包裹的到达时间、离开时间、存放位置、扫描信息等，在每个运输网点设置数据处理系统，对采集到的数据进行处理和存储，将处理后的运输过程数据通过网络传输至下一个运输网点，可以使用网络通信协议(如HTTP、MQTT等)或消息队列等方式进行数据传输，下一个运输网点接收到传输过来的数据后，进行数据接收和解析操作，下一个运输网点将接收到的数据存储并进行相应的处理，如果有下一个运输网点，重复以上步骤，将数据传输至下一个运输网点，直到最后一个运输网点处理完数据或数据到达目的地。

104、将运输过程数据进行加密处理，得到加密运输数据，并将加密运输数据上传至云端数据库；

在本实施例中，选择适合的加密算法来对运输过程数据进行加密处理，将采集到的运输过程数据按照一定的规则分组，并使用选定的加密算法对每个数据组进行加密处理，加密操作可以在运输网点的本地进行，确保数据传输过程中的安全性，确保加密和解密所需的密钥的安全性，密钥可以通过密码学方式生成，并利用安全的通信渠道将密钥分发给各个运输网点以及云端数据库，将加密后的运输数据通过网络上传至云端数据库，可以使用安全的通信协议(如HTTPS)确保数据传输的安全性，需要将加密数据和相关的信息(如加密算法、密钥版本等)保存在云端数据库中，以便后续数据解密使用，在云端数据库中，使用安全的存储机制保存加密的运输数据，当需要使用运输数据时，可以通过合法的方式获取并解密数据。

105、在云端数据库中采用云计算技术对加密运输数据进行数据归纳，并对加密运输数据进行实时更新；

在本实施例中，选择云计算平台，将加密运输数据从本地上传至云端数据库，可以使用云计算平台提供的数据导入工具或API，确保数据的安全和完整性，利用云计算平台提供的数据处理服务，对加密运输数据进行归纳，数据归纳可以包括数据清洗、转换和聚合等操作，以产生有价值的汇总数据或指标，通过云计算平台的实时数据处理服务，接收实时的加密运输数据更新，可以设置数据流管道，确保新的加密运输数据能够即时地传输、处理和存储，使用云计算平台提供的定时任务服务，设定定时触发器，定期对加密运输数据进行处理和更新，在云计算平台上设置适当的数据安全措施和权限控制策略，以确保加密运输数据的机密性和完整性，限制对敏感数据的访问，并设立访问权限和审计机制。

本发明实施例中，通过实时采集快递包裹在各运输网点的运输过程数据，能高效实现全链路数据监控，将当前的运输过程数据发送至下一个运输网点，使各链路之间能及时进行数据共享，数据处理响应快，提高物流应变能力，将运输过程数据进行加密处理，加大外部人员数据获取的难度，数据安全度高，将加密运输数据上传至云端数据库，通过云端数据库进行数据归纳和备份，且能快速地实现数据的实时同步更新，确保数据的一致性，进而能提高数据准确性。

请参阅图2，本发明实施例中快递全链路数据处理方法的第二个实施例包括：

201、获取快递包裹的运输任务信息，运输任务信息包括起始地、目的地和包裹信息，包裹信息包括包裹数量、包裹体积、包裹重量和包裹类型，根据包裹信息确定运输车辆类型和运输车辆数量；

在本实施例中，通过与快递服务提供商或相关系统集成，获取快递包裹的运输任务信息，该信息应包括起始地、目的地以及每个包裹的详细信息，如包裹数量、包裹体积、包裹重量和包裹类型等，对每个包裹的体积、重量和类型等信息进行分析，根据物流运输的规定和限制，确定不同类型的包裹所需的运输车辆类型和数量，根据包裹的体积、重量和类型等信息，结合物流运输的要求，确定适当的运输车辆类型，例如，对于体积较小且重量较轻的包裹，可以选择小型货车或托运车，对于体积较大或重量较重的包裹，可能需要选择大型货车或集装箱等，根据包裹数量和运输车辆的装载能力，评估所需的运输车辆数量。

202、基于起始地和目的地中所有运转中心，确定至少两种路由方案，任一路由方案为起始地中各个运转中心与目的地中各个运转中心之间运输线路的集合，运输线路包括按顺序串联的多个运输网点；

在本实施例中，确定起始地和目的地中的运转中心列表，这些运转中心可以是物流中心、仓库、集散中心或配送站等，将起始地和目的地中的各个运转中心以及它们之间的运输线路进行连接，形成一个运输线路网络，通过运输线路网络，生成至少两个不同的路由方案。

