一种叉车定位监控系统

技术领域

本发明涉及叉车数据处理技术领域，特别是涉及一种叉车定位监控系统。

背景技术

叉车数据的统计分析是叉车监控平台的监控难点，其特点是数据量非常大，随着叉车数量的增加，如果不考虑数据清洗，以34台叉车为例，平均每2s上传一条数据，每天12个工作小时计算就有30*60*12*34＝734400条数据，每月有22032000条数据，这样上千万的数据量级远远超过关系型数据库的负载能力，对数据的存储以及对数据的处理上关系型数据库的性能都有很高的要求。

目前，服务端对于海量大数据的解决办法主要有数据库分库、数据库分表、大数据处理技术等，虽然据库分库、数据库分表在已有技术栈就能完成相关场景需求，但是其扩展性和维护性极差，导致叉车数据的存储和处理效率低，浪费大量的计算资源。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种叉车定位监控系统，主要目的在于能够通过计算机实现叉车数据的处理，从而提高叉车数据的存储和处理效率，节约大量的计算资源。

依据本发明一个方面，提供了一种叉车定位监控系统，包括：叉车端、数据云平台、数据通讯服务端、监控服务端以及监控平台，

所述叉车端，用于将获取的叉车数据和定位数据进行打包处理，并将得到的数据包发送给数据云平台；

所述数据云平台，用于将所述数据包解析为字节数据，通过UDP协议将所述字节数据转发至数据通讯服务端；

所述数据通讯服务端，用于对所述字节数据进行解码，得到可视化的字符串数据；对所述字符串数据进行流量削峰处理，并将处理后的字符串数据发送给监控服务端；

所述监控服务端，用于对所述字符串数据进行过滤，对过滤后的数据进行实时统计处理，将得到的统计数据发送至监控平台；

所述监控平台，用于实时对所述统计数据进行展示。

进一步地，所述叉车端安装有传感器和车载T-BOX，

所述传感器，用于获取叉车数据，将所述叉车数据发送给所述车载T-BOX，其中，所述叉车数据包括里程数据、油位数据及启停数据；

所述车载T-BOX，用于获取设备数据和定位数据，接收传感器发送的叉车数据，并将所述叉车数据、所述设备数据以及所述定位数据打包后发送给数据通讯服务器，所述设备数据包括设备名称、设备编号、设备型号信息。

进一步地，所述监控服务端，包括：

数据过滤单元，用于在所述字符串数据中进行筛选，得到垃圾数据，并将所述垃圾数据进行删除；

历史数据处理单元，用于通过稀疏算法对缓存数据进行处理，并对已更新的缓存数据进行映射，生成历史数据，并将所述历史数据发送至实时数据处理单元；

实时数据处理单元，用于根据所述历史数据对所述字符串数据进行统计处理，得到统计数据，所述统计数据包括油量消耗数据、小计里程数据、总里程数据和开机时长数据；

发送单元，用于将所述统计数据发送给监控平台。

进一步地，所述数据通讯服务端，包括：

消息中间件，用于对所述字符串数据进行流量削峰处理。

进一步地，所述监控平台具体还用于通过B/S架构展示所述统计数据，并通过Nginx代理的方式实现叉车端与监控平台的分离。

进一步地，所述监控平台具体还用于利用SSE服务端实时数据推送技术，在预先创建的HTML页面展示所述统计数据。

进一步地，所述监控平台本地保存有预先创建的离线地图包，用于无网络连接时，解析所述离线地图包，在监控平台展示离线地图，并采用开源轻量级地图框架leaflet，vue组件化框架渲染地图页面。