203、基于运输车辆类型和运输车辆数量，获取符合运力资源能力的网点约束数据，基于网点约束数据，从所有路由方案中确定条件符合路线；

在本实施例中，明确所需的运输车辆类型和数量，例如货车、卡车或面包车，并确定每种车辆类型的数量，通过物流公司的内部系统、行业数据库或其他信息渠道，收集包含网点约束数据的相关信息，将每种运输车辆类型与网点约束数据进行匹配，比较每个车辆类型的载重能力、体积限制等指标与网点的容量限制，筛选出符合运力资源能力的网点，从所有路由方案中找出符合网点约束数据的条件符合路线。

204、从所有条件符合路线的待处理网点集合中选择与起始地距离最小的网点作为当前网点；

在本实施例中，确定起始地点的位置坐标或详细地址信息，使用适当的距离计算方法，将起始地点与待处理网点集合中的每个网点逐一计算距离，比较所有待处理网点与起始地点的距离，并选择距离最小的网点作为当前网点，将最小距离网点标记为当前网点。

205、计算当前网点到达邻近网点的距离数据，将当前网点标记为已处理，并从待处理网点集合中移除；

在本实施例中，确认当前网点的位置坐标或详细地址信息，这是计算距离所需的起点，使用适当的距离计算方法，将当前网点与待处理网点集合中的每个网点逐一计算距离，将所有当前网点到邻近网点的距离数据记录下来，将当前网点标记为已处理，表示已完成对该网点的处理，将已处理的当前网点从待处理网点集合中移除。

206、判断待处理网点集合是否被处理完毕；

在本实施例中，确认待处理网点集合是否为空，如果待处理网点集合为空，则表示所有网点均已处理完毕，如果待处理网点集合不为空，再检查当前网点是否已被标记为已处理，如果当前网点已处理，则继续下一步，如果当前网点未处理，则表示还有未处理的网点，如果待处理网点集合不为空且当前网点已处理，那么需要循环执行上述步骤，检查待处理网点集合中的下一个网点是否已处理，当待处理网点集合为空或没有未处理的网点时，可以确定所有网点都已处理完毕。

207、若是，则将所有距离数据进行累加，得到条件符合路线的路线距离；

在本实施例中，创建一个变量用于保存累加的路线距离，将其初始化为0，使用循环遍历之前计算得到的距离数据列表(即当前网点到邻近网点的距离数据)，将每个距离值依次累加到路线距离总和中，继续循环直到遍历完所有的距离数据，得到累加后的路线距离，即为条件符合路线的总距离。

208、识别所有路线距离中的最短路径，得到最终运输路线；

在本实施例中，创建一个变量用于保存最短路径的总距离，将其初始化为一个较大的值，比如无穷大，创建一个变量用于保存最短路径的具体路径，将其初始化为空列表，使用循环遍历所有的路线距离，对于每条路线距离，判断其是否小于当前保存的最短路径总距离，如果是，则更新最短路径总距离为当前路线距离，并更新最短路径为当前路径，继续循环直到遍历完所有的路线距离，得到最短路径的总距离和具体路径。

本发明实施例中，将所有距离数据进行累加，从而得到条件符合路线的路线距离，这个累加的过程会将每个网点之间的距离逐步相加，得到整条路线的总距离，识别所有路线距离中的最短路径，并得到最终的运输路线，在每次循环中，比较当前路线距离与保存的最短路径总距离，如果发现更短的路径，则更新最短路径总距离和具体路径，最终，得到的最短路径总距离和具体路径即为最优的运输路线，找到最优的运输路线能提高物流运输的效率。

请参阅图3，本发明实施例中快递全链路数据处理方法的第三个实施例包括：

301、监听快递包裹的实时位置信息，根据实时位置信息识别对应的运输网点；

在本实施例中，在快递包裹上安装或绑定可以提供实时位置信息的设备，比如GPS装置或其他定位技术，通过网络或其它通信方式将实时位置信息传输给后台系统，根据实时位置信息识别对应的运输网点。