进一步地，所述监控平台，包括：

查询单元，用于查询预设时间段内的历史数据，将所述历史数据发送给轨迹回放单元，所述历史数据是通过ElasticSearch进行存储的；

轨迹回放单元，用于根据中间轨迹补全算法以及所述历史数据，得到叉车轨迹信息；

展示单元，用于将所述叉车轨迹信息进行展示。

进一步地，所述监控平台，包括：

获取单元，用于通过http请求访问服务端数据统计接口获取所述统计数据；

生成单元，用于根据所述统计数据及ecahrts工具生成图表数据，所述图表数据包括折线图和柱状图；

所述展示单元具体还用于对所述图表数据进行展示。

进一步地，所述传感器，包括：

脉冲速度传感器，用于获取里程数据，并将所述里程数据发送至车载T-BOX；

油位传感器，用于获取油位数据，并将所述油位数据发送至车载T-BOX；

电压传感器，用于获取启停数据，并将所述启停数据发送至车载T-BOX。

本发明提供一种叉车定位监控系统，与现有技术中通过数据库分库、数据库分表、大数据处理技术等实现叉车定位监控相比，本发明包括叉车端、数据云平台、数据通讯服务端、监控服务端以及监控平台，所述叉车端，用于将获取的叉车数据和定位数据进行打包处理，并将得到的数据包发送给数据云平台；所述数据云平台，用于将所述数据包解析为字节数据，通过UDP协议将所述字节数据转发至数据通讯服务端；所述数据通讯服务端，用于对所述字节数据进行解码，得到可视化的字符串数据；对所述字符串数据进行流量削峰处理，并将处理后的字符串数据发送给监控服务端；所述监控服务端，用于对所述字符串数据进行过滤，对过滤后的数据进行实时统计处理，将得到的统计数据发送至监控平台；所述监控平台，用于实时对所述统计数据进行展示。从而能够实现叉车工作状态的实时监控，提升对叉车的监管效率。通过对叉车里程、油耗、工作时长的统计，可分析出叉车的工作效率，实现叉车的可视化管理。采用微服务技术和大数据检索，大数据存储等互联网技术解决工业设备海量数据存储、处理困难的问题，并且系统的可维护性及扩展性极强。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了本发明实施例提供的一种叉车定位监控系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

如背景技术所述，目前，服务端对于海量大数据的解决办法主要有数据库分库、数据库分表、大数据处理技术等，虽然据库分库、数据库分表在已有技术栈就能完成相关场景需求，但是其扩展性和维护性极差，导致叉车数据的存储和处理效率低，浪费大量的计算资源。

为了解决上述问题，本发明实施例提供了一种叉车定位监控系统，如图1所示，所述系统包括：叉车端1、数据云平台2、数据通讯服务端3、监控服务端4以及监控平台5，

所述叉车端1，可以用于将获取的叉车数据和定位数据进行打包处理，并将得到的数据包发送给数据云平台；

所述数据云平台2，可以用于将所述数据包解析为字节数据，通过UDP协议将所述字节数据转发至数据通讯服务端；

所述数据通讯服务端3，可以用于对所述字节数据进行解码，得到可视化的字符串数据；对所述字符串数据进行流量削峰处理，并将处理后的字符串数据发送给监控服务端；

其中，叉车数据通讯服务端可以监听开放UDP端口，根据约定通讯数据协议对接收到的字节数据进行解码。叉车数据通讯服务端作为消息生产者，将字节类型数据解析为直观的字符串集合类型实现数据可视化，同时发送至RocketMQ中，通过mq消息中间件实现数据流量削峰的功能。

所述监控服务端4，可以用于对所述字符串数据进行过滤，对过滤后的数据进行实时统计处理，将得到的统计数据发送至监控平台；

所述监控平台5，可以用于实时对所述统计数据进行展示。

进一步地，所述叉车端1安装有传感器11和车载T-BOX12，

所述传感器11，可以用于获取叉车数据，将所述叉车数据发送给所述车载T-BOX12，其中，所述叉车数据包括里程数据、油位数据及启停数据；

所述车载T-BOX12，可以用于获取设备数据和定位数据，接收传感器11发送的叉车数据，并将所述叉车数据、所述设备数据以及所述定位数据打包后发送给数据通讯服务器3，所述设备数据包括设备名称、设备编号、设备型号信息。