302、获取快递包裹在该运输网点的预设停留时长，并实时监听快递包裹在该运输网点的实际停留时长；

在本实施例中，可以根据运输网点的具体情况和经验制定预设停留时长，这可能基于网点的规模、处理能力、交通情况以及平均处理时间等因素，在后台系统中设置每个运输网点的预设停留时长，实时监测运输网点内的包裹进出情况，以确定实际停留时长，这可以通过物流管理软件、传感器技术、视频监控等手段来实现，当包裹到达运输网点时，记录该包裹的具体时间，并开始计算实际停留时长，当包裹离开运输网点时，再次记录下离开的时间，并计算实际停留时长，可以实时比对实际停留时长与预设停留时长的差异，并生成相应的提示或警示。

303、判断实际停留时长是否大于预设停留时长；

在本实施例中，获取该运输网点对应的预设停留时长，通过实时监听包裹在运输网点的进出情况，记录包裹的到达时间和离开时间，计算实际停留时长，将实际停留时长与预设停留时长进行比较，如果实际停留时长小于或等于预设停留时长，则说明包裹在该运输网点内的处理速度符合预期。

304、若是，则生成预警信息，并将预警信息发送至当前运输网点和下一个运输网点；

在本实施例中，如果实际停留时长大于预设停留时长，则说明包裹在该运输网点内的处理速度不符合预期，可能表示包裹在该运输网点内出现了延迟或其他异常情况，生成预警信息，预警信息可以包括运输网点编号、包裹到达时间、包裹离开时间、实际停留时长等关键信息，以便相关人员能够准确了解情况，将生成的预警信息发送至当前运输网点和下一个运输网点的相关人员，可以通过物流管理系统、短信、邮件或即时通讯工具等途径发送，当前运输网点和下一个运输网点的相关人员收到预警信息后，应及时处理。

305、实时采集快递包裹在该运输网点的运输过程数据，并确定该运输网点与下一个运输网点之间的运输预测时间；

在本实施例中，通过物流管理系统或传感器等设备，实时采集快递包裹在该运输网点的运输过程数据，通过物流管理系统或传感器等设备，实时采集快递包裹在该运输网点的运输过程数据，根据历史数据和运输特征，建立运输时间预测模型，可以采用机器学习算法或统计方法，根据包裹的特征(重量、目的地等)和运输过程数据(时间、路线等)，训练模型来预测运输时间，使用建立好的模型，输入当前包裹的特征和运输过程数据，进行运输时间预测，使用建立好的模型，输入当前包裹的特征和运输过程数据，进行运输时间预测，将运输预测时间以适当的方式输出，可以在物流管理系统中显示，发送给相关人员或触发自动化操作，预测时间可以作为参考信息，帮助物流公司规划和优化派送计划。

306、根据运输过程数据和运输预测时间确定当前延误概率，并根据当前延误概率生成参考处理方案；

在本实施例中，从物流管理系统或传感器等设备中收集运输过程数据，包括包裹到达时间、离开时间、装车时间、卸货时间等，这些数据可以用于分析和计算延误概率，对收集到的运输过程数据进行分析，可以通过统计方法、数据挖掘或机器学习技术来识别潜在的延误因素，如运输网点拥堵、天气影响、包裹处理异常等，根据分析结果和历史数据，建立延误概率模型，该模型可以根据运输过程数据和其他特征(如天气信息、运输距离等)来计算当前延误概率，可以使用统计方法、机器学习算法或人工智能技术来训练模型，使用建立好的延误概率模型，将当前运输过程数据输入模型，进行计算和预测，模型会给出当前运输的延误概率，根据当前延误概率，生成参考处理方案，可以设定不同的阈值来划分延误程度，例如，低延误、中等延误、严重延误等级，并相应地制定处理方案，处理方案可以包括调整人力资源、重新安排车辆、与客户沟通等措施，以减少或解决延误问题，将生成的参考处理方案传达给相关人员，并根据具体情况实施，相关人员可以根据参考处理方案，采取相应的措施来应对延误情况，确保及时处理和顺利派送。

307、将运输过程数据、当前延误概率和参考处理方案发送至下一个运输网点；

在本实施例中，将收集到的运输过程数据、当前延误概率和参考处理方案进行整理和封装，确保数据格式的一致性和可读性，与下一个运输网点建立通信渠道，确保能够传输数据，可以使用物流管理系统、电子邮件、即时通讯工具或API接口等方式进行通信，将整理和封装好的数据发送至下一个运输网点，根据通信渠道的不同，可以选择适当的数据传输方式，如批量上传、实时推送或定时发送等，下一个运输网点收到数据后，进行接收和解析，确保能够正确地获取运输过程数据、当前延误概率和参考处理方案，根据接收到的数据，下一个运输网点可以根据当前延误概率和参考处理方案来处理延误情况，根据延误程度的不同，采取相应的措施来调整派送计划、增加人力资源或与客户沟通等，下一个运输网点可以根据实际情况进行反馈和更新，将处理结果或调整后的计划发送回前一个运输网点，以保持信息的同步和连续性。