进一步地，所述监控服务端4，包括：

数据过滤单元41，可以用于在所述字符串数据中进行筛选，得到垃圾数据，并将所述垃圾数据进行删除；

其中，T-BOX开机初始化时会上传部分垃圾数据，影响数据统计，通过数据过滤，能够筛除字符串数据中的垃圾数据，从而减少数据误差。

历史数据处理单元42，可以用于通过稀疏算法对缓存数据进行处理，并对已更新的缓存数据进行映射，生成历史数据，并将所述历史数据发送至实时数据处理单元43；

实时数据处理单元43，可以用于根据所述历史数据对所述字符串数据进行统计处理，得到统计数据，所述统计数据包括油量消耗数据、小计里程数据、总里程数据和开机时长数据；

其中，实时数据与通过缓存获取的上一时刻帧数据进行统计计算，具体地，可以根据电量消耗获取油量消耗数据，根据一次上电周期内速度传感器累计的脉冲数，通过实车标定获得解析公式获取小计里程数据，根据小计里程累加获取总里程数据，根据设备显示信息获取开机时长信息，并将获取的实时统计数据更新至服务器缓存和mysql数据库中。同时，将实时数据经纬度作为当前帧数据推送至前端页面进行展示刷新，具体地，可以对叉车经纬度数据进行地球坐标系WGS-84转换火星坐标系GCJ-02。需要说明的是，为了满足设备互联数据标准，实时数据IOT平台推送，规范数据采集通讯软件与IOT平台进行数据交互，根据设备互联数据接口标准进行数据推送。

发送单元44，可以用于将所述统计数据发送给监控平台5。

进一步地，所述数据通讯服务端3，包括：

消息中间件31，可以用于对所述字符串数据进行流量削峰处理。

进一步地，所述监控平台5具体还可以用于通过B/S架构展示所述统计数据，并通过Nginx代理的方式实现叉车端1与监控平台5的分离。

进一步地，所述监控平台5具体还可以用于利用SSE服务端实时数据推送技术，在预先创建的HTML页面展示所述统计数据。

进一步地，所述监控平台5本地保存有预先创建的离线地图包，可以用于无网络连接时，解析所述离线地图包，在监控平台展示离线地图，并采用开源轻量级地图框架leaflet，vue组件化框架渲染地图页面。

进一步地，所述监控平台5，包括：

查询单元51，可以用于查询预设时间段内的历史数据，将所述历史数据发送给轨迹回放单元52，所述历史数据是通过ElasticSearch进行存储的，可通过kibana数据可视化平台对数据进行查看；

轨迹回放单元52，可以用于根据中间轨迹补全算法以及所述历史数据，得到叉车轨迹信息；

展示单元53，可以用于将所述叉车轨迹信息进行展示。

进一步地，所述监控平台5，还包括：

获取单元54，可以用于通过http请求访问服务端数据统计接口获取所述统计数据；

生成单元55，可以用于根据所述统计数据及ecahrts工具生成图表数据，所述图表数据包括折线图和柱状图；

所述展示单元53具体还可以用于对所述图表数据进行展示。

进一步地，所述传感器11，包括：

脉冲速度传感器111，可以用于获取里程数据，并将所述里程数据发送至车载T-BOX12；

油位传感器112，可以用于获取油位数据，并将所述油位数据发送至车载T-BOX12；

电压传感器113，可以用于获取启停数据，并将所述启停数据发送至车载T-BOX12。

通过本发明的技术方案，包括叉车端、数据云平台、数据通讯服务端、监控服务端以及监控平台，所述叉车端，用于将获取的叉车数据和定位数据进行打包处理，并将得到的数据包发送给数据云平台；所述数据云平台，用于将所述数据包解析为字节数据，通过UDP协议将所述字节数据转发至数据通讯服务端；所述数据通讯服务端，用于对所述字节数据进行解码，得到可视化的字符串数据；对所述字符串数据进行流量削峰处理，并将处理后的字符串数据发送给监控服务端；所述监控服务端，用于对所述字符串数据进行过滤，对过滤后的数据进行实时统计处理，将得到的统计数据发送至监控平台；所述监控平台，用于实时对所述统计数据进行展示。从而能够实现叉车工作状态的实时监控，提升对叉车的监管效率。通过对叉车里程、油耗、工作时长的统计，可分析出叉车的工作效率，实现叉车的可视化管理。采用微服务技术和大数据检索，大数据存储等互联网技术解决工业设备海量数据存储、处理困难的问题，并且系统的可维护性及扩展性极强。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。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，均应包括在本发明的保护范围之内。