本发明实施例中，进行运输时间预测，将运输预测时间以适当的方式输出，可以在物流管理系统中显示，发送给相关人员或触发自动化操作，预测时间可以作为参考信息，帮助物流公司规划和优化派送计划，根据当前延误概率生成参考处理方案，使相关人员可以根据参考处理方案，采取相应的措施来应对延误情况，确保及时处理和顺利派送，收集到的运输过程数据、当前延误概率和参考处理方案进行整理和封装，确保数据格式的一致性和可读性，可以使用物流管理系统、电子邮件、即时通讯工具或API接口等方式进行通信，将整理和封装好的数据发送至下一个运输网点，使各链路之间能及时进行数据共享，数据处理响应快，提高物流应变能力。

请参阅图4，本发明实施例中快递全链路数据处理方法的第四个实施例包括：

401、根据该运输网点对应的网点编号和运输任务信息对运输过程数据进行归类，得到归类数据，去除归类数据中的冗余信息，得到去噪数据；

在本实施例中，确定该运输网点的网点编号和相关的运输任务信息，根据网点编号和运输任务信息，将运输过程数据进行归类，对于每个运输任务，筛选出与该任务对应的运输过程数据，并进行归类操作，可以使用编程语言或工具来实现数据的归类操作，在归类的数据中，可能存在一些冗余信息，如重复的记录、无效的字段等，对于每个归类的数据集，进行冗余信息的检测和筛选，将冗余信息从数据中去除，经过冗余信息筛选后，得到的数据即为去噪数据，这些数据包含了与该运输网点对应的网点编号和运输任务信息相关的运输过程数据，而且已经去除了冗余信息。

402、利用公钥对去噪数据进行加密处理，得到密文，根据网点编号和运输任务信息对密文设置报头，得到密运输数据；

在本实施例中，获取公钥并将其用于加密去噪数据，公钥通常由数据接收者提供，使用公钥加密算法(如RSA)将去噪数据进行加密处理，生成密文数据，根据网点编号和运输任务信息，设置报头信息，报头信息可以包括网点编号、运输任务信息、加密算法等相关信息，确保报头信息的准确性和完整性，将报头信息和加密后的密文数据进行合并，生成密运输数据，可以采用特定格式(如JSON、XML等)来组织密运输数据，确保数据的结构和可读性。

403、将加密运输数据上传至云端数据库；

在本实施例中，选择一个可信赖的云服务提供商，并在其平台上创建一个数据库实例，使用适当的连接方式和凭证(如用户名、密码、密钥等)，建立与云端数据库的连接，在云端数据库中创建适当的数据表用于存储加密的运输数据，将加密后的运输数据通过数据库连接，执行插入操作将数据上传至云端数据库，可使用相关的SQL语句或对应的数据库API来完成数据上传操作，可使用SSL/TLS等加密协议保护数据传输过程的机密性，只允许有必要权限的用户或应用程序访问和修改数据，利用数据库的加密功能，对存储在云端数据库中的敏感数据进行加密保护，进而确保上传的加密运输数据在云端数据库中的安全性，定期监控云端数据库的运行状态，并建立合适的备份策略，以避免数据丢失或损坏。

404、在云端数据库中根据不同运输网点的网点编号分别对加密运输数据进行分类；

在本实施例中，使用适当的数据库查询语句，如SQL语句，根据网点编号字段对加密运输数据进行分类，为网点编号字段创建索引，以提高查询效率，如果需要进一步对加密运输数据进行分类管理，可以创建一个网点编号分类表，将查询结果存储到新的表或者将其作为视图(View)来保存，以便后续使用和管理，如果需要实现自动化的分类过程，可以考虑使用触发器(Trigger)或存储过程(Stored Procedure)来自动执行分类操作，基于不同的网点编号分类，可以设置不同的数据访问权限，确保只有具有相应权限的用户能够访问特定分类下的加密运输数据。

405、根据运输任务信息对所有加密运输数据进行数据归纳；

在本实施例中，根据需要归纳的运输任务信息，确定需要用于归纳的关键信息字段或属性，使用适当的数据库查询语句，如SQL语句，从云端数据库中获取所有的加密运输数据，根据关键信息字段对查询结果进行归纳，根据需要，对归纳后的数据进行统计分析，将归纳的结果进行展示或存储，如果需要自动化归纳过程，可以考虑使用触发器(Trigger)或存储过程(Stored Procedure)来在数据插入或更新时触发归纳操作，这样可以保证新数据的及时归纳。

406、在云端数据库中实时接收加密运输数据，并根据接收时间顺序将加密运输数据替换为最新的加密运输数据；

在本实施例中，创建一个用于存储加密运输数据的数据表，该表应包含必要的字段来存储加密运输数据的各项信息，如运输编号、起始地点、目的地点、运输日期等，在数据库中设置触发器或使用消息队列等机制，以实时接收加密运输数据，当有新数据到达时，触发器会自动执行相关操作，将该数据插入到数据表中，在数据表中，可以使用日期时间字段存储加密运输数据的接收时间，可以通过查询语句中的ORDER BY子句，将数据按照接收时间顺序进行排序，以便获取最新的加密运输数据，使用UPDATE语句，根据运输编号或其他唯一标识符，将已存在的加密运输数据替换为最新的数据，在更新操作中，可以通过与数据表中已存在数据的唯一标识符进行匹配，确保只替换特定的数据行，可以设置定期的数据备份策略，以避免数据丢失，考虑将数据存储到云存储服务或备份到其他服务器上，以提高数据的可靠性和持久性，在接收和替换数据的过程中，要考虑错误处理机制，例如，如果数据接收失败或更新操作出现错误，需要捕获异常并进行适当的处理，以确保数据的完整性和一致性。

本发明实施例中，在云端数据库中采用云计算技术对加密运输数据进行数据归纳，并实现对加密运输数据的实时更新，云计算平台提供的强大工具和服务可以帮助处理大规模的数据，并利用其高可扩展性和弹性，实现高效的数据处理和实时更新需求，同时，通过合理的数据安全和权限控制措施，保护加密运输数据的安全性和隐私性，将运输过程数据进行加密处理，加大外部人员数据获取的难度，数据安全度高，将加密运输数据上传至云端数据库，通过云端数据库进行数据归纳和备份，且能快速地实现数据的实时同步更新，确保数据的一致性，进而能提高数据准确性。

上面对本发明实施例中快递全链路数据处理方法进行了描述，下面对本发明实施例中快递全链路数据处理装置进行描述，请参阅图5，本发明实施例中快递全链路数据处理装置一个实施例包括：

获取生成模块501，用于获取快递包裹的运输任务信息，运输任务信息包括起始地、目的地和包裹信息，根据运输任务信息并使用路径规划算法生成最终运输路线；

识别排序模块502，用于识别最终运输路线的多个运输网点，并根据中转顺序对多个运输网点进行排序；

采集发送模块503，用于基于每个运输网点，实时采集快递包裹在该运输网点的运输过程数据，并将运输过程数据发送至下一个运输网点；

加密上传模块504，用于将运输过程数据进行加密处理，得到加密运输数据，并将加密运输数据上传至云端数据库；

归纳更新模块505，用于在云端数据库中采用云计算技术对加密运输数据进行数据归纳，并对加密运输数据进行实时更新。

本实施例中，通过实时采集快递包裹在各运输网点的运输过程数据，能高效实现全链路数据监控，将当前的运输过程数据发送至下一个运输网点，使各链路之间能及时进行数据共享，数据处理响应快，提高物流应变能力，将运输过程数据进行加密处理，加大外部人员数据获取的难度，数据安全度高，将加密运输数据上传至云端数据库，通过云端数据库进行数据归纳和备份，且能快速地实现数据的实时同步更新，确保数据的一致性，进而能提高数据准确性。

请参阅图6，本发明实施例中快递全链路数据处理装置的另一个实施例包括：

获取生成模块501，用于获取快递包裹的运输任务信息，运输任务信息包括起始地、目的地和包裹信息，根据运输任务信息并使用路径规划算法生成最终运输路线；

识别排序模块502，用于识别最终运输路线的多个运输网点，并根据中转顺序对多个运输网点进行排序；

采集发送模块503，用于基于每个运输网点，实时采集快递包裹在该运输网点的运输过程数据，并将运输过程数据发送至下一个运输网点；

加密上传模块504，用于将运输过程数据进行加密处理，得到加密运输数据，并将加密运输数据上传至云端数据库；

归纳更新模块505，用于在云端数据库中采用云计算技术对加密运输数据进行数据归纳，并对加密运输数据进行实时更新；

在本实施例中，获取生成模块501包括：第一获取确定单元5011，用于获取快递包裹的运输任务信息，运输任务信息包括起始地、目的地和包裹信息，包裹信息包括包裹数量、包裹体积、包裹重量和包裹类型，根据包裹信息确定运输车辆类型和运输车辆数量；确定单元5012，用于基于起始地和目的地中所有运转中心，确定至少两种路由方案，任一路由方案为起始地中各个运转中心与目的地中各个运转中心之间运输线路的集合，运输线路包括按顺序串联的多个运输网点；第二获取确定单元5013，用于基于运输车辆类型和运输车辆数量，获取符合运力资源能力的网点约束数据，基于网点约束数据，从所有路由方案中确定条件符合路线；计算单元5014，用于基于所有条件符合路线，使用路径规划算法计算得出最终运输路线。

在本实施例中，计算单元5014具体用于从所有条件符合路线的待处理网点集合中选择与起始地距离最小的网点作为当前网点；计算当前网点到达邻近网点的距离数据，将当前网点标记为已处理，并从待处理网点集合中移除；判断待处理网点集合是否被处理完毕；若是，则将所有距离数据进行累加，得到条件符合路线的路线距离；识别所有路线距离中的最短路径，得到最终运输路线。

在本实施例中，采集发送模块503包括：监听识别单元5031，用于监听快递包裹的实时位置信息，根据实时位置信息识别对应的运输网点；采集确定单元5032，用于实时采集快递包裹在该运输网点的运输过程数据，并确定该运输网点与下一个运输网点之间的运输预测时间；确定生成单元5033，用于根据运输过程数据和运输预测时间确定当前延误概率，并根据当前延误概率生成参考处理方案；发送单元5034，用于将运输过程数据、当前延误概率和参考处理方案发送至下一个运输网点。

在本实施例中，监听识别单元5031具体用于监听快递包裹的实时位置信息，根据实时位置信息识别对应的运输网点；获取快递包裹在该运输网点的预设停留时长，并实时监听快递包裹在该运输网点的实际停留时长；判断实际停留时长是否大于预设停留时长；若是，则生成预警信息，并将预警信息发送至当前运输网点和下一个运输网点。

在本实施例中，加密上传模块504包括：归类去噪单元5041，用于根据该运输网点对应的网点编号和运输任务信息对运输过程数据进行归类，得到归类数据，去除归类数据中的冗余信息，得到去噪数据；加密设置单元5042，用于利用公钥对去噪数据进行加密处理，得到密文，根据网点编号和运输任务信息对密文设置报头，得到密运输数据；上传单元5043，用于将加密运输数据上传至云端数据库。

在本实施例中，归纳更新模块505包括：分类单元5051，用于在云端数据库中根据不同运输网点的网点编号分别对加密运输数据进行分类；归纳单元5052，用于根据运输任务信息对所有加密运输数据进行数据归纳；接收替换单元5053，用于在云端数据库中实时接收加密运输数据，并根据接收时间顺序将加密运输数据替换为最新的加密运输数据。

上面图5和图6从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的快递全链路数据处理装置进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中快递全链路数据处理设备进行详细描述。

图7是本发明实施例提供的一种快递全链路数据处理设备的结构示意图，该快递全链路数据处理设备600可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(centralprocessingunits，CPU)610(例如，一个或一个以上处理器)和存储器620，一个或一个以上存储应用程序633或数据632的存储介质630(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器620和存储介质630可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质630的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对快递全链路数据处理设备600中的一系列指令操作。更进一步地，处理器610可以设置为与存储介质630通信，在快递全链路数据处理设备600上执行存储介质630中的一系列指令操作，以实现上述各方法实施例提供的快递全链路数据处理方法的步骤。

快递全链路数据处理设备600还可以包括一个或一个以上电源640，一个或一个以上有线或无线网络接口650，一个或一个以上输入输出接口660，和/或，一个或一个以上操作系统631，例如WindowsServe，MacOSX，Unix，Linux，FreeBSD等等。本领域技术人员可以理解，图7示出的快递全链路数据处理设备结构并不构成对基于快递全链路数据处理设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当指令在计算机上运行时，使得计算机执行快递全链路数据处理方法的步骤。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统或装置、单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，ROM)、随机存取存储器(randomaccessmemory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